Wie die KI den chinesischen Arzneimittelentdeckungsprozess beschleunigt

Insilico Medicine hat die Zeitspanne für die Generierung von Wirkstoffentwicklungskandidaten durch die Integration künstlicher Intelligenz mit der Laborforschung in China auf etwa ein Jahr verkürzt, erklärte CEO Alex Zhavoronkov.

Laut Zhavoronkov erreichte das fortschrittlichste Programm des in Hongkong notierten Unternehmens die Kandidatennominierung in nur neun Monaten, bei einer typischen Dauer von 13 Monaten. Dies steht in scharfem Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die für denselben Meilenstein in der Regel etwa viereinhalb Jahre benötigen.

Diese Zeitrahmen beziehen sich spezifisch auf die frühe Entdeckung und Kandidatenauswahl, nicht auf den vollständigen Prozess der Arzneimittelkommerzialisierung. Klinische Studien, Herstellung und behördliche Genehmigungen bleiben separate, nachgelagerte Phasen.

KI beschleunigt die Kandidatenauswahl

Insilico nutzt generative KI, um biologische Zielstrukturen zu identifizieren, potenzielle Wirkstoffmoleküle zu entwerfen und zu bewerten, welche Verbindungen den Schritt in die Labortests rechtfertigen.

Das Unternehmen berichtet, dass seine Programme typischerweise innerhalb von 12 bis 18 Monaten nach der Synthese und dem Testen von 60 bis 200 Molekülen durch Forscher die Nominierung eines präklinischen Kandidaten erreichen. Dieser Arbeitsablauf verbindet KI-generierte Entwürfe mit menschlicher Überprüfung und experimenteller Validierung.

Laborversuche sind nach wie vor unerlässlich, um die biologische Aktivität und die Arzneimittel Eigenschaften der von den Modellen identifizierten Verbindungen zu verifizieren. Insilico gibt an, dass sein KI-unterstützter Ansatz es Teams ermöglicht, nach dem Testen weniger synthetisierter Moleküle die Kandidatennominierung zu erreichen, obwohl kein direkter Vergleich mit entsprechenden nicht-KI-Programmen bereitgestellt wurde.

Seit 2021 hat Insilico 31 präklinische Kandidaten generiert. Dreizehn Programme haben Genehmigungen für neue experimentelle Arzneimittel erhalten, was den Fortschritt hin zu humanen Studien ermöglicht, laut den Pipeline-Offenlegungen des Unternehmens.

Das Unternehmen führt KI-Forschung in Montreal und Abu Dhabi durch, während umfangreiche experimentelle Validierung und Laborhochskalierung in China stattfinden. Seine Shanghai-Einrichtung hat Aspekte der biologischen Probenahme und des Wirkstoffscreenings automatisiert.

Teams außerhalb Chinas entwickeln und bewerten die KI-Modelle des Unternehmens, während Forscher in Shanghai biologische Tests, Screening und Hochskalierung verwalten.

Zhavoronken führt einen Teil des beschleunigten Entwicklungszyklus auf Chinas Forschungsinfrastruktur, niedrigere Betriebskosten und regulatorisches Umfeld zurück. Er erklärte, dass Pharmaunternehmen, die Forschungslabore in China unterhalten, die traditionellen Zeitrahmen für die Kandidatenentwicklung um etwa zwei Jahre verkürzen können.

China hat sich über die Herstellung generischer Wirkstoffbestandteile hinaus entwickelt und spielt eine bedeutende Rolle bei der Entwicklung neuer Arzneimittel. Internationale Arzneimittelhersteller arbeiten zunehmend mit chinesischen Laboren, Auftragsforschungseinrichtungen, klinischen Studienzentren und Biotechnologieunternehmen zusammen.

Ein Pfizer-Funktionär bemerkte, dass die klinische Entwicklung in China dreimal schneller und zu etwa den halben Kosten vergleichbarer Arbeiten in Europa voranschreiten könnte. Wirkstoffkandidaten benötigen in der Regel fünf bis sieben Jahre, um den chinesischen Markt zu erreichen, im Vergleich zu mindestens acht bis zehn Jahren auf westlichen Märkten, laut Reuters.

Im Jahr 2025 führte China einen 30-Tage-Prüfungsweg für zulassungsfähige klinische Studienanträge für innovative Arzneimittel der Klasse I ein. Anträge, die eine Expertenberatung erfordern oder komplexe technische Probleme betreffen, können auf einen 60-Tage-Prüfungszeitraum verlängert werden.

„Wir konkurrieren jetzt mit chinesischen Pharmaunternehmen hinsichtlich der Zeitrahmen und mit traditionellen Biotechnologieunternehmen im Westen hinsichtlich der Neuheit“, sagte Zhavoronkov.

Insilico hat Forschungs- und Entwicklungsvereinbarungen mit Pharmaunternehmen einschließlich Eli Lilly und Japans Takeda geschlossen.

