„AI Pharmaceuticals“: eine Branche, die durch neue Fantasie geschaffen wurde
2024-08-17
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„China Economic Weekly“-Reporter Sun Xiaomeng
Während die Technologie der künstlichen Intelligenz für Tausende von Branchen zu einem leistungsstarken Werkzeug wird, um neue Vorstellungen und Zukunftsmöglichkeiten zu schaffen, wird auch die biopharmazeutische Industrie durch KI verändert.
In jüngster Zeit hat die Anwendung künstlicher Intelligenz im pharmazeutischen Bereich große Aufmerksamkeit erregt. Es wird angenommen, dass „KI-Pharmazeutika“ das Potenzial haben, den Prozess der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung völlig zu verändern, und einen Hype auf dem Kapitalmarkt ausgelöst haben. Der Markt erholte sich im ersten Halbjahr 2024 gut. Es gab 69 globale KI-Pharmafinanzierungen mit einem Investitionsvolumen von 3,336 Milliarden US-Dollar, in China gab es 22 KI-Pharmafinanzierungen mit einem Finanzierungsvolumen von 1,809 Milliarden Yuan.
Derzeit hat der globale KI-Pharmabereich Technologiegiganten wie Google, Microsoft und Amazon angezogen, um in diesen Bereich einzusteigen. Gleichzeitig betreiben führende Pharmaunternehmen Pfizer, Johnson & Johnson, AstraZeneca und Merck aktiv verwandte Forschungs- und Entwicklungsbereiche . Derzeit gibt es in China mehr als 100 KI-Pharmaunternehmen.
Begünstigt durch Giganten, wachsendes Kapital und boomendes Unternehmertum ... was ist der Reiz von KI-Pharmazeutika? Wo liegen die Möglichkeiten? Geometrie-Herausforderung?
Das „vergangene und gegenwärtige Leben“ von KI-Arzneimitteln
Im traditionellen pharmazeutischen Bereich gibt es ein sehr berühmtes „Double-Ten-Gesetz“, das besagt, dass die F&E-Kosten 1 Milliarde US-Dollar betragen und der F&E-Zyklus 10 Jahre beträgt. Die neuesten Daten zeigen, dass die weltweiten durchschnittlichen Forschungs- und Entwicklungskosten für innovative Medikamente etwa 2,6 Milliarden US-Dollar betragen, bei einem Forschungs- und Entwicklungsprozess von 10,5 Jahren. Während Pharmaunternehmen viel investieren, besteht für sie auch ein hohes Risiko, dass neue Medikamente in der klinischen Studienphase scheitern.
Die Entwicklung neuer Medikamente ist ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess, der im Allgemeinen in mehrere Hauptphasen unterteilt ist. Die Phase der Arzneimittelentdeckung umfasst zunächst die Zielbestätigung, die Identifizierung von Biomolekülen oder Signalwegen, die mit der Krankheit als potenzielle Arzneimittelziele in Zusammenhang stehen, und zweitens das Hochdurchsatz-Screening, bei dem Tausende bis Millionen von Verbindungen untersucht werden, um mögliche Arzneimittel zu finden die Interaktion mit Zielmolekülen; die dritte ist die Optimierung der Leitsubstanzen, bei der die ursprünglich untersuchten Verbindungen optimiert werden, um ihre Aktivität, Selektivität und Arzneimitteleigenschaften zu verbessern.
Nach der Entdeckung des Arzneimittels folgen die präklinische Forschung, die klinischen Studien, die behördliche Zulassung und die Überwachung des neuen Arzneimittels nach der Markteinführung. KI kann an der Phase der Arzneimittelentdeckung teilnehmen, die Arzneimittelentwicklung durch induktives Denken optimieren und Rechenleistung nutzen, um das Screening und die Optimierung von Leitwirkstoffen zu beschleunigen. Auch bei der Nachbearbeitung kann KI eine Rolle spielen.
Derzeit haben KI-Tools in der Phase der Arzneimittelentwicklung einige Ergebnisse erzielt. Beispielsweise verbessert das AlphaFold-Tool von Google DeepMind die Effizienz der Arzneimittelforschung erheblich, indem es die dreidimensionale Struktur von Proteinen vorhersagt. Es nutzt Deep-Learning-Algorithmen, um Durchbrüche auf dem Gebiet der Molekularbiologie zu erzielen.
Darüber hinaus haben auch Unternehmen wie Insilico Medicine KI-Technologie zur Generierung neuer Arzneimittelmoleküle eingesetzt und sind erfolgreich in klinische Studien eingestiegen. Die Praxis hat gezeigt, dass KI durchaus Potenzial für das Screening und die Optimierung von Medikamenten hat. Sie kann den Prozess der Medikamentenentdeckung erheblich verkürzen und die Erfolgsquote des Screenings durch Trainingsmodelle verbessern.
Derzeit sind viele Technologiegiganten optimistisch, was den Bereich der KI-Arzneimittel angeht. Diese Investitionen fördern nicht nur die technologische Entwicklung, sondern fördern auch die Anwendung der KI-Technologie in der tatsächlichen Arzneimittelentwicklung. Beispielsweise arbeiten Pfizer und IBM Watson Health zusammen, um die Anwendung von KI in der Krebsbehandlung zu erforschen.
Es gibt drei Haupttypen von Unternehmen auf dem Weg der KI-Pharmabranche: Technologieriesen, Start-ups und große Pharmaunternehmen. Das Geschäft des Unternehmens ist nach Industrieketten unterteilt, hauptsächlich KI+Biotechnologie (unter Verwendung von KI zur unabhängigen Entwicklung innovativer Medikamente), KI+CRO (unter Verwendung von KI zur Lieferung von Leitsubstanzen und präklinischen Wirkstoffkandidaten an Kunden) und KI+SaaS (nur Bereitstellung von KI-Tools). ).
