AstraZeneca nutzt KI zur Beschleunigung der Entwicklung von Krebsmedikamenten

Die Arzneimittelentwicklung generiert beispiellose Datenmengen, was große Pharmaunternehmen wie AstraZeneca dazu veranlasst, sich bei der Analyse zunehmend auf künstliche Intelligenz zu verlassen. Die zentrale Frage hat sich von der Frage, ob KI einen Beitrag leisten kann, zu der Frage verschoben, wie tief sie in Forschungs- und klinische Arbeitsabläufe integriert werden muss, um die Entscheidungsfindung in Studien und Behandlungen zu verbessern.

Diese strategische Priorität ist ein wesentlicher Grund für die Entscheidung von AstraZeneca, Modella AI zu übernehmen. Das Unternehmen hat eine Vereinbarung zum Kauf des in Boston ansässigen KI-Startups getroffen, um den Einsatz von KI in der onkologischen Forschung und klinischen Entwicklung auszuweiten. Finanzielle Details der Transaktion wurden nicht veröffentlicht.

AstraZeneca integriert die Vorhersagemodelle, Datensätze und Mitarbeiter von Modella direkt in seine Forschungsabteilung, anstatt KI als externes Hilfsmittel zu behandeln. Dieser Ansatz unterstreicht einen breiteren Branchentrend, bei dem Kooperationen zu vollständigen Übernahmen führen, da Arzneimittelhersteller eine größere Kontrolle über die Entwicklung, Validierung und den Einsatz von KI in stark regulierten Umgebungen anstreben.

Warum der Besitz von KI in der Arzneimittelforschung zunehmend an Bedeutung gewinnt

Modella AI ist auf die computergestützte Analyse von Pathologiedaten – einschließlich Biopsiebildern – und die Korrelation dieser Ergebnisse mit klinischen Ergebnissen spezialisiert. Die Technologie des Unternehmens zielt darauf ab, die Pathologie quantitativer zu gestalten, damit Forscher Muster identifizieren können, die vielversprechende Biomarker aufzeigen oder Aufschluss über therapeutische Strategien geben.

In einer öffentlichen Erklärung bestätigte Modella, dass seine Basismodelle und KI-Agenten in die onkologischen Forschungs- und Entwicklungsprogramme von AstraZeneca integriert werden, wobei der Schwerpunkt auf der klinischen Entwicklung und der Identifizierung von Biomarkern liegt.

Wie AstraZeneca seine KI-Partnerschaft zur vollständigen Integration führte

Die Übernahme folgt auf eine mehrjährige Zusammenarbeit zwischen AstraZeneca und Modella, in deren Rahmen beide Unternehmen die Effektivität der KI-Tools innerhalb des Forschungsökosystems des Pharmaunternehmens bewerten konnten. Nach Angaben der Unternehmensleitung von AstraZeneca hat diese Testphase gezeigt, dass eine tiefere Integration notwendig ist, um die Wirkung zu maximieren.

Auf der J.P. Morgan Healthcare Conference bezeichnete Aradhana Sarin, CFO von AstraZeneca, die Übernahme als strategischen Schritt zur Internalisierung fortschrittlicher Daten- und KI-Fähigkeiten.

„Die Entwicklung von Krebsmedikamenten wird immer komplexer, datenintensiver und zeitkritischer“, erklärte Gabi Raia, Chief Commercial Officer von Modella, und fügte hinzu, dass die KI-Tools durch die Eingliederung in AstraZeneca in großem Umfang in globalen klinischen Studien eingesetzt werden können.

Einsatz von KI zur Verbesserung von Studienentscheidungen

Sarin erklärte, dass die Übernahme die Bemühungen von AstraZeneca im Bereich der quantitativen Pathologie und der Entdeckung von Biomarkern „beflügeln“ werde, indem Daten, Modelle und Experten innerhalb einer einzigen Organisation zusammengeführt würden. Die Rhetorik ist zwar kühn, das zugrunde liegende Ziel ist jedoch pragmatisch: die Beschleunigung der Umsetzung von Forschungsdaten in umsetzbare Erkenntnisse, die das Studiendesign und die Patientenauswahl beeinflussen.

