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
„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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