Sun Pharma und Glenmark setzen KI ein, um die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen und Kosten zu senken
Die indischen Pharmaunternehmen Sun Pharma und Glenmark integrieren künstliche Intelligenz in die Wirkstoffforschung, um Entwicklungszeiten und -kosten zu senken. Weltweit erreichten Investitionen in KI-gestützte Arzneimittelentwicklung zuletzt $6.93 billion und könnten bis 2034 auf $16.5 billion steigen.
Sun Pharma und Glenmark Pharma untersuchen, wie künstliche Intelligenz die Zeit und die Kosten für die Entwicklung neuer Arzneimittel reduzieren kann – ein Spiegelbild eines breiteren globalen Trends in der pharmazeutischen Forschung. Arzneimittelhersteller weltweit investierten im vergangenen Jahr nahezu $6.93 billion in KI-gestützte Arzneimittelforschung (drug discovery); dieser Betrag dürfte sich Prognosen zufolge bis 2034 auf $16.5 billion mehr als verdoppeln.
Der Vorsitzende von Sun Pharma erklärte, das Unternehmen prüfe ernsthaft, wie KI seine Forschungskapazitäten stärken und die Arzneimittelentwicklung beschleunigen könne. Künstliche Intelligenz könnte helfen, Zeitpläne auf ein Zeitfenster von rund 18 Monaten zu komprimieren – für die Rekrutierung von Patientinnen und Patienten in späten Entwicklungsphasen sowie für Zulassungsunterlagen. Bei Sun Pharma, das im vergangenen Jahr Umsätze von ₹52,041 crore meldete, tragen innovative und Spezialprodukte bereits etwa 20% des Gesamtumsatzes bei.
Glenmark verfolgt einen ähnlichen Ansatz, allerdings mit einem stärkeren kurzfristigen Fokus auf die auf niedermolekularen, chemiebasierten Wirkstoffen beruhende Arzneimittelforschung. Der Vorsitzende betonte, dass KI in der Wirkstoffforschung wahrscheinlich zunächst vor allem bei der Analyse komplexer Daten aus klinischen Studien (clinical trial) sowie bei der Verfeinerung von Molekülmodellierung und Wirkstoffdesign wirksam werde. Biologika könnten länger brauchen, um vergleichbare Vorteile zu zeigen, doch KI dürfte über den gesamten Forschungszyklus hinweg eine zunehmend größere Rolle spielen.
Beide Unternehmen prüfen KI für Aufgaben wie das Finden geeigneter Patientinnen und Patienten für Studien, die Analyse von Ergebnissen und die Beschleunigung von Dokumentationsprozessen. KI hilft Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, schnell Moleküle zu sichten, Nebenwirkungen vorherzusagen und sogar zu verstehen, wie Proteine im Körper miteinander interagieren.
Im vergangenen Jahr schloss eine Tochtergesellschaft von Glenmark mit dem in den USA ansässigen Unternehmen AbbVie einen wegweisenden Out-Licensing-Vertrag über $1.9 billion für den Kandidaten zur Behandlung des Multiplen Myeloms ISB2001. Die Vereinbarung umfasste eine $700 million upfront payment, was die wachsenden globalen Erwartungen an innovative Wirkstoff-Assets aus indischen Laboren unterstreicht.
Für Pharmaunternehmen kann es die effektive Patentlaufzeit verlängern und die Umsätze deutlich steigern, wenn ein Arzneimittel auch nur ein Jahr früher auf den Markt kommt. KI in der Wirkstoffforschung verspricht, Trial-and-Error-Prozesse zu reduzieren, die Rekrutierung von Patientinnen und Patienten zu beschleunigen und die Datenanalyse zu straffen – statt Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vollständig zu ersetzen.