Wie KI Wissenschaftlern hilft, Medikamente der nächsten Generation zu entwickeln

AstraZeneca integriert aktiv künstliche Intelligenz (KI) in die Entwicklung biologischer Arzneimittel und folgt dabei einem „Build-Measure-Learn“-Zyklus. KI-Modelle sagen vielversprechende Moleküle voraus, sodass sich die Wissenschaftler auf die aussichtsreichsten Kandidaten konzentrieren können. Das verkürzt die Iterationszeit und ermöglicht die Arbeit an Zielstrukturen, die zuvor als unbehandelbar galten. In Zukunft soll KI dabei helfen, multispezifische Wirkstoffe zu entwickeln, die gleichzeitig auf mehrere Zielstrukturen wirken. Das Unternehmen baut in Kendall Square (Cambridge, Massachusetts) ein „Labor der Zukunft“ auf, in dem KI und Robotik ein durchgängiges, geschlossenes Entdeckungssystem bilden: Die KI erstellt Vorhersagen, Roboter führen Experimente durch, und die eingesetzten Werkzeuge erzeugen Daten, die unmittelbar wieder in die Modelle einfließen. AstraZeneca investiert außerdem in Screening-Technologien, um zusätzliche Datensätze zu gewinnen, und strebt ein De-novo-Design an – also vollständig KI-generierte Biologika. Dafür sind standardisierte Daten, verlässliche Benchmarks sowie Teams erforderlich, die die Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Biologie verstehen. Besonderes Augenmerk liegt auf der Vorhersage der Sicherheit mittels virtueller klinischer Studien – fortschrittlicher Zellsysteme und Mikroorgane, die Signale liefern, ohne die üblichen Engpässe traditioneller Tests zu durchlaufen. Laut Pooja Sapra, Senior Vice President und Head of R&D Biologics Engineering bei AstraZeneca, werden automatisierte Hochdurchsatzsysteme künftig in der Lage sein, wöchentlich Tausende molekularer Interaktionen zu erzeugen und zu bewerten. Dabei bleiben die Wissenschaftler im Mittelpunkt des Prozesses und sorgen für die Kontrolle, Erklärbarkeit und ethische Vertretbarkeit der KI.