Das Unternehmen und das taiwanische Bora Pharmaceuticals kündigten zudem eine vorgeschlagene strategische Allianz an, die 2,5 Milliarden US-Dollar übersteigen könnte, wenn verbindliche Vereinbarungen unterzeichnet und die Zusammenarbeit vollständig umgesetzt wird.

Obwohl Insilico Forschungseinrichtungen in China betreibt, erklärte Zhavoronkov, dass mehr als 90 % seiner Einnahmen von westlichen Pharmaunternehmen stammen. Er gab keine spezifischen, in China generierten Einnahmen bekannt.

Westliche Lizenzierungsvereinbarungen sind für Insilico lukrativer, da das chinesische nationale Versicherungssystem erstattungsfähige Preise für hochinnovative Arzneimittel niedriger ansetzt, erklärte Zhavoronkov.

Das Unternehmen beschränkt auch den Verkauf der meisten seiner Software innerhalb Chinas aufgrund geopolitischer Bedenken, sagte Zhavoronkov. Es plant, seine Forschungstätigkeiten in Shanghai auszuweiten.

Rentosertib schreitet zu Phase-III-Studien voran

Insilico kündigte im Juli 2026 eine Phase-III-Studie von Rentosertib an und registrierte diese. Dieses orale Arzneimittel wird auf idiopathische pulmonale Fibrose untersucht, eine Erkrankung, die zu fortschreitender Lungennarbung führt.

Das Unternehmen nutzte KI, um die biologische Zielstruktur des Arzneimittels zu identifizieren und seine Molekülstruktur zu generieren und zu optimieren.

Die Phase-III-Studie zielt darauf ab, 320 Teilnehmer in 47 Zentren in China einzubeziehen. Sie wird Rentosertib über 52 Wochen mit einem Placebo vergleichen, wobei der primäre Endpunkt die jährliche Abnahmerate der forcierten Vitalkapazität misst, einen Standardindikator der Lungenfunktion.

Die Studie wurde als noch nicht rekrutierend gelistet, als ihr ClinicalTrials.gov-Eintrag am 7. Juli aktualisiert wurde. Der Beginn der Rekrutierung wurde für August 2026 erwartet, die primäre Fertigstellung wird für Oktober 2029 geschätzt.

Rentosertib hat zuvor eine kleinere Phase-IIa-Studie abgeschlossen. Die Phase-III-Studie wird die Behandlung in einer größeren Patientengruppe über einen längeren Zeitraum bewerten.

Die Kandidatennominierung bleibt ein früher Entwicklungsmeilenstein. Arzneimittel müssen noch präklinische Tests, humanen Studien, Herstellungsvalidierung und behördliche Prüfung abschließen, bevor sie zur Verkaufszulassung erhalten.

Branchendaten haben noch nicht festgestellt, ob KI-designte Arzneimittel in späteren Studienphasen wahrscheinlicher erfolgreich sind.

Eine Analyse von KI-nativen Biotechnologie-Pipelines aus dem Jahr 2024 berichtete über Erfolgsquoten in Phase I zwischen 80 % und 90 %. Dieselbe Studie ergab eine Erfolgsquote in Phase II von etwa 40 %, was grob mit historischen Branchenstandards übereinstimmt, die von den Forschern verwendet wurden.

Die Forscher stellten fest, dass die Anzahl der Phase-II-Programme zu gering war, um zu bestimmen, ob KI den Erfolg in späteren klinischen Phasen verbessert. Die Analyse basierte auf öffentlich gemeldeten Pipelines und verglich keine ansonsten identischen KI-unterstützten und konventionellen Arzneimittelprogramme.

Insilico gab an, 31 präklinische Kandidaten produziert und 13 Genehmigungen für neue experimentelle Arzneimittel erhalten zu haben. Rentosertib ist sein erstes Programm, das die Phase-III-Phase erreicht hat, während keines der experimentellen Arzneimittel des Unternehmens kommerzielle Zulassung erhalten hat.

Automatisierung formt Biotech-Rollen neu

KI und Laborrobotik transformieren auch die Personalanforderungen innerhalb von Insilico.

Zhavoronken schätzte, dass das Unternehmen etwa 40 % seiner Belegschaft im Softwarebereich automatisieren oder verdrängen könnte. Er präzisierte, dass diese Zahl keine angekündigte Personalabbau darstellt und nicht auf die breitere Biotechnologiebranche zutrifft.

Insilico beschäftigt ungefähr 400 Menschen. Laborwissenschaftler und Softwareingenieure werden umgeschult, um KI-Bewertungssysteme, automatisierte Geräte und Robotik zu verwalten, sagte Zhavoronken.

Diese Umschulung konzentriere sich auf KI-Benchmarks und Robotersysteme, während das Unternehmen mehr Forschungs- und Softwarefunktionen automatisiere, fügte er hinzu.

Siehe auch: Bristol Myers Squibb erwirbt Nvidia-KI-System für Wirkstoffentdeckung

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