KI im Markt für die Arzneimittelentdeckung wird voraussichtlich um 42,4 % wachsen und bis 2030 USD 28,4 Milliarden erreichen, prognostiziert UnivDatos

Wichtige Highlights des Berichts:

• Die Erforschung und Entwicklung (E&E) von Medikamenten ist kostspielig und zeitaufwändig. Laut Branchenberichten belaufen sich die durchschnittlichen Kosten für die Entdeckung und Entwicklung neuer Medikamententherapien auf 2,6 Milliarden US-Dollar, und der Entwicklungszyklus dauert über 10 Jahre. Die meisten Therapie-Kandidaten werden frühzeitig in der klinischen Prüfung verworfen, insbesondere in präklinischen Studien und Phase-1-Studien, was auf den begrenzten Entwicklungsprüftrichter zurückzuführen ist, der sich direkt auf die hohen Kosten und langen Entwicklungszyklen auswirkt.
• KI-Lösungen in klinischen Studien beseitigen potenzielle Engpässe, verkürzen den klinischen Studienzyklus und verbessern die Effizienz und Präzision klinischer Studien. Infolgedessen erfreuen sich diese hochmodernen KI-Lösungen bei den Akteuren der Life-Science-Industrie zunehmender Beliebtheit. Schätzungen der Clinical Trials Arena aus dem Jahr 2021 zufolge ist die Anzahl der strategischen Allianzen und Partnerschaften zwischen den vier größten KI-basierten Unternehmen in der Arzneimittelforschung und Pharmaunternehmen von 4 im Jahr 2015 auf 27 im Jahr 2020 gestiegen.
• Biomedizinische und klinische Forschungsbereiche werden zunehmend digitalisiert, was den Weg für KI-Lösungen ebnet. Die riesige Datenmenge, die bei Arzneimittelentwicklungsprozessen erzeugt wird, einschließlich der Molekül-Screening-Phase und in präklinischen Studien, erhöht die Nachfrage nach KI-gestützten Lösungen.

Laut einem neuen Bericht von Univdatos Market Insights wird erwartet, dass der Markt für KI in der Arzneimittelforschung bis 2030 28,4 Milliarden US-Dollar erreichen wird, mit einer jährlichen Wachstumsrate von 42,4 %. Die Entdeckung und Entwicklung eines neuen therapeutischen Kandidaten ist einer der mühsamsten und zeitaufwändigsten Prozesse der Welt. Das größte Problem bei der E&E ist die hohe Ausfallrate. Dies ist vor allem auf den Trial-and-Error-Ansatz zurückzuführen, der bei der Arzneimittelentdeckung angewendet wird. Weniger als 1 % der pharmakologischen Wirkstoffkandidaten werden in Wirkstoffkandidaten für klinische Studien umgewandelt. Experten schätzen, dass fast 90 % der in diesen Studien berücksichtigten Wirkstoffkandidaten im Entwicklungszyklus nicht weiterkommen. Dies führt zu hohen Kosten. Ein verschreibungspflichtiges Medikament benötigt in der Regel 10-15 Jahre und kostet durchschnittlich 1-2 Milliarden US-Dollar, um vom Labor auf den Markt zu kommen. Etwa ein Drittel der oben genannten Kosten entfällt auf die Phase der Arzneimittelentdeckung. Um diese Herausforderungen, wie z. B. steigende Kapitalanforderungen und das Scheitern von Programmen im Spätstadium, zu bewältigen, untersuchen Pharmaunternehmen den Einsatz von KI-basierten Tools, um ihre Arzneimittelentdeckungs- und -entwicklungsprozesse mithilfe von chemischen und biologischen Informationen zu verbessern. Es wird erwartet, dass die KI-gestützte Arzneimittelentdeckung in der Lage sein wird, große Mengen an klinischen/medizinischen Daten zu verarbeiten und zu analysieren und diese zu nutzen, um moderne Bemühungen zur Arzneimittelentdeckung zu verbessern.

