Wien mischt mit
Medikamenten-Revolution: KI kürzt jahrelange Forschung drastisch ab
Wie rasant sich die Forschung verändert, zeigen Beispiele, die der Oxford-Forscher Kieran Didi bei einem Symposium in Wien präsentierte. Bei einem Experiment entwarf eine Forscherin 69 verschiedene Proteine. 19 davon erwiesen sich als Treffer. Mit herkömmlichen Methoden hatte sie zuvor zwei Jahre und rund 300 Versuche benötigt, um einen einzigen passenden Kandidaten zu finden.
Ein anderer Wissenschafter entwickelte mithilfe von KI innerhalb weniger Tage ein Enzym zum Abbau eines Pestizids. Der computergestützte Entwurf übertraf dabei sogar ein Ergebnis, an dem zuvor monatelang gearbeitet worden war.
Die Technologie könnte damit einen entscheidenden Teil der Medikamentenentwicklung beschleunigen: die Suche nach geeigneten Molekülen und Wirkstoffen.
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Pharmariesen investieren Milliarden
Auch die großen Pharmaunternehmen haben das Potenzial längst erkannt. Die Entwicklung eines neuen Medikaments kostet häufig mehr als zwei Milliarden Dollar und dauert oft über zehn Jahre.
Jetzt setzen die Konzerne verstärkt auf künstliche Intelligenz. Eli Lilly und der Chip-Hersteller NVIDIA investieren bis zu eine Milliarde Dollar in ein gemeinsames KI-Labor. Roche baut seine KI-Recheninfrastruktur aus, während auch Novartis und Lilly mit Isomorphic Labs zusammenarbeiten.
Die Hoffnung: Wirkstoffkandidaten schneller finden, Entwicklungskosten senken und möglicherweise neue Therapien ermöglichen.
Wien mischt im internationalen Rennen mit
Auch Österreich spielt bei dieser Entwicklung eine Rolle. Am Vienna BioCenter arbeiten das Institut für Molekulare Biotechnologie (IMBA) und das AITHYRA-Institut der Österreichischen Akademie der Wissenschaften an der Verbindung von künstlicher Intelligenz und biologischer Forschung.
Das 2024 gegründete AITHYRA wird von der Boehringer Ingelheim Stiftung über zwölf Jahre mit insgesamt 150 Millionen Euro unterstützt. Sechs Forschungsgruppen arbeiten in Wien daran, KI-Spezialisten mit Biologen und Biologinnen in den Laboren zusammenzubringen.
Beim Symposium "The Next Generation: AI for Biomedical Science" präsentierten internationale Nachwuchsforscher ihre neuesten Entwicklungen. Eine zentrale Rolle spielen dabei KI-Modelle, die nicht nur bekannte Proteine analysieren, sondern völlig neue biologische Strukturen entwerfen können.
Warum die KI noch nicht alles kann
So beeindruckend die Ergebnisse sind, die Technologie hat auch ihre Grenzen. Ein am Computer perfekt aussehender Wirkstoff muss nicht automatisch im menschlichen Körper funktionieren.
Die Forscherin Marta Skreta von der University of Toronto verweist auf zwei große Probleme bei klinischen Studien: Rund 30 Prozent der Wirkstoffkandidaten scheitern wegen unerwarteter Giftigkeit, weitere 40 bis 50 Prozent wegen mangelnder Wirksamkeit.
Auch KI kann Fehler produzieren. Die Wissenschafterin Janani Durairaj von der Universität Lausanne zeigte etwa ein Beispiel, bei dem ein Algorithmus ein Molekül räumlich spiegelverkehrt entworfen hatte. Am Bildschirm sah das Ergebnis plausibel aus, chemisch war es jedoch falsch.
Bis zum fertigen Medikament dauert es weiter Jahre
Laut Boston Consulting Group kann künstliche Intelligenz die Zeit bis zu einem präklinischen Wirkstoffkandidaten um 30 bis 50 Prozent verkürzen. Das ist ein erheblicher Fortschritt, bedeutet aber noch lange nicht, dass ein Medikament innerhalb weniger Tage fertig ist.
Bevor ein Wirkstoff zugelassen werden kann, sind weitere Laboruntersuchungen, in der Regel Tierversuche sowie mehrjährige klinische Studien mit Patientinnen und Patienten notwendig. Auch die europäische Arzneimittelagentur EMA und die US-Behörde FDA haben Grundsätze für den Einsatz von KI in der Medikamentenentwicklung formuliert. Die Modelle müssen überprüft und ihre Risiken kontrolliert werden.
Die KI kann die Suche nach neuen Medikamenten also erheblich beschleunigen. Ob ein Wirkstoff tatsächlich sicher und wirksam ist, muss aber weiterhin die biologische Realität zeigen.