Eine Studie von BB Biotech und der amerikanischen Duke University zeigt, wie Computational Science die Medikamentenentwicklung bereits prägt.

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst in der biopharmazeutischen Industrie angekommen. Biotechfirmen geben dabei den Ton an. Mittel- bis langfristig soll Computational Science innovativen Therapien zeit- und kostensparend zum Durchbruch verhelfen.

Die Studie hat analysiert, welchen medizinischen, kommerziellen und finanziellen Mehrwert Algorithmen und Big-Data-Plattformen bieten. Deren Ergebnisse wurden kürzlich in Nature Computational Science publiziert.

Werttreiber Algorithmen

In die Analyse einbezogen wurden dabei Geschäftsmodell, strategische Ausrichtung und die Art der Finanzierung von 90 Unternehmen – 93 Prozent der untersuchten Biotechfirmen sehen durch das Verwenden von Algorithmen Vorteile gegenüber den Wettbewerbern.

Deutlich weniger sind es bislang beim Einsatz der Hardware, deren Aufbau einen weitaus höheren finanziellen Aufwand erfordert.

Auf dem Weg zur Marktreife

Die Technologien kommen in den verschiedenen präklinischen und klinischen Phasen zum Einsatz – von der Target-Auswahl über die Identifikation und Optimierung von Leads bis hin zur Auswahl von Patienten für klinische Studien. Wie und in welchem Umfang KI die Zulassung von marktreifen Produkten beeinflusst, wird sich in Zukunft zeigen.

Aktuell befinden sich noch die meisten klinischen Produkte, die mit Hilfe von KI entwickelt werden, in frühklinischen Stadien. Die steigende Zahl von Börsengängen von und Kooperationen mit Biotechs, die auf Computational Science setzen, ist jedoch ein klares Indiz dafür, dass das Segment einen Reifeprozess durchläuft.

Computational Sciences in der Praxis

Im Beteiligungsportfolio von BB Biotech verwenden drei Firmen Computational Science. Darunter ist die langjährige Kernposition Moderna, die vor drei Jahren den kommerziellen Durchbruch mit dem Covid-19-Impfstoff Spikevax erreichte.

Mit dem mRNA Design Studio verfügt das Unternehmen über eine webbasierte Plattform, mit der Forscher schneller als mit herkömmlichen Verfahren massgeschneiderte mRNAs entwerfen und optimieren können.

  • Ausführliche Informationen über die Studie sowie über die drei Portfoliogesellschaften, in denen Computational Science eine wichtige Rolle spielt, finden Sie hier.