Künstliche Intelligenz: Hoffnungsträger für effizientere klinische Studien in der Pharmaindustrie
- Pharmaindustrie setzt auf KI, um Effizienz in klinischen Studien zu steigern.
- Hürden bleiben: Regulierungen und steigende Kosten belasten die Branche.
Die Pharmaindustrie investiert stark in Forschung und Entwicklung, doch die Zahl neuer Medikamente stagniert. Zwischen 2012 und 2022 stiegen die F&E-Ausgaben inflationsbereinigt um 50% auf 250 Mrd. Dollar, während die Zulassungen neuer Medikamente konstant blieben.
Künstliche Intelligenz soll helfen, diese Diskrepanz zu überwinden. Der Begriff „Eroom’s Law“ beschreibt, dass die Zahl neuer Medikamente pro investierter Milliarde Dollar seit 1950 alle neun Jahre halbiert wurde. Klinische Studien dauern im Schnitt zehn Jahre, nur 10% führen zur Marktzulassung.
Forschungsdienstleister wie IQVIA setzen auf KI, um verlorenes Terrain zurückzugewinnen. Nvidia-basierte Systeme können die Datensichtung von sieben auf zwei Wochen verkürzen. Auch Medidata und Flatiron bieten Software für Daten- und Prozessmanagement an.
Pharmaunternehmen nutzen KI zunehmend in der präklinischen Forschung. Genentech verfolgt einen „lab in a loop“-Ansatz, bei dem KI-Modelle experimentelle Daten auswerten und Hypothesen für Wirkstoffe generieren. Generative Systeme können synthetische Datensätze für Simulationen erstellen.
Die Erwartungen an KI sind hoch, doch es gibt Hürden: Regulierungen und Ethikrichtlinien hinken hinterher, und Contract Research Organisations kämpfen mit steigenden Kosten. Erst wenn KI die Erfolgsquote und Wirtschaftlichkeit von Studien verbessert, könnte Eroom’s Law gebrochen werden.
