Virtuelle Firma aus 37.000 KI-Agenten entwickelt bessere Medikamente

Forschende der Stanford University haben ein virtuelles Biotech-Unternehmen geschaffen, in dem 37.000 KI-Agenten als Mitarbeiter beschäftigt wurden. Das Ergebnis dieser Simulation war unter anderem die Entdeckung besserer Medikamente.

Simulation mit realer Wirkung

Entwickelt wurde das Konzept von James Zou, Professor für biomedizinische Datenwissenschaft an der Stanford University, und dem Doktoranden Harrison Zhang. Es baut auf einem bereits 2025 gestarteten virtuellen Forschungslabor auf, in dem KI-Agenten die Arbeit eines akademischen Labors nachahmen. Für das neue Projekt gingen die Forscher deutlich weiter: Die Agenten übernehmen unterschiedliche spezialisierte Aufgaben und arbeiten parallel an der Suche nach Wirkstoffzielen, dem Design von Medikamenten und der Planung klinischer Studien.

Die virtuelle Organisation orientiert sich dabei an einem klassischen Biotech-Unternehmen. Ein KI-Agent fungiert als wissenschaftlicher Leiter und koordiniert verschiedene Forschungsteams. Der Vorteil liegt laut Zou unter anderem darin, dass eine solche Struktur nicht erst über Jahre aufgebaut werden muss. Tausende Agenten können von Beginn an auf unterschiedliche Bereiche der Medikamentenentwicklung angesetzt werden.


Bei einem Test untersuchte das System innerhalb von weniger als einer Woche Daten aus rund 50.000 klinischen Studien. Laut Zou hätte eine vergleichbare Auswertung durch Menschen mehrere Jahre gedauert. Die KI-Agenten analysierten dabei nicht nur die Ergebnisse hinsichtlich Wirksamkeit und Sicherheit, sondern untersuchten auch molekulare Daten, die während der Studien erhoben wurden.

Dabei stießen sie auf zwei Merkmale, die mit besseren Ergebnissen von Medikamentenkandidaten zusammenhängen. Zum einen ging es darum, wie gezielt ein Wirkstoff einen bestimmten Zelltyp beeinflusst. Zum anderen untersuchten die Agenten die sogenannte Bimodalität der Genaktivität, also vereinfacht gesagt, ob sich ein genetisches Ziel eher wie ein Ein-Aus-Schalter oder wie ein Dimmer verhält.

Schnelle Datenanalyse

Medikamente mit hoher Zielgenauigkeit und einem ausgeprägten "Schalter"-Verhalten der Zielgene hatten in den ausgewerteten Daten bessere Ergebnisse. Sie gelangten 40 Prozent häufiger von Phase 1 in Phase 2, erreichten 48 Prozent häufiger den Markt und verursachten 32 Prozent weniger unerwünschte Ereignisse als Wirkstoffe mit breiterer Aktivität. Die Zusammenhänge zeigten sich laut den Forschern unter anderem bei Krebs-, Gehirn-, Herz-, Nieren- und Lungenerkrankungen.

Zou sieht darin einen möglichen neuen Ansatz für die Wirkstoffentwicklung. Die Ergebnisse könnten demnach dafür sprechen, Einzelzell-Daten bei der Entwicklung neuer Medikamente stärker zu berücksichtigen. Die Ergebnisse des Experiments wurden im Fachjournal Nature veröffentlicht.


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