Künstliche Intelligenz in der Pharmaforschung

Erster per KI generierter Wirkstoff in klinischer Studie

Remagen - 20.02.2020, 10:10 Uhr

So sieht künstliche Intelligenz in der Pharmaforschung wohl nicht aus. Doch auf dem Einsatz der künstlichen Intelligenz in der Pharmaforschung sollen große Hoffnungen ruhen. ( r / Foto: besjunior / stock.adobe.com)

So sieht künstliche Intelligenz in der Pharmaforschung wohl nicht aus. Doch auf dem Einsatz der künstlichen Intelligenz in der Pharmaforschung sollen große Hoffnungen ruhen. ( r / Foto: besjunior / stock.adobe.com)


5,2 Milliarden Dollar für KI in der Arzneimittelentwicklung

Auf dem Einsatz der künstlichen Intelligenz in der Pharmaforschung ruhen große Hoffnungen. Im Jahr 2019 sollen die Investitionen für die Nutzung von KI 5,2 Milliarden US-Dollar erreicht haben. Allerdings soll sich die Begeisterung etwas gelegt haben (23 Prozent gegenüber 2018). Dies zeigt eine Studie, die von Signify Research durchgeführt wurde. Sie konzentrierte sich auf KI in drei Bereichen: Informationssynthese, Arzneimitteldesign und klinische Studien. KI in der Informationssynthese bezieht sich auf Anwendungen, die direkt an der Optimierung der Arzneimittelentwicklung beteiligt sind, und analysiert klinisch relevante Daten, um die Entdeckung neuer potenzieller Ziele zu steuern. Im Arzneimitteldesign kann KI bei der Erstellung und Optimierung der molekularen Struktur potenzieller Wirkstoffe helfen. Schließlich wird KI für klinische Studien genutzt, um Patienten für Studien zu organisieren, zu optimieren, zu betreuen und zu rekrutieren. 

Die größten Investitionen sollen in das Arzneimitteldesign geflossen sein, auf das sich 54 Prozent der Unternehmen konzentrieren. 32 Prozent fokussierten sich auf die Informationssynthese, während 14 Prozent den Schwerpunkt auf klinische Studien legten.

Forschung verhält sich abwartend

Zwar seien die Investitionen in KI bisher enorm gewesen, meint Signify Research, aber laut Aussagen der Forscher entspreche die reale Anwendung der Technologie nicht unbedingt den Erwartungen. Um die Ursache von Krankheiten zu verstehen, benötigen KI-Anwendungen beispielsweise riesige Datenmengen, die oft nicht zugänglich oder nicht vorhanden seien. Investoren und potenzielle neue Pharmapartner könnten sich deshalb abwartend verhalten, bevor sie weiter investieren.



Dr. Helga Blasius (hb), Apothekerin
redaktion@daz.online


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