Große Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) garantieren keinen Erfolg in der Arzneimittelentwicklung, so Niven R. Narain, CEO von BPGbio. Er vergleicht die Rolle von KI mit der eines Starfußballspielers wie Lionel Messi, der trotz enormen Talents möglicherweise kein Tor erzielt.
Narain betont, dass das entscheidende Problem darin liegt, wie Unternehmen KI nutzen und welche Qualität die eingegebenen Daten haben. Er vergleicht KI mit Coaching und Teamarbeit, die für die Maximierung der Bemühungen in der Arzneimittelentwicklung unerlässlich sind.
Viele KI-Unternehmen konkurrieren in der Arzneimittelentdeckung, müssen jedoch ihre potenziellen Medikamente effektiv durch präklinische Studien und klinische Versuche vorantreiben, um regulatorische Genehmigungen zu erhalten und Therapien auf den Markt zu bringen.
Bemerkenswerte KI-gesteuerte Unternehmen sind:
Anima Biotech: Zusammenarbeit mit großen Pharmaunternehmen zur Entwicklung von mRNA-Modulatoren für Onkologie und Immunologie.
Atomwise: Kooperation mit Branchenführern zur Identifizierung von Arzneimittelzielen mithilfe seiner AtomNet-Technologie.
BPGbio: Fokussiert auf einen Lipid-Arzneimittelkonglomerat zur Bekämpfung von Krebs und arbeitet mit angesehenen Institutionen zusammen.
Generate Biomedicines: Erforscht proteinbasierte Therapeutika mit erheblichem Funding seit der Gründung.
Insilico Medicine: Erweitert sein Pipeline nach positiven Ergebnissen früherer Studien zur idiopathischen Lungenfibrose.
Model Medicines: Entwickelt eine große Pipeline von Kandidaten zur Bekämpfung von Virusinfektionen und Krebs.
Nimbus Therapeutics: Partnerschaft mit Eli Lilly zur Entwicklung von Stoffwechselbehandlungen.
Recursion Pharmaceuticals: Strebt ein signifikantes Wachstum seines Pipelines mit Kandidaten in fortgeschrittenen Studien an.
Relay Therapeutics: Plant entscheidende Studien für ein Brustkrebsmedikament auf Grundlage ermutigender Daten.
Schrödinger: Konzentriert sich auf die Vorhersage der Arzneimitteltoxizität in frühen Entdeckungsphasen mit Unterstützung der Gates-Stiftung.
Diese Unternehmen verdeutlichen das Potenzial von KI in der Arzneimittelentwicklung, betonen jedoch die Notwendigkeit qualitativ hochwertiger Daten und strategischer Anwendungen von KI-Technologien für signifikante Ergebnisse.