Merck setzt auf KI-Kooperationen zur Beschleunigung der Medikamentenentwicklung
- Merck setzt auf KI-Kooperationen statt Übernahmen zur Medikamentenentwicklung.
- Fokus auf Onkologie, Neurologie und Immunologie, nicht auf Gewichtsverlust-Medikamente.
Der deutsche Pharmakonzern Merck KGaA setzt auf Partnerschaften mit unabhängigen KI-Unternehmen, um neue Medikamente zu entwickeln. Diese Strategie wurde von Peter Guenter, CEO des Gesundheitssegments, bestätigt.
Pharmaunternehmen nutzen zunehmend KI-Tools, um neue Medikamente zu entwerfen und Patientenreaktionen vorherzusagen. Merck sieht in Kooperationen mit unabhängigen KI-Unternehmen größeren Wert als in Übernahmen.
Guenter erklärte, dass Akquisitionen keine gute Idee seien, da das Feld sich schnell entwickelt und Unternehmen in ihrem eigenen Ökosystem bleiben müssen, um sich weiterzuentwickeln.
Merck Healthcare verfolgt einen vorsichtigen Ansatz gegenüber dem Trend zu Gewichtsverlust-Medikamenten und konzentriert sich auf Onkologie, Neurologie und Immunologie.
Das in Darmstadt ansässige Unternehmen sieht großes Potenzial für strukturelle Veränderungen durch KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung.
Besonders in der initialen Forschungsphase könnte KI bedeutende Fortschritte ermöglichen, da diese Phase langwierig, risikoreich und kostspielig ist.
KI wurde bereits zur Entwicklung neuer Medikamentenkandidaten eingesetzt, jedoch befinden sich die meisten dieser Moleküle noch in frühen klinischen Studien.
Ein Bericht von Morgan Stanley prognostiziert, dass in den nächsten zehn Jahren weltweit 50 neue, durch KI entwickelte Medikamente auf den Markt kommen werden.
Merck hat kürzlich KI-Kooperationen mit Biolojic Design und Caris Life Sciences geschlossen. Im vergangenen September ging das Unternehmen Allianzen mit BenevolentAI und Exscientia ein.
Guenter schätzt, dass diese Kooperationen den Prozess um 50% bis 60% im Vergleich zu herkömmlichen Methoden beschleunigen könnten.
Trotz der Fortschritte bleiben Unsicherheiten hinsichtlich der Sicherheit und Wirksamkeit von durch KI entdeckten Molekülen in klinischen Studien bestehen.
Guenter erwartet keine signifikante Verkürzung der Zeit für klinische Studien, hofft jedoch auf eine höhere Erfolgsquote der durch KI ausgewählten Moleküle.
Er betonte, dass es weniger um massive Einsparungen, sondern mehr um die Verkürzung der Zeit und die Erhöhung der Erfolgswahrscheinlichkeit geht.
Guenter schloss, dass der größte Gewinn eher in der Forschungsphase liegen wird als in der klinischen Entwicklungsphase.
