Gamechanger in der Arzneimittelentwicklung: Amgen setzt auf Künstliche Intelligenz
Biotech-Unternehmen nutzt Methoden der generativen Biologie und verzeichnet deutliche Fortschritte in der erfolgreicheren und schnelleren Identifikation von Wirkstoffkandidaten
künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) revolutionieren die Arzneimittelentwicklung. Das Biotechnologie-Unternehmen Amgen nutzt in seinen Forschungszentren innovative KI-Technologien erfolgreich: Für die Entwicklung eines Proteinarzneimittels bis zur klinischen Phase benötigt Amgen heute 60 Prozent weniger Zeit als noch vor fünf Jahren. Der neue Ansatz der generativen Biologie, bei dem KI- und ML-basierte Computermodelle zum Einsatz kommen, verkürzt aber nicht nur den Entwicklungszeitraum deutlich. Die Amgen-Forschungsteams können mithilfe der Computermodelle auch bessere Vorhersagen über die Eigenschaften von Proteinen treffen und einschätzen, inwieweit sie erfolgreiche Wirkstoffkandidaten sind. Ein aktueller Beitrag in der Fachzeitschrift „Nature“ beleuchtet das Potenzial von KI in der Arzneimittelentwicklung.
„Wir bei Amgen haben den Vorteil, dass wir auf große Datenmengen zurückgreifen können, die wir als Biotech-Pionier in den letzten 40 Jahren gesammelt haben“, sagt Dr. Stefan Kropff, Medizinischer Direktor bei der Amgen GmbH. „So können wir das Potenzial der innovativen Technologien voll nutzen. Die Computermodelle werten die Daten aus und wir können so besser voraussagen, wie sich ein Proteinmolekül verhält und ob es ein erfolgversprechender Wirkstoffkandidat ist.“
Dieser neue Ansatz der generativen Biologie nutzt KI- und ML-basierte Computermodelle und verknüpft sie mit dem bestehenden Verfahren des automatisierten Hochdurchsatzverfahrens im Labor. KI-Modelle, wie ChatGPT, werden auf bestehende Daten trainiert, um neue Texte, Bilder oder andere Arten von Daten zu generieren. Die generativen Computermodelle in der Arzneimittelentwicklung werden mit Aminosäuresequenzdaten und Daten über Proteinstrukturen und funktionen trainiert. So sind sie in der Lage molekulare Targets zu identifizieren sowie Eigenschaften über Wirksamkeit, Sicherheit und Effizienz der Proteinwirkstoffe vorherzusagen.
Im Vergleich zur konventionellen Arzneimittelentwicklung ist der Prozess auf Basis der innovativen Technologien nicht nur schneller, sondern es werden auch erfolgversprechendere Wirkstoffkandidaten mit geeigneten Strukturen und Eigenschaften identifiziert.
„Die generative Biologie ist ein Gamechanger“, fasst Dr. Kropff zusammen. „Sie transformiert die Arzneimittelforschung. Sie wird vorhersehbarer, die Zeitpläne verkürzen sich und die Erfolgsquoten der Wirkstoffkandidaten steigen. Letztlich wird der zeit- und ressourcenintensive Prozess optimiert und die Patientinnen und Patienten werden in Zukunft schneller von innovativen Arzneimitteln profitieren können.“
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