DARMSTADT / MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Merck und Siemens haben eine Absichtserklärung unterzeichnet, um die Entwicklung digitaler Workflows in der Wirkstoffforschung zu intensivieren. Ziel ist es, durch den Einsatz von Automatisierung und Künstlicher Intelligenz die Effizienz in der Medikamentenentwicklung zu steigern.

Merck und Siemens vertiefen KI-gestützte Wirkstoffentwicklung
Merck und Siemens vertiefen KI-gestützte Wirkstoffentwicklung (Foto: IT BOLTWISE)
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Die Zusammenarbeit zwischen Merck und Siemens markiert einen bedeutenden Schritt in der Digitalisierung der Pharmaindustrie. Beide Unternehmen haben sich darauf verständigt, ihre Expertise in der Entwicklung digitaler Workflows zu bündeln, um den Prozess von der Wirkstofffindung bis zur Medikamentenherstellung zu optimieren. Diese Initiative zielt darauf ab, die Effizienz und Geschwindigkeit der Medikamentenentwicklung durch den Einsatz von Automatisierung und Künstlicher Intelligenz (KI) erheblich zu steigern.

Ein zentraler Aspekt dieser Partnerschaft ist die Entwicklung integrierter Softwarelösungen, die auf den neuesten Technologien basieren. Siemens bringt dabei seine Erfahrung aus der Übernahme von Dotmatics im Jahr 2025 ein, um fortschrittliche Datenmanagement-Tools zu entwickeln. Diese sollen Wissenschaftlern helfen, komplexe Verfahren einfacher zu nutzen und die Forschungsergebnisse schneller in die Praxis umzusetzen.

Die Kosten für die Entwicklung neuer Medikamente steigen kontinuierlich, was die Notwendigkeit für effizientere Prozesse unterstreicht. Cedrik Neike, Vorstand von Siemens Digital Industries, betont, dass Daten, KI und Digitalisierung entscheidend sind, um dieses Paradigma zu durchbrechen. Die Partnerschaft mit Merck ist ein erster Schritt in diese Richtung und könnte als Modell für zukünftige Kooperationen in der Branche dienen.

Langfristig planen Merck und Siemens, ihre Zusammenarbeit weiter zu vertiefen und neue Technologien zu integrieren, die den gesamten Entwicklungsprozess von Medikamenten revolutionieren könnten. Dies umfasst unter anderem die Einführung benutzerfreundlicher Schnittstellen und intelligenter Datenmanagement-Tools, die den Zugang zu komplexen wissenschaftlichen Daten erleichtern und die Innovationskraft der Unternehmen stärken.


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