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Der Bericht legt nahe, dass der kostspielige und langwierige Prozess der Arzneimittelverabreichung einer der Hauptfaktoren ist, die den Markt für KI in der Arzneimittelforschung in den kommenden Jahren antreiben. Die Entwicklung eines neuen Medikaments dauert in der Regel 10-15 Jahre und kostet durchschnittlich bis zu 2,8 Milliarden US-Dollar. 80-90 % der Medikamentenversagen treten in der Klinik auf, wobei Phase-II-PoC-Studien den Großteil der klinischen Versagen ausmachen. Während die Anzahl der von Aufsichtsbehörden wie der US-amerikanischen FDA zugelassenen NMEs im letzten Jahrzehnt (2010-2019) im Vergleich zum vorherigen Jahrzehnt gestiegen ist, haben sich die Kosten für die Markteinführung eines neuen Medikaments deutlich erhöht. Zu den Hauptfaktoren, die zu den steigenden Kosten für pharmazeutische Innovationen beitragen, gehören verlorene Investitionen aufgrund des späten klinischen Ausfalls, ein strengeres regulatorisches Regime, das eine hohe Zulassungsschwelle setzt, und erhöhte Kosten für klinische Studien, insbesondere für entscheidende Studien. Diese Faktoren treiben Innovationen und die Einführung neuer Technologien durch Pharma- und Biotech-Unternehmen voran, um die Produktivität zu verbessern, Kosten zu senken und die langfristige Nachhaltigkeit zu gewährleisten.

Nur eine von 5.000 bis 10.000 Verbindungen wird im Arzneimittelentwicklungsprozess als Arzneimittelkandidat für eine bestimmte Erkrankung zugelassen. Al in Drug Discovery hat das Potenzial, die Zeit und die Kosten für die Markteinführung neuer Medikamente drastisch zu reduzieren. Es hat auch das Potenzial, neue Behandlungen für Erkrankungen zu entdecken, die zuvor schwer zu behandeln waren.

Abb. 1: Top-Länder für KI in Arzneimittelentwicklungs-Startups, 2021

Mehrere Akteure in diesem Markt bauen Plattformen auf, die bei der Arzneimittelentwicklung helfen können. Zum Beispiel,

• Google Cloud hat im Mai 2023 zwei neue KI-gestützte Lösungen auf den Markt gebracht: die Target- und Lead-Identifikationssuite und die Multiomics-Suite, die darauf ausgelegt sind, Unternehmen für Arzneimittelentwicklung, Pharmaunternehmen und Organisationen des öffentlichen Sektors dabei zu helfen, ihre Bemühungen in den Bereichen Arzneimitteldesign und Präzisionsmedizin zu beschleunigen. Die Target- und Lead-Identifikationssuite ermöglicht ein effizienteres Arzneimitteldesign in silico, sagt Proteinstrukturen voraus und beschleunigt die Lead-Optimierung in der Arzneimittelentwicklung. Die beiden KI-gestützten Google Cloud-Suites helfen dabei, ein seit langem bestehendes Problem in der Biopharmabranche zu lösen: die Einführung eines neuen Medikaments auf dem US-Markt, die zeitaufwändig und kostspielig sein kann. Mehrere Unternehmen, darunter Pfizers Big Pharma, haben bereits mit der Nutzung dieser Produkte begonnen.
• Im März 2023 fügte Insilico Medicine seiner PandaOmicms-Plattform eine spezielle KI-Chatfunktion „ChatPandaGPT“ hinzu. Diese Integration ermöglicht es Forschern, „natürliche Sprachgespräche“ mit der Plattform zu führen, wodurch sie große Datensätze analysieren und potenzielle therapeutische Ziele und Biomarker effektiver entdecken können.

