BASEL / LONDON (IT BOLTWISE) – Roche hat beim Pharma Day seine Ziele bis 2030 konkretisiert: Der Basler Konzern will insgesamt 20 neue Medikamente mit besonderer Wirksamkeit in die klinische und später in die Marktreife bringen. Gleichzeitig soll die Forschung weltweit zur Spitzengruppe bei der Produktivität aufschließen. Das Unternehmen will dafür die Projektpipeline straffen, Entscheidungen beschleunigen und Entwicklungszeiten sowie Kosten reduzieren. KI spielt dabei eine zentrale Rolle, weil sie frühzeitig und kontinuierlich in die Arzneimittelforschung integriert werden soll.
Roche drückt im Wettbewerb um neue Wirkstoffe spürbar aufs Tempo. Beim „Pharma Day“ in Basel bestätigte der Basler Pharmakonzern, dass er bis 2030 insgesamt 20 neue, besonders wirkungsvolle Medikamente hervorbringen will. Parallel soll die Produktivität der Forschung weltweit zur Spitzengruppe gehören. Für viele Beobachter ist das vor allem deshalb relevant, weil sich das klassische Muster „mehr Pipeline, mehr Ressourcen“ in der Wirkstoffsuche zuletzt immer schwieriger durchhalten ließ: teuerere Studien, längere Projektlaufzeiten und hohe Ausfallquoten erhöhen den Druck auf effizientere Entscheidungen.
Die Strategie beginnt nach Angaben des Unternehmens nicht bei einzelnen Projekten, sondern bei der Struktur der gesamten Forschung und Entwicklung. Roche habe die Prozesse „grundlegend“ umgebaut: Die Zahl der Projekte im Portfolio sei reduziert worden, zugleich sei der Gesamtwert des verbleibenden Portfolios deutlich gestiegen. Genau diese Kombination zielt auf einen zentralen Engpass in der Wirkstoffentwicklung: Wenn zu viele Kandidaten gleichzeitig verfolgt werden, entstehen nicht nur direkte Mehrkosten, sondern auch fragmentierte Ressourcen für Analysen, Präklinik und die Planung von klinischen Studien. Roche nennt für die entscheidende Phase III Erfolgsquoten von 65 Prozent für 2025 und bislang mehr als 80 Prozent für 2026, was auf eine verbesserte Projektselektion und bessere Vorhersagbarkeit in der späten Entwicklung hindeutet.
Entscheidend ist dabei auch die konkrete Umsetzung über Budgetverschiebungen und Effizienzprogramme. Rund 2 Milliarden Schweizer Franken sollen bis Ende 2026 innerhalb des Forschungsbudgets neu verteilt werden – weg von weniger aussichtsreichen Vorhaben, hin zu Programmen, die Roche als besonders wichtig für die künftige Entwicklung des Konzerns einordnet. Auf der Kostenseite nennt der Konzern wiederkehrende Einsparungen aus laufenden Effizienzprogrammen: für 2026 rund 1,2 Milliarden Franken, bis 2030 knapp 1,9 Milliarden pro Jahr. Insgesamt wurden demnach 184 Maßnahmen zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung identifiziert. Das klingt nach einem klassischen Sparprogramm, wird aber laut Unternehmenslogik anders gerahmt: Nicht „billiger forschen“ allein, sondern mit den vorhandenen Mitteln mehr erreichen – schnellere Entscheidungen, kürzere Entwicklungszeiten und eine stärkere Konzentration auf Kandidaten, die bis zu einem neuen Medikament führen können.
Damit rückt auch das Portfolio selbst in den Fokus. Roche will das Geschäft breiter aufstellen und nennt dafür den Ausbau neuer Felder wie Herz-Kreislauf-, Nieren- und Stoffwechselerkrankungen. Genau hier treffen sich Marktlogik und Forschungstechnik: Breitere Indikationsschwerpunkte erhöhen zwar die Projektanzahl, können aber nur dann wirtschaftlich bleiben, wenn die Priorisierung so funktioniert, dass Fehlinvestitionen sinken. Die genannten Erfolgsquoten in Phase III und die beschriebenen Beschleunigungshebel sprechen dafür, dass Roche versucht, die Pipeline weniger als „Wundertüte“ und mehr als steuerbare Abfolge von Entscheidungspunkten zu behandeln.
