Die traditionelle Hürde

 

Der Weg von einer ersten Idee zu einem zugelassenen Medikament ist einer der längsten, teuersten und riskantesten Prozesse der modernen Wissenschaft. Im Durchschnitt dauert es über ein Jahrzehnt und kostet mehr als eine Milliarde Dollar, einen einzigen neuen Wirkstoff auf den Markt zu bringen. Tausende von potenziellen Substanzen scheitern in den verschiedenen Testphasen. Angesichts dieser enormen Hürden wird die Künstliche Intelligenz zu einem entscheidenden Katalysator, der das Potenzial hat, den gesamten Prozess der Arzneimittelforschung dramatisch zu beschleunigen und effizienter zu gestalten.

 

Die Suche nach dem richtigen Ziel

 

Jede Krankheit hat einen biologischen Ursprung, oft ein fehlerhaftes Protein oder ein fehlerhafter genetischer Pfad. Der erste Schritt in der Medikamentenentwicklung ist die Identifizierung eines solchen "Targets" (Ziels), an das ein Medikament andocken kann, um die Krankheit zu bekämpfen. KI-Systeme durchforsten gigantische Gendatenbanken, wissenschaftliche Veröffentlichungen und klinische Studiendaten, um Muster zu erkennen und die vielversprechendsten biologischen Ziele für eine bestimmte Krankheit zu identifizieren. Diese Analyse, die für menschliche Forscher Monate dauern würde, kann eine KI in wenigen Tagen durchführen.

 

Design am Reißbrett der KI

 

Ist ein Zielprotein identifiziert, beginnt die Suche nach dem passenden "Schlüssel" – einem Molekül, das exakt an dieses Protein binden und dessen schädliche Wirkung blockieren kann. Dies war traditionell ein Prozess des massenhaften Testens von Tausenden chemischer Verbindungen im Labor. Heute revolutioniert die KI diesen Schritt. Generative KI-Modelle können Millionen potenzieller Molekülkandidaten am Computer entwerfen ("in silico") und deren wahrscheinliche Wirksamkeit und mögliche Nebenwirkungen simulieren. KI-Systeme wie AlphaFold von DeepMind können zudem die dreidimensionale Struktur von Proteinen vorhersagen, was für das passgenaue Design von Wirkstoffen von entscheidender Bedeutung ist.

 

Intelligentere klinische Studien

 

Auch die teure und langwierige Phase der klinischen Studien am Menschen kann durch KI optimiert werden. Eine der größten Herausforderungen ist die Auswahl der richtigen Probanden. KI kann dabei helfen, aus riesigen Mengen an anonymisierten Patientendaten genau jene Probanden zu identifizieren, deren genetisches oder klinisches Profil am besten zur Studie passt. Dies kann die Erfolgsquote der Studien erhöhen und ihre Dauer verkürzen. Die Kommunikation und Dokumentation in diesem hochregulierten Umfeld ist komplex. Ein Forscherteam könnte eine Konversations-KI wie ChatGPT  nutzen, um die komplexen Ergebnisse einer Studienphase für die Zulassungsbehörden zusammenzufassen oder um patientenfreundliche Informationsmaterialien zu erstellen.

 

Die Zukunft der Pharmazie

 

Die KI wird den menschlichen Forscher nicht ersetzen. Die Kreativität, die Intuition und das ethische Urteilsvermögen bleiben entscheidend. Sie ist jedoch ein revolutionäres Werkzeug, das es Wissenschaftlern ermöglicht, Hypothesen schneller zu testen, bessere Kandidaten zu entwerfen und Daten auf eine Weise zu analysieren, die zuvor unmöglich war. Indem sie die Kosten senkt und die Zeit bis zur Zulassung verkürzt, hat die KI das Potenzial, uns schneller wirksame Medikamente gegen einige der hartnäckigsten Krankheiten der Menschheit zu liefern und den Kampf gegen Leiden von Krebs bis Alzheimer zu beschleunigen.

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