Onkologie-Segment gewinnt maximale Zugkraft auf dem Markt

Die Onkologie-Arzneimittelentwicklung mit KI beschleunigt die Antikrebsmittelentwicklung. Es wird erwartet, dass das Segment der Onkologie-Arzneimittelentwicklung in naher Zukunft wachsen wird, da die Inzidenz von Krebs zunimmt. Die American Cancer Society 2022 schätzt, dass Krebs die zweithäufigste Todesursache in den Vereinigten Staaten ist, wobei bis 2022 mehr als 609.360 neue Krebsfälle erwartet werden. KI beschleunigt die Arzneimittelentwicklung für Antikrebsmittel durch maschinelles Lernen und den Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen. Mithilfe von Deep Learning können Arzneimittelkandidaten in einer De-novo-Molekülstruktur entworfen und ihre Reaktionen vorhergesagt werden. Laut einer 2022 in Nature veröffentlichten Studie ist KI bei der Identifizierung neuartiger Wirkstoffe und Antikrebsziele aus biologischen Netzwerken nützlich. Biologische Netzwerke helfen bei der Erhaltung und Bewertung der Wechselwirkungen zwischen den Bestandteilen von Krebszellen. Die zelluläre Netzwerkmodellierung hilft bei der Quantifizierung des Frameworks, das Netzwerkeigenschaften und Krebs mithilfe der KI-Biologieanalyse verbindet. KI beschleunigt die Antikrebsmittelentwicklung in der Onkologie. Darüber hinaus verwenden mehrere Akteure auf dem Markt künstliche Intelligenz (KI) im Bereich der Krebsmittelentwicklung. So gab Model Medicines, ein Unternehmen für Onkologie-Arzneimittelentwicklung und -entwicklung, im Oktober 2022 bekannt, dass es Onkologie-Medikamente entwickeln wird, die auf die AXL- und die BRD4-Rezeptoren abzielen. Im Juni 2022 erhielt ein anderer Onkologie-Arzneimittelentwickler, schrödinger s.r.o., von der US-amerikanischen Food and Drug Administration (USFDA) die Zulassung für seinen Antrag auf ein neues Prüfpräparat (Investigational New Drug Application, INDA) für ein Medikament namens SGR-1505, einen Inhibitor des MALT1-Rezeptors. Das Unternehmen entwickelt Onkologie-Medikamente mithilfe einer physikbasierten Softwareplattform. Es wird erwartet, dass der Onkologie-Markt in den kommenden Jahren aufgrund der laufenden Forschung und klinischen Arzneimittelentwicklung mithilfe von KI sowie wichtiger Entwicklungen von Marktakteuren und Pharmaunternehmen deutlich wachsen wird.

Schlussfolgerung

Während wir in die Zukunft der Arzneimittelentwicklung eintauchen, stellt die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in diesem Sektor einen Hoffnungsschimmer dar, um die seit langem bestehenden Herausforderungen hoher Kosten, langer Entwicklungszyklen und der entmutigenden Ausfallraten anzugehen, die die Pharmaindustrie in der Vergangenheit geplagt haben. Die Synthese von KI-Technologien mit den komplexen Prozessen der Arzneimittelentwicklung ebnet den Weg für eine neue Ära, in der die entmutigenden Zahlen von 2,6 Milliarden US-Dollar an Kosten und über einem Jahrzehnt an Entwicklungszeit nicht mehr die Norm sind. Durch strategische Allianzen und die Digitalisierung der biomedizinischen Forschung ermöglicht KI einen bedeutenden Sprung in der Art und Weise, wie wir an die Entdeckung neuer Therapeutika herangehen. Der Einsatz von KI-gestützten Lösungen zur Navigation in den riesigen Datenmengen, die während der Arzneimittelentwicklungsprozesse generiert werden, verdeutlicht den Wandel hin zu innovativeren und effektiveren Methoden. Darüber hinaus steht insbesondere das Onkologie-Segment an der Spitze revolutionärer Fortschritte mit KI. Die Integration von KI in die Onkologie-Arzneimittelentwicklung beschleunigt nicht nur die Entdeckung von Antikrebsmitteln, sondern eröffnet auch neue Wege für Behandlungen, die zuvor unerