A német Merck KGaA gyógyszeripari vállalat az új gyógyszerek fejlesztéséhez inkább független mesterséges intelligencia vállalatokkal való partnerségekre támaszkodik a szakértelem felvásárlással történő behozatala helyett. Ezt a stratégiát Peter Guenter, az egészségügyi szegmens vezérigazgatója és az igazgatótanács tagja erősítette meg.

A gyógyszeripari vállalatok egyre inkább KI-eszközöket használnak új kísérleti gyógyszerek tervezésére és a betegek kezelési reakcióinak előrejelzésére. A Merck, amely az Egyesült Államokban EMD Group néven ismert, nagyobb értéket lát az együttműködésekben független KI-vállalatokkal, ahelyett hogy felvásárolná ezeket a cégeket. "A felvásárlás nem lenne jó ötlet, mivel a terület olyan gyorsan fejlődik, hogy ezeknek a vállalatoknak a saját ökoszisztémájukban kell maradniuk, hogy tovább tudjanak fejlődni," mondta Guenter.

A Merck Healthcare óvatos hozzáállást tanúsít a fogyasztó gyógyszerek aktuális trendjével szemben. Míg olyan cégek, mint a Novo Nordisk és az Eli Lilly nagy sikereket érnek el termékeikkel, addig a Merck távol marad ettől a piactól, és ehelyett az onkológia, a neurológia és az immunológia terápiás területeire koncentrál.

A Darmstadtban működő vállalat, amely elektronikai anyagokat és élettudományi szolgáltatásokat is kínál, nagy lehetőségeket lát a mesterséges intelligencia által hozott strukturális változásokban a gyógyszerkutatás és -fejlesztés terén. "A legnagyobb változási potenciált a kutatásban és fejlesztésben látjuk" - mondta Guenter. Különösen az elsődleges kutatási fázisban, amely hosszadalmas, kockázatos és költséges, a mesterséges intelligencia jelentős előrelépéseket tehet lehetővé.

A mesterséges intelligenciát (MI) már új gyógyszerjelöltek kifejlesztésére is használták, azonban ezek többsége még a korai klinikai vizsgálatok fázisában van. A Boston Consulting Group tanulmánya szerint ezeknek a molekuláknak körülbelül a fele az onkológia területén található.

Egy 2022-es Morgan Stanley jelentés azt jósolja, hogy a következő tíz évben világszerte 50 új, mesterséges intelligencia által kifejlesztett gyógyszer kerül piacra. A Boston Consulting Group szerint azoknak a kísérleti gyógyszerekkel végzett klinikai vizsgálatoknak a száma, amelyekben a mesterséges intelligencia szerepet játszott, 2021-ben 27-ről 2023-ban 67-re emelkedett.

A Merck nemrégiben mesterséges intelligencia partnerségeket kötött az amerikai-izraeli Biotech céggel, a Biolojic Design-nal, valamint az amerikai Caris Life Sciences vállalattal. Tavaly szeptemberben a vállalat szövetségekre lépett a brit mesterséges intelligencia specialistákkal, a BenevolentAI-jal és az Exscientia-val, hogy jelentősen lerövidítse a hatóanyag-felfedezés idejét.

Günter úgy becsüli, hogy ezek az együttműködések a folyamatot 50%-kal és 60%-kal felgyorsíthatják a hagyományos módszerekhez képest. Ez a sebesség abból fakad, hogy az MI képes racionalizálni az ismétlődő feladatokat és mentesíteni a tudósokat a rutintevékenységektől, így azok a tudományos munkára és az eredmények értelmezésére összpontosíthatnak.

A fejlődések ellenére továbbra is bizonytalanságok állnak fenn a mesterséges intelligencia által felfedezett molekulák biztonságosságával és hatékonyságával kapcsolatban klinikai vizsgálatok során. Az emberek továbbra is a legfelsőbb felügyeleti hatóságok maradnak, amelyeket a mesterséges intelligencia támogat, de nem vált fel, hangsúlyozta Guenter.

Bár a mesterséges intelligencia egyszerűsítheti a klinikai fejlesztési feladatokat, Guenter nem vár jelentős időcsökkenést a betegek klinikai vizsgálataiban. Reméli azonban, hogy a mesterséges intelligencia által kiválasztott molekulák sikerességi aránya magasabb lesz a klinikai fejlesztés során, mint a hagyományos kutatásoknál. Így az új amerikai partner, Caris algoritmusa nagy mennyiségű adatot tud feldolgozni és sikerességi valószínűség szerint listákat készíteni.

Guenter csak kis megtakarításokra számít a mesterséges intelligencia révén, mivel az új gyógyszerrel kapcsolatos költségek túlnyomó része a klinikai fejlesztés során merül fel, különösen a késői fázisban. "Ez kevésbé szól a hatalmas megtakarításokról, inkább az idő lerövidítéséről és a siker valószínűségének növeléséről. És ha mindkettőt, vagy akár csak az egyiket elérjük, akkor hatalmas nyereséget érünk el a K+F termelékenységben.

„Úgy gondolom, hogy a legnagyobb nyereség inkább a kutatási szakaszban lesz, mint a klinikai fejlesztési szakaszban”, zárta Guenter.