Ein wichtiger Anwendungsbereich ist die Verbesserung der Patientenrekrutierung für klinische Studien. Eine präzisere Abstimmung zwischen Patienten und Studien könnte die Erfolgsquote von Studien erhöhen und die Kosten senken, die durch Verzögerungen oder erfolglose Studien entstehen.

Solche Vorteile hängen weniger von ausgefeilten Algorithmen ab als vielmehr vom konsistenten Zugang zu hochwertigen Daten und Tools, die sich nahtlos in bestehende Forschungsabläufe integrieren lassen.

Talente und Tools werden intern

Der Deal unterstreicht auch einen allgemeinen Wandel in der Art und Weise, wie große Pharmaunternehmen KI-Talente betrachten. Anstatt Fachwissen auszulagern, integrieren Unternehmen zunehmend Datenwissenschaftler und Spezialisten für maschinelles Lernen in ihre zentralen F&E-Teams. Durch die Übernahme der Mitarbeiter von Modella gewinnt AstraZeneca mehr Autonomie über seine KI-Roadmap und kann Tools flexibler an die sich wandelnden Forschungsschwerpunkte anpassen.

AstraZeneca wies darauf hin, dass dies das erste Mal ist, dass ein großes Pharmaunternehmen ein KI-Unternehmen vollständig übernommen hat, obwohl Partnerschaften zwischen Arzneimittelentwicklern und Technologieunternehmen mittlerweile gang und gäbe sind.

AstraZeneca steigt in den umkämpften Markt für Pharma-KI-Deals ein

Auf derselben Gesundheitskonferenz wurden mehrere neue Allianzen angekündigt, darunter eine 1-Milliarde-Dollar-Kooperation zwischen Nvidia und Eli Lilly zur Einrichtung eines neuen KI-Forschungslabors mit der neuesten Hardware von Nvidia.

Diese Vereinbarungen spiegeln die wachsende Begeisterung der Branche für KI wider, zeigen aber auch unterschiedliche strategische Ansätze. Partnerschaften ermöglichen schnelle Experimente, während Übernahmen ein langfristiges Engagement für den Aufbau interner Kapazitäten darstellen. Für Unternehmen, die unter strenger behördlicher Aufsicht stehen, kann dieses Maß an Kontrolle genauso wichtig sein wie Rechenleistung.

Worauf AstraZeneca als Nächstes setzt

Sarin bezeichnete die frühere Zusammenarbeit als „Testlauf” und erklärte, dass das ultimative Ziel des Unternehmens darin bestehe, die Daten, Modelle und das Team von Modella zu internalisieren. Das Ziel sei es, die Entwicklung „hochgradig zielgerichteter Biomarker und in der Folge hochgradig zielgerichteter Therapeutika” voranzutreiben.

Über die Übernahme von Modella hinaus deutete Sarin an, dass 2026 ein aktives Jahr für AstraZeneca werden dürfte, mit zahlreichen erwarteten Ergebnissen aus Studien in der späten Phase in mehreren Therapiebereichen. Das Unternehmen nähert sich auch seinem Ziel, bis 2030 einen Jahresumsatz von 80 Milliarden US-Dollar zu erreichen.

Der Erfolg solcher Übernahmen bei der Verwirklichung dieser Ambitionen wird von der Umsetzung abhängen. Die Integration von KI in die Arzneimittelentwicklung ist oft langsam, kostspielig und operativ schwierig. Dennoch signalisiert der Schritt von AstraZeneca eine klare Überzeugung: Der wahre Wert liegt nicht in der Auslagerung von KI als Dienstleistung, sondern in der grundlegenden Einbettung in den Prozess der Entdeckung und Erprobung neuer Medikamente.

Siehe auch: Allister Frost: Bekämpfung von Ängsten der Belegschaft für eine erfolgreiche KI-Integration

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