BASEL / LONDON (IT BOLTWISE) – Roche setzt für die kommenden Jahre auf eine spürbar produktivere Arzneimittelforschung und nennt dafür bis 2030 das Ziel von insgesamt 20 neuen, besonders wirksamen Medikamenten. Der Konzern will zugleich bei der Erfolgsquote in der klinischen Entwicklung schneller werden: Für den Sprung in Phase III erwartet Roche 2025 65 Prozent und 2026 bislang mehr als 80 Prozent. Ein Kernbaustein ist „Lab-in-the-Loop“, bei dem KI-Vorhersagen fortlaufend im Labor überprüft und die Ergebnisse zurück in die Modelle gespiegelt werden. Außerdem sollen bis Ende 2026 rund 2 Milliarden Schweizer Franken aus dem Forschungsbudget neu verteilt werden, begleitet von wiederkehrenden Effizienzgewinnen.
Roche stellt seine Forschungs- und Entwicklungsstrategie für die nächsten Jahre auf ein klares Zielbild: bis 2030 sollen insgesamt 20 neue, besonders wirkungsstarke Medikamente entstehen, während das Unternehmen gleichzeitig bei der Produktivität „zur Spitzengruppe“ aufschließen will. Den Rahmen dafür beschreibt der Basler Konzern im Kontext des „Pharma Day“ und knüpft daran auch eine breitere thematische Ausrichtung. Neben den klassischen Schwerpunkten rückt Roche ausdrücklich weitere Bereiche in den Fokus, etwa Herz-Kreislauf-, Nieren- und Stoffwechselerkrankungen. Damit geht es nicht nur um die Anzahl geplanter Kandidaten, sondern auch darum, wie effizient Ressourcen von der Idee bis in späte klinische Studien fließen.
Technisch und organisatorisch läuft das Vorhaben auf eine grundlegende Neuausrichtung der Pipeline hinaus. Roche berichtet, dass die Zahl der Projekte im Portfolio reduziert wurde, während gleichzeitig der Gesamtwert des verbleibenden Portfolios deutlich gestiegen sein soll. In der Praxis bedeutet das: weniger parallele Experimente, mehr Konzentration auf Programme, die nach internen Kriterien wahrscheinlich eher den Sprung in die entscheidenden Phasen schaffen. Besonders relevant ist dabei die konkret genannte Erfolgskennzahl: Laut Präsentation lag die Erfolgsquote für Projekte, die in Phase III der klinischen Entwicklung kamen, 2025 bei 65 Prozent und 2026 bislang bei mehr als 80 Prozent. Dazu will Roche Entwicklungszeiten verkürzen und Kosten senken – also an mehreren Stellschrauben drehen, statt nur eine Kennzahl zu optimieren.
Finanziell und steuernd plant Roche, bis Ende 2026 rund 2 Milliarden Schweizer Franken innerhalb des Forschungsbudgets neu zu verteilen. Der Umbau zielt darauf ab, Budget wegzuziehen von Vorhaben, die aus Sicht des Konzerns weniger aussichtsreich sind, und stattdessen Programme zu stärken, die als besonders wichtig für die künftige Entwicklung des Unternehmens gelten. Interessant ist dabei die Logik der Wiederverwendung: Teile der Einsparungen sollen nicht nur „stehen bleiben“, sondern wieder in Forschung und neue Technologien fließen. Für 2026 beziffert Roche wiederkehrende Einsparungen aus laufenden Effizienzprogrammen auf rund 1,2 Milliarden Franken; bis 2030 sollen es knapp 1,9 Milliarden pro Jahr sein. Insgesamt wurden laut Angaben 184 Maßnahmen zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung identifiziert – ein Volumen, das deutlich macht, dass es sich um ein strukturiertes Effizienzprogramm handelt, nicht um einzelne Sparideen.
Beim „Wie“ dieser Produktivitätssteigerung spielt KI eine wachsende Rolle. Roche will KI nicht nur punktuell in einzelnen Analysen einsetzen, sondern so früh und so durchgehend wie möglich in die Arzneimittelforschung integrieren: vom besseren Verständnis einer Krankheit über die Suche nach neuen Wirkstoffzielen bis hin zur Auswahl und Optimierung von Wirkstoffkandidaten. Der Ansatz wird als „Lab-in-the-Loop“ beschrieben. Dabei analysieren KI-Modelle große Mengen biologischer und chemischer Daten, generieren Vorhersagen, und diese werden anschließend im Labor überprüft. Entscheidend ist die Rückkopplung: Die neuen Versuchsergebnisse fließen wiederum in die Modelle zurück. Genau diese Schleife ist das technische Fundament, um nicht bei statistischen Korrelationen stehen zu bleiben, sondern Modellannahmen durch reale Messdaten zu korrigieren.
Damit verschiebt sich auch die Art, wie Entscheidungen in der Forschungspipeline getroffen werden. Roche nennt, dass KI beziehungsweise computergestützte Analysen zuletzt bei rund 44 Prozent der Entscheidungen in der Forschungspipeline einen dokumentierten Beitrag geleistet hätten. Zusätzlich sollen erste Wirkstoffprojekte mit Unterstützung von KI-Agenten in die Entwicklung gelangt sein. Für Unternehmen und Entwickler ist das besonders relevant, weil „Lab-in-the-Loop“ nicht nur ein Modelltraining beschreibt, sondern eine organisatorische Kopplung zwischen Datenprozessen, Versuchsinfrastruktur und Modellpflege verlangt. Wer solche Schleifen in der Praxis betreibt, braucht saubere Datenflüsse (vom Experiment bis zur Modellaktualisierung), robuste Bewertungslogik für neue Ergebnisse und Prozesse, um Modellvorschläge gezielt in experimentelle Arbeit zu übersetzen.
Wirtschaftlich betrachtet setzt Roche damit auf einen Trend, den viele Pharma- und Biotech-Teams beobachten: KI soll nicht nur die Forschung „beschleunigen“, sondern die Treffergenauigkeit erhöhen, indem weniger Kandidaten weitergetrieben werden, während die Wahrscheinlichkeit für erfolgreiche Schritte steigt. Die genannten Kennzahlen zur Pipeline-Performance, insbesondere der hohe Sprung in Phase III für 2026, unterstreichen den Anspruch, Produktivität messbar zu machen. Gleichzeitig bleibt die Frage, wie stabil sich solche Verbesserungen über verschiedene Indikationsgebiete und Wirkstoffklassen hinweg halten lassen – denn jedes Programm hat eigene experimentelle Besonderheiten und unterschiedliche Datenlandschaften. Für die nächste Phase der Umsetzung wird daher entscheidend sein, ob Roche die KI-Schleifen so standardisieren kann, dass sie wiederholbar Ergebnisse liefern, statt nur in einzelnen Projekten zu funktionieren.
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