Vor Human-Tests: Google-Tochter will mit KI "alle Krankheiten" heilen
Google DeepMinds Ableger Isomorphic Labs steht kurz vor einem Meilenstein: Die ersten KI-entwickelten Medikamente sollen in die klinische Testphase gehen. Mit der AlphaFold-Technologie will das Unternehmen die Medikamentenentwicklung revolutionieren.
Das 2021 von Demis Hassabis, dem Mitgründer von DeepMind, gegründete Unternehmen nutzt die bahnbrechende AlphaFold-Technologie. Diese kann Proteinstrukturen im menschlichen Körper mit bisher unerreichter Genauigkeit vorhersagen und ermöglicht den Forschern völlig neue Ansätze für die Medikamentenverabreichung. Die neueste Version, AlphaFold 3, geht noch einen Schritt weiter und kann die komplexen Wechselwirkungen von Proteinen mit DNA, Medikamenten und anderen Molekülen modellieren.
Die herkömmliche Medikamentenentwicklung ist ein langwieriger, kostspieliger und oft erfolgloser Prozess. Wie Fortune berichtet, verschlingen klinische Studien für potenzielle neue Medikamente Hunderte Millionen Dollar. Von 100 Medikamenten, die in klinische Studien gehen, schaffen es durchschnittlich nur zehn auf den Markt. Bei Medikamenten, die in den Studien scheitern, ist das investierte Geld vollständig verloren.
Der Entwicklungsprozess dauert typischerweise zwischen zehn und 15 Jahren. Zunächst identifizieren Forscher potenzielle Wirkstoffkandidaten in Laborstudien, bevor diese in präklinischen Tests an Tieren getestet werden. Erst danach folgen die drei Phasen klinischer Studien am Menschen, wobei jede Phase strengere Sicherheits- und Wirksamkeitsanforderungen stellt.
Seit seiner Gründung ist Isomorphic auf über 200 Mitarbeiter gewachsen und hat strategische Partnerschaften mit zwei Pharmagiganten geschlossen: Eli Lilly und Novartis. Diese Kooperationen umfassen sowohl Vorabzahlungen als auch erfolgsabhängige Meilensteinzahlungen und könnten für Isomorphic Labs fast drei Milliarden Dollar wert sein - ohne potenzielle Lizenzgebühren aus künftigen Medikamentenverkäufen.
Murdoch zeigt sich optimistisch, dass der Einsatz von KI nicht nur die Entwicklung beschleunigen und die Kosten senken wird, sondern auch die Erfolgschancen in klinischen Studien deutlich erhöhen kann. Die AlphaFold-Technologie könnte dabei helfen, bereits in frühen Phasen problematische Wirkstoffkandidaten zu identifizieren und auszusortieren, so der Isomorphic-Chef.
Was haltet ihr von dieser Entwicklung in der KI-gestützten Medikamentenforschung? Seht ihr Chancen oder Risiken bei der Automatisierung der Pharmaentwicklung? Teilt eure Meinung in den Kommentaren.
Siehe auch:
KI-Durchbruch in der Medikamentenentwicklung
Isomorphic Labs, ein Spin-off von Googles KI-Tochter DeepMind, bereitet sich auf seine ersten klinischen Studien mit per künstlicher Intelligenz entwickelten Medikamenten vor. Das Unternehmen steht damit vor einem historischen Moment in der Pharmaforschung. "Wir bauen gerade Personal auf. Wir kommen sehr nah heran", erklärt Colin Murdoch, Präsident von Isomorphic Labs und Chief Business Officer bei DeepMind.Das 2021 von Demis Hassabis, dem Mitgründer von DeepMind, gegründete Unternehmen nutzt die bahnbrechende AlphaFold-Technologie. Diese kann Proteinstrukturen im menschlichen Körper mit bisher unerreichter Genauigkeit vorhersagen und ermöglicht den Forschern völlig neue Ansätze für die Medikamentenverabreichung. Die neueste Version, AlphaFold 3, geht noch einen Schritt weiter und kann die komplexen Wechselwirkungen von Proteinen mit DNA, Medikamenten und anderen Molekülen modellieren.
Die herkömmliche Medikamentenentwicklung ist ein langwieriger, kostspieliger und oft erfolgloser Prozess. Wie Fortune berichtet, verschlingen klinische Studien für potenzielle neue Medikamente Hunderte Millionen Dollar. Von 100 Medikamenten, die in klinische Studien gehen, schaffen es durchschnittlich nur zehn auf den Markt. Bei Medikamenten, die in den Studien scheitern, ist das investierte Geld vollständig verloren.
Der Entwicklungsprozess dauert typischerweise zwischen zehn und 15 Jahren. Zunächst identifizieren Forscher potenzielle Wirkstoffkandidaten in Laborstudien, bevor diese in präklinischen Tests an Tieren getestet werden. Erst danach folgen die drei Phasen klinischer Studien am Menschen, wobei jede Phase strengere Sicherheits- und Wirksamkeitsanforderungen stellt.
Seit seiner Gründung ist Isomorphic auf über 200 Mitarbeiter gewachsen und hat strategische Partnerschaften mit zwei Pharmagiganten geschlossen: Eli Lilly und Novartis. Diese Kooperationen umfassen sowohl Vorabzahlungen als auch erfolgsabhängige Meilensteinzahlungen und könnten für Isomorphic Labs fast drei Milliarden Dollar wert sein - ohne potenzielle Lizenzgebühren aus künftigen Medikamentenverkäufen.
Eigenständige Forschung
Parallel zu den Partnerschaften initiiert Isomorphic eigenständige Medikamentenentwicklung, insbesondere in den Bereichen Onkologie und Immunologie. Nach den frühen Studienphasen plant das Unternehmen, seine Entwicklungen zu lizenzieren - ein Geschäftsmodell, das sowohl Risiken minimiert als auch Gewinnpotenziale maximiert.Murdoch zeigt sich optimistisch, dass der Einsatz von KI nicht nur die Entwicklung beschleunigen und die Kosten senken wird, sondern auch die Erfolgschancen in klinischen Studien deutlich erhöhen kann. Die AlphaFold-Technologie könnte dabei helfen, bereits in frühen Phasen problematische Wirkstoffkandidaten zu identifizieren und auszusortieren, so der Isomorphic-Chef.
Was haltet ihr von dieser Entwicklung in der KI-gestützten Medikamentenforschung? Seht ihr Chancen oder Risiken bei der Automatisierung der Pharmaentwicklung? Teilt eure Meinung in den Kommentaren.
Zusammenfassung
- Isomorphic Labs plant erste klinische Tests KI-entwickelter Medikamente
- AlphaFold-Technologie ermöglicht präzise Vorhersage von Proteinstrukturen
- Herkömmliche Medikamentenentwicklung dauert 10 bis 15 Jahre, mit hoher Ausfallrate
- Partnerschaften mit Eli Lilly und Novartis könnten fast drei Milliarden Dollar wert sein
- Unternehmen fokussiert eigene Entwicklungen auf Onkologie und Immunologie
- KI-Einsatz soll Entwicklungskosten senken und Erfolgsquote in Studien erhöhen
Siehe auch:
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Thema:
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