Chinas KI-Pharmaindustrie hat ihre Pläne bereits dargelegt
Im Januar 2022 wurde im „14. Fünfjahresplan für die Entwicklung der Pharmaindustrie“, der gemeinsam von neun Ministerien, darunter dem Ministerium für Industrie und Informationstechnologie, herausgegeben wurde, erwähnt, dass es notwendig sei, die Anwendung von künstlicher Intelligenz, Cloud Computing und Big Data zu erforschen und andere Technologien im Bereich Forschung und Entwicklung. Biologische Data-Mining-Analysen und Simulationsrechnungen verbessern die Effizienz bei der Entdeckung neuer Targets und neuer Medikamente.
Am 30. Juli veröffentlichte die Stadtregierung von Shanghai „Mehrere Stellungnahmen des Generalbüros der Volksregierung der Stadt Shanghai zur Unterstützung der innovativen Entwicklung der gesamten Kette der biopharmazeutischen Industrie“ (im Folgenden als „Stellungnahmen“ bezeichnet). Es wird erwähnt, dass die Technologie der künstlichen Intelligenz unterstützt werden sollte, um die Arzneimittelforschung und -entwicklung zu stärken, einen offenen Austauschmechanismus für Kohortenforschungsdaten einzurichten, hochwertige Korpora und Branchendatensätze zu erstellen und den kooperativen Nutzungsmechanismus von medizinischen und Krankenversicherungsdatenressourcen zu verbessern .
Die von Shanghai herausgegebenen „Stellungnahmen“ konzentrieren sich dieses Mal auf die Rolle der Technologie der künstlichen Intelligenz in der Grundlagenforschung, der Forschung und Entwicklung neuer Arzneimittel, medizinischen Dienstleistungen und anderen Aspekten.
Bereits im Oktober 2021 gründete Shanghai die „Zhangjiang AI New Drug Research and Development Alliance“. Die Allianz wurde vom Shanghai Institute of Materia Medica, der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, dem Shanghai Institute of Advanced Studies der Zhejiang University, Medicilon und Insilico Intelligence gegründet und initiiert , Shanghai Hansen und andere Einheiten, darunter Insgesamt 15 Unternehmen, darunter Zhangjiang Group und Jingtai Technology, wurden gemeinsam gegründet.
Am 13. Juni dieses Jahres wurde Jingtai Technology an der Hongkonger Börse notiert. Es gilt nicht nur als „erste KI-Pharmaaktie in China“, sondern auch als erstes Hard-Tech-Unternehmen, das nach den 18C-Regeln notiert wurde. Im Jahr 2022 sind 16 der 20 umsatzstärksten Biotech-Unternehmen der Welt seine Kunden.
In den letzten Jahren erlebten die inländischen KI-Pharmainvestitionen eine Achterbahnfahrt. Im ersten Halbjahr dieses Jahres gewann die Branche am Finanzierungsmarkt an Dynamik. Hinter dem lebhaften Erscheinungsbild ist jedoch zu beachten, dass sich chinesische KI-Pharmaunternehmen noch in einem frühen Entwicklungsstadium befinden und sich die meisten Pharmaunternehmen noch in den ersten Runden des Kapitalmarkts befinden. Darüber hinaus haben viele Investoren eine abwartende Haltung gegenüber dem KI-Pharmabereich.
Chancen und Herausforderungen von KI-Arzneimitteln
Obwohl KI-Pharmazeutika großes Potenzial gezeigt haben, stehen sie noch vor vielen Herausforderungen. Das erste ist das Problem der Datenqualität und -komplexität. Die Arzneimittelentwicklung erfordert eine große Menge hochwertiger Daten. Der derzeitige Engpass bei der Datenqualität schränkt die weitere Rolle der KI ein.
Darüber hinaus gewinnen relevante regulatorische und ethische Fragen mit zunehmender Verbreitung der Anwendung von KI-Arzneimitteln zunehmend an Bedeutung. Im Jahr 2023 gab die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) Leitlinien zur Anwendung von KI in der Arzneimittelforschung heraus und betonte dabei die Bedeutung der Risikokontrolle und regulatorischer Standards.
Gleichzeitig sind große Pharmaunternehmen in Bezug auf Geschäftsmodelle und Branchenökologie, obwohl die neu eingetretenen Technologieunternehmen über starke Mittel verfügen, in diesem Bereich immer noch stark. Auch viele Start-ups haben sich gut entwickelt.
Obwohl KI in einigen Aspekten hervorragend ist, gibt es immer noch Hindernisse für die Transformation technologischer Errungenschaften. Bislang sind keine neuen Medikamente, die vollständig von KI entwickelt wurden, erfolgreich auf den Markt gekommen. Dies liegt einerseits daran, dass sich die KI-Technologie selbst noch in der Entwicklungsphase befindet, andererseits ist die oben erwähnte Arzneimittelforschung und -entwicklung äußerst komplex. Auch wenn die Arzneimittelforschung abgeschlossen ist, besteht noch große Unsicherheit weitere Schritte.
Es ist absehbar, dass KI-Pharmazeutika mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie und anhaltenden Kapitalinvestitionen in Zukunft möglicherweise weitere Durchbrüche erzielen werden, sie müssen sich jedoch noch vielen Herausforderungen stellen, wie z. B. Datenmanagement, Anpassung des Geschäftsmodells, Vorschriften und Ethik sowie technische Einschränkungen .
KI-Pharmazeutika mögen die „nächste Zukunft“ sein, aber es liegt noch ein langer Weg vor uns.
(Dieser Artikel wurde in „China Economic Weekly“, Ausgabe 15, 2024, veröffentlicht.)
