FRANKFURT / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Pharmaindustrie steht vor einer großen Herausforderung: Trotz steigender Investitionen stagniert die Anzahl neuer Medikamente. Künstliche Intelligenz könnte jedoch der Schlüssel sein, um diese Entwicklung zu ändern. Durch schnellere Datenauswertung und verbesserte Studien könnte die Entwicklung neuer Arzneimittel revolutioniert werden. Experten sehen in der KI-Technologie eine Möglichkeit, die Effizienz und Wirtschaftlichkeit der Forschung erheblich zu steigern.
Die Pharmaindustrie sieht sich mit einer paradoxen Situation konfrontiert: Trotz erheblicher Investitionen in Forschung und Entwicklung bleibt die Anzahl der neu zugelassenen Medikamente nahezu unverändert. Dieses Phänomen wird als Eroom’s Law bezeichnet, ein Begriff, der in Anlehnung an Moore’s Law entstanden ist. Während Moore’s Law eine Verdopplung der Rechenleistung alle zwei Jahre beschreibt, zeigt Eroom’s Law, dass sich die Anzahl neuer Medikamente pro investierter Milliarde Dollar seit 1950 etwa alle neun Jahre halbiert hat.
Die Ursachen für diese Entwicklung sind vielfältig. Einerseits dauern klinische Studien im Durchschnitt zehn Jahre, und nur etwa jede zehnte führt zu einer Marktzulassung. Besonders kostspielig ist die Phase 3 der klinischen Studien, die beispielsweise bei der Untersuchung von bakterieller Lungenentzündung pro Patient fast 90.000 Dollar kosten kann. Diese hohen Kosten und langen Entwicklungszeiten stellen eine erhebliche Belastung für die Pharmaunternehmen dar.
In diesem Kontext könnte Künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle spielen. Unternehmen wie IQVIA setzen auf KI-basierte Systeme, um die Datensichtung erheblich zu beschleunigen. Durch den Einsatz von NVIDIA-basierten Systemen kann die Zeit für die Datenauswertung von sieben Wochen auf nur zwei Wochen reduziert werden. Auch andere Unternehmen wie Medidata und Flatiron bieten Softwarelösungen an, die das Daten- und Prozessmanagement in der Forschung unterstützen.
Pharmaunternehmen nutzen KI zunehmend in der präklinischen Forschung. Genentech, ein Teil der Roche-Gruppe, verfolgt einen innovativen Ansatz, bei dem KI-Modelle experimentelle Daten auswerten und Hypothesen für neue Wirkstoffe generieren. Diese werden dann von Forschern validiert. Generative Systeme können zudem synthetische Datensätze für Simulationen erzeugen, was den Mangel an Probanden abmildern kann.
Die Erwartungen an die Künstliche Intelligenz sind hoch, doch es gibt auch Herausforderungen. Regulierungen und Ethikrichtlinien hinken den technologischen Möglichkeiten oft hinterher. Zudem stehen Contract Research Organisations unter steigendem Kosten- und Margendruck. Erst wenn KI sowohl die Erfolgsquote von Studien als auch deren Wirtschaftlichkeit verbessert, könnte Eroom’s Law tatsächlich überwunden werden.
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