LONDON (IT BOLTWISE) – Vijay Pande erklärt, warum er bei seiner neuen Firma VZVC bewusst auf wenige konzentrierte Investments pro Jahr setzt statt auf ein breites Portfolio. Im Gespräch verknüpft er das mit einem konkreten KI-Problem in der Biotechnologie: Daten sind häufig nicht öffentlich nutzbar, wodurch jedes Unternehmen seine eigenen geschützten Datensätze aufbauen muss. Zugleich ordnet er ein, wie Künstliche Intelligenz heute sowohl bei der Zielauswahl für Wirkstoffe als auch in der Phase der klinischen Studien helfen kann. Besonders betont Pande, dass der nächste Fortschritt bei Medizin-Use-Cases stark von präziserer Datenlage zur individuellen Situation abhängt.
Vijay Pande ist in den letzten Jahren weniger als Wissenschaftler im engeren Sinn wahrgenommen worden, sondern als jemand, der eine große Wette in die Schnittstelle aus Forschung und Kapital gesetzt hat. Nachdem er bei einer der prominentesten Venture-Formationen über Jahre hinweg eine beträchtliche Summe mit aufgebaut hatte, wechselte er im vergangenen Juni auf den entgegengesetzten Ansatz: VZVC ist bewusst klein aufgestellt, arbeitet ohne klassisches Associate-Setup und setzt nach eigenen Angaben im Tagesgeschäft stark auf Automatisierung durch KI. Der Kern der Entscheidung ist dabei nicht nur eine andere Firmenkultur, sondern auch eine andere Logik für Entscheidungs- und Lernzyklen – weniger parallele Wetten, dafür mehr Tiefe pro Deal.
Technisch betrachtet liegt der Gedanke hinter Pandes „kleineren“ Portfolio-Ansatz darin, dass KI-Anwendungen im Gesundheits- und Biotech-Kontext selten linear funktionieren. Er beschreibt, dass die Entwicklung neuer Medikamente deutlich stärker von der Frage abhängt, ob Modelle die richtigen Ziele („targets“) und Wirkstoffe für konkrete Krankheitsbilder priorisieren können – und später auch, wie gut sie klinische Studien unterstützen. Entscheidend ist dabei weniger die reine Modellgüte im Labor, sondern die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kandidat die Hürden in mehreren Testphasen nimmt. Pande nennt als Größenordnung, dass die Erfolgsquote vom ersten Trial bis zum Ende der dritten Phase nur bei etwa 20% liegt; dadurch werden die Kosten pro erfolgreichem Wirkstoff hoch, weil viele Vorhaben scheitern.
Damit verschiebt sich die Diskussion von „KI als Zauberformel“ hin zu KI als daten- und experimentgestützter Optimierungsschicht. Pande argumentiert, warum viele Fehlschläge nicht primär an einem einzelnen experimentellen Fehler liegen, sondern daran, dass die in frühen Stadien genutzten Tiermodelle – etwa Mäuse – am Ende oft zu wenig vorhersagbar sind, wenn es um Menschen geht. KI kann zwar nicht perfekt werden, aber sie kann den Zielraum so schärfen, dass die Chance steigt, den Bereich zu treffen, der in humanen Kontexten besser funktioniert. Gleichzeitig wird der nächste Schritt in Richtung personalisierter Therapie beschrieben: Statt Laborwerte nur mit Populationsdurchschnitten zu vergleichen, geht es um die Frage, ob das gemessene Ergebnis „für die individuelle Person“ ungewöhnlich ist, um die erste Wirkstoffauswahl schneller zu treffen.
In diesem Punkt setzt die historische Entwicklung an, die Pande als Übergang von einer Wissenschaft der Entdeckung zu einer Ingenieurdisziplin beschreibt. Früher wurde Wirkstoffentwicklung häufiger als Such- und Trial-and-Error-Prozess betrieben; heute lasse sich das Suchen stärker strukturieren, weil KI Systeme in die Lage versetze, aus komplexen biologischen Zusammenhängen ein nutzbares Verständnis zu formen. Er verknüpft das außerdem mit dem Status von „Precision Medicine“: Genomik sei zwar lange Zeit Grundlage gewesen, doch das Genom allein wirkt wie ein Bauplan „am ersten Tag“, während sich der Zustand des Körpers später verändert. Deshalb gewinnen auch Messdaten aus weiteren Disziplinen wie Proteomik an Bedeutung; ebenso tragen Robotik-gestützte Messverfahren zur Skalierung und Standardisierung bei, was wiederum KI-Modellen mehr Qualität und Konsistenz gibt.
Der spannendste Engpass liegt laut Pande aber nicht in der Modellarchitektur, sondern in der Datennutzbarkeit. Biologische Daten lassen sich nicht einfach aus dem Internet „scrapen“, wie man es bei textbasierten Domänen oft beobachten kann. Entsprechend entsteht ein strukturelles Problem: Unternehmen bauen weitgehend eigene „walled-off datasets“ auf, und die Daten lassen sich nicht so problemlos über Modellgrenzen hinweg destillieren. Für die KI-Forschung heißt das: Transferlearning und allgemeine Trainingsskalen allein reichen nicht; man braucht Wege, wie Wissen aus unterschiedlichen Labor- und Studienkontexten trotzdem zusammenwirken kann. Genau hier verortet Pande die wachsende Rolle von biologischen „Atlanten“, die aus technologischer Sicht häufig als foundation models verstanden werden – und die seiner Einschätzung nach schon deshalb an Bedeutung gewinnen, weil sie einen ähnlichen Hebel wie offene LLM-Ökosysteme erzeugen könnten.
Auch seine Sicht auf Marktdynamik passt in dieses Bild. Pande beschreibt, dass VZVC nicht primär um „heiße“ Finanzierungsrunden konkurriert, sondern eher als willkommener Investor wahrgenommen wird, weil sein Modell sehr händisch und direkt in die Umsetzung wirkt. Sein Fokus liegt zudem auf zwei Themensträngen: KI für die Versorgung (Healthcare Delivery) und KI für klinische Studien. Ergänzend nennt er bei der Auswahl von Gründern vor allem Vertrauens- und Integritätsaspekte – mit Blick darauf, dass Partnerschaften im Idealfall über die nächste Firma hinausreichen. Unterm Strich zeigt das Gespräch damit eine klare Stoßrichtung: In einer Welt, in der Datenzugang, Datentiefe und experimentelle Validierung den Takt angeben, wird Konzentration im Investmentprozess selbst zum strategischen Werkzeug.
Was bei all dem im Moment „überhyped“ ist, bringt Pande ebenfalls auf den Punkt: Die Erwartung, KI könne ohne belastbare Daten „alles heilen“. Sein Gegenargument lautet nicht, dass KI grundsätzlich unzureichend wäre, sondern dass KI-Lernverfahren wie große Sprachmodelle stark von Datenmengen profitieren. Wenn Daten schlicht fehlen oder nicht vergleichbar sind, lässt sich das Defizit nicht wegzaubern. Diese Einschränkung ist gleichzeitig eine Chance für den Markt: KI in Biotech wird dann besonders relevant, wenn Unternehmen den Weg von der Datensammlung zur datengetriebenen Entscheidungslogik beschleunigen – sei es bei der Wahl vielversprechender Wirkstoffkandidaten, bei der Planung teurer Studien oder bei der Frage, wie schnell aus Messwerten eine passende Therapieempfehlung entstehen kann.
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