Der deutsche Pharmakonzern Merck KGaA setzt auf Partnerschaften mit unabhängigen KI-Unternehmen, anstatt Expertise durch Akquisitionen einzubringen, um neue Medikamente zu entwickeln. Diese Strategie wurde von Peter Guenter, CEO des Gesundheitssegments und Mitglied des Vorstands, bestätigt.
Pharmaunternehmen nutzen zunehmend KI-Tools, um neue experimentelle Medikamente zu entwerfen und die Reaktionen der Patienten auf Behandlungen vorherzusagen. Merck, in den USA als EMD Group bekannt, sieht in Kooperationen mit unabhängigen KI-Unternehmen größeren Wert, anstatt diese Firmen zu übernehmen. "Eine Akquisition wäre keine gute Idee, da das Feld sich so schnell entwickelt, dass diese Unternehmen in ihrem eigenen Ökosystem bleiben müssen, um sich weiterzuentwickeln", erklärte Guenter.
Merck Healthcare verfolgt einen vorsichtigen Ansatz gegenüber dem aktuellen Trend zu Gewichtsverlust-Medikamenten. Während Unternehmen wie Novo Nordisk und Eli Lilly mit ihren Produkten große Erfolge verzeichnen, bleibt Merck diesem Markt fern und konzentriert sich stattdessen auf die therapeutischen Bereiche Onkologie, Neurologie und Immunologie.
Das in Darmstadt ansässige Unternehmen, das auch Elektronikmaterialien und Life-Science-Dienstleistungen anbietet, sieht großes Potenzial für strukturelle Veränderungen durch KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung. "Wir sehen das größte Veränderungspotenzial in der Forschung und Entwicklung", so Guenter. Besonders in der initialen Forschungsphase, die langwierig, risikoreich und kostspielig ist, könnte KI bedeutende Fortschritte ermöglichen.
KI wurde bereits zur Entwicklung neuer Medikamentenkandidaten eingesetzt, jedoch befinden sich die meisten dieser durch KI entdeckten Moleküle noch in frühen klinischen Studien. Laut einer Studie der Boston Consulting Group befinden sich etwa die Hälfte dieser Moleküle im Bereich der Onkologie.
Ein Bericht von Morgan Stanley aus dem Jahr 2022 prognostiziert, dass in den nächsten zehn Jahren weltweit 50 neue, durch KI entwickelte Medikamente auf den Markt kommen werden. Die Zahl der klinischen Studien mit experimentellen Medikamenten, bei denen KI eine Rolle spielte, ist laut Boston Consulting Group von 27 im Jahr 2021 auf 67 im Jahr 2023 gestiegen.
Merck hat kürzlich KI-Kooperationen mit der amerikanisch-israelischen Biotech-Firma Biolojic Design und dem US-Unternehmen Caris Life Sciences geschlossen. Im vergangenen September ging das Unternehmen Allianzen mit den britischen KI-Spezialisten BenevolentAI und Exscientia ein, um die Zeit für die Wirkstoffentdeckung erheblich zu verkürzen.
Guenter schätzt, dass diese Kooperationen den Prozess um 50% bis 60% im Vergleich zu herkömmlichen Methoden beschleunigen könnten. Diese Geschwindigkeit resultiert aus der Fähigkeit von KI, repetitive Aufgaben zu rationalisieren und Wissenschaftler von Routinetätigkeiten zu entlasten, sodass sie sich auf die wissenschaftliche Arbeit und die Interpretation der Ergebnisse konzentrieren können.
Trotz der Fortschritte bleiben Unsicherheiten hinsichtlich der Sicherheit und Wirksamkeit von durch KI entdeckten Molekülen in klinischen Studien bestehen. Menschen werden weiterhin die höchste Aufsichtsbehörde bleiben, unterstützt, aber nicht ersetzt durch KI, betonte Guenter.
Obwohl KI Aufgaben in der klinischen Entwicklung vereinfachen könnte, erwartet Guenter keine signifikante Verkürzung der Zeit für klinische Studien mit Patienten. Er hofft jedoch, dass die durch KI ausgewählten Moleküle eine höhere Erfolgsquote in der klinischen Entwicklung haben werden als bei herkömmlicher Forschung. So kann der Algorithmus des neuen US-Partners Caris große Datenmengen verarbeiten und eine Liste nach Erfolgswahrscheinlichkeit erstellen.
Guenter erwartet nur geringe Einsparungen durch KI, da die meisten Kosten für ein neues Medikament während der klinischen Entwicklung anfallen, insbesondere in der späten Phase. "Es geht weniger um massive Einsparungen, sondern mehr um die Verkürzung der Zeit und die Erhöhung der Erfolgswahrscheinlichkeit. Und wenn man beides oder auch nur eines erreichen kann, erzielt man einen massiven Gewinn in der F&E-Produktivität."
"Ich denke, dass der größte Gewinn eher in der Forschungsphase liegen wird als in der klinischen Entwicklungsphase", schloss Guenter.