Technisch verschiebt sich die Arbeit dabei zunehmend in Richtung KI-gestützter Modellierung – und zwar nicht als spätes „Assistenztool“, sondern als durchgängige Komponente. Roche will Künstliche Intelligenz nicht nur für einzelne Analysen einsetzen, sondern möglichst früh und kontinuierlich in die Arzneimittelforschung integrieren: vom Verständnis einer Krankheit über die Suche nach neuen Wirkstoffzielen bis zur Auswahl und Optimierung von Wirkstoffkandidaten. Der Ansatz wird als „Lab-in-the-Loop“ beschrieben: KI-Modelle analysieren große Mengen biologischer und chemischer Daten, erzeugen Vorhersagen, und diese werden anschließend im Labor überprüft. Die neuen Versuchsergebnisse fließen wiederum in die Modelle zurück – das ist im Kern ein geschlossener Regelkreis aus Modell, Experiment und erneuter Modellanpassung. Laut Roche habe KI beziehungsweise computergestützte Analyse zuletzt bereits bei rund 44 Prozent der Entscheidungen in der Forschungspipeline einen dokumentierten Beitrag geleistet; außerdem seien erste Wirkstoffprojekte mit Unterstützung von KI-Agenten in die Entwicklung gelangt.
Für den Markt ist diese Ausrichtung vor allem deshalb ein Signal, weil sie an mehreren Stellen gleichzeitig Kosten, Risiko und Zeit beeinflusst. KI kann dabei helfen, Zielstrukturen und Kandidaten früh besser einzugrenzen, wodurch weniger Projekte bis in teure späte Studien durchrutschen müssen. Gleichzeitig erfordert „Lab-in-the-Loop“ saubere Datenflüsse und disziplinierte Experimentier-Routinen, damit die Modelle nicht nur statistisch gut aussehen, sondern auch tatsächlich in den Labordurchlauf passen. Unternehmen, die ähnliche Ansätze verfolgen, müssen daher meist gleichzeitig an Infrastruktur (Datenmanagement, Modellregistrierung, Auswertungs-Pipelines) und an Prozessdesign (wer entscheidet wann, mit welchen Modell-Ausgaben) arbeiten. Roche beschreibt genau diese Klammer aus Effizienzprogrammen und KI-Integration – und versucht damit, die Forschung nicht nur beschleunigt, sondern auch konsistenter steuerbar zu machen.
Am Ende laufen die Ziele bis 2030 auf eine anspruchsvolle Gleichung hinaus: 20 neue Medikamente erreichen, während Produktivität und Entscheidungsdurchlaufzeit steigen. Die Kombination aus strafferem Portfolio, Budgetumschichtung in Höhe von 2 Milliarden Schweizer Franken bis Ende 2026 und wiederkehrenden Effizienzgewinnen von 1,2 Milliarden Franken im Jahr 2026 bis knapp 1,9 Milliarden pro Jahr bis 2030 setzt dabei auf Hebel, die sich innerhalb weniger Jahre messbar machen können. Ob das in der Breite gelingt, wird vor allem daran sichtbar, wie konsequent die „Lab-in-the-Loop“-Schleife in unterschiedlichen Wirkstoffklassen funktioniert und wie stark sie die Projektentscheidungspunkte tatsächlich verbessert. Kurzfristig zeigt sich zudem auch an der Börsenreaktion, dass Anleger die Richtung zwar verfolgen, aber den Erfolg über mehrere Programmzyklen hinweg prüfen wollen; der Kurs stand zum Wochenstart stellenweise bei 354,60 CHF, was einem Rückgang von 1,58 Prozent entspricht.
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