Das theoretische Versprechen künstlicher Intelligenz in der Medizin entwickelt sich zu einem kritischen Test in der Praxis. Isomorphic Labs, ein Biotech-Spin-off von Google DeepMind, hat angekündigt, dass es sich darauf vorbereitet, seine KI-entwickelten Arzneimittelkandidaten in klinische Studien am Menschen zu überführen.
Dieser Übergang markiert einen entscheidenden Moment in der Biotechnologie: den Wandel von der Nutzung von KI, um die Biologie einfach zu „verstehen“, hin zu ihrer Nutzung, um spezifische medizinische Lösungen zu „konstruieren“.
Der Motor hinter der Entdeckung: AlphaFold und darüber hinaus
Um die Bedeutung dieser Versuche zu verstehen, muss man sich die Technologie ansehen, die ihnen zugrunde liegt. Jahrzehntelang war die Entdeckung von Medikamenten ein Prozess des Versuchs und Irrtums, der oft durch das „Problem der Proteinfaltung“ behindert wurde. Proteine – die Arbeitspferde lebender Organismen – bestehen aus Aminosäureketten, die sich zu komplexen 3D-Formen falten. Die Funktion eines Proteins wird durch seine Form bestimmt, aber die Vorhersage dieser Form war historisch gesehen eine gewaltige wissenschaftliche Herausforderung.
Mit dem Aufkommen von AlphaFold veränderte sich die Landschaft:
– AlphaFold 2: Revolutionierte das Feld durch den Einsatz von Deep Learning, um Proteinstrukturen mit beispielloser Genauigkeit vorherzusagen.
– AlphaFold 3: Diese Funktion wurde erweitert, indem modelliert wurde, wie Proteine mit anderen lebenswichtigen Molekülen wie DNA und RNA interagieren.
– IsoDDE: Die proprietäre Engine von Isomorphic Labs, die Berichten zufolge die Genauigkeit von AlphaFold 3 verdoppelt und so ein noch präziseres Moleküldesign ermöglicht.
„Man muss sehen, wie sich ein kleines Molekül an ein Medikament bindet, wie stark und woran es sonst noch binden könnte“, erklärte Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind.
Warum von KI entwickelte Moleküle wichtig sind
Das Ziel des Einsatzes von KI in diesem Zusammenhang ist nicht nur Geschwindigkeit; es ist Präzision. Bei der herkömmlichen Medikamentenentwicklung kommt es häufig zu „Off-Target-Effekten“, bei denen ein Medikament mit Körperteilen interagiert, die es nicht berühren sollte, was zu Nebenwirkungen führt.
Laut Max Jaderberg, Präsident von Isomorphic Labs, bietet der Ansatz des Unternehmens zwei entscheidende Vorteile:
1. Höhere Wirksamkeit: Da die Moleküle mit einem tiefen Verständnis ihrer Struktur entwickelt werden, können sie wirksamer sein.
2. Niedrigere Dosierung: Eine höhere Wirksamkeit bedeutet, dass Patienten möglicherweise geringere Dosen benötigen, was das Risiko von Nebenwirkungen erheblich verringert**.
Der Weg in die Zukunft: Partnerschaften und Pipelines
Während die Mission des Unternehmens, „alle Krankheiten zu lösen“, ehrgeizig ist, unterstützt Isomorphic Labs seine Vision mit erheblichem Kapital und strategischen Allianzen.
- Strategische Kooperationen: Das Unternehmen hat sich mit den Pharmariesen Eli Lilly und Novartis** zusammengetan, um KI in die Arzneimittelforschung zu integrieren.
- Interne Pipeline: Isomorphic entwickelt eigene Medikamente mit besonderem Schwerpunkt auf Onkologie (Krebs) und Immunologie.
- Finanzielle Unterstützung: Nachdem das Unternehmen in seiner ersten Finanzierungsrunde 600 Millionen US-Dollar eingesammelt hat, baut es derzeit die klinischen Entwicklungsteams auf, die für die Durchführung von Tests am Menschen erforderlich sind.
Während sich der Zeitplan für diese Studien etwas nach der ursprünglichen, von der Führung vorgeschlagenen Prognose für 2025 verschoben hat, stellt der Umzug in die Klinik die ultimative Validierung der KI-gesteuerten Biologie dar.
Schlussfolgerung
Die bevorstehenden Versuche am Menschen werden zeigen, ob KI über die Vorhersage biologischer Strukturen hinaus zur erfolgreichen Entwicklung sicherer, zielgerichteter Medikamente führen kann. Im Erfolgsfall könnte dies die Art und Weise, wie wir mit komplexen Krankheiten wie Krebs und Autoimmunerkrankungen umgehen, grundlegend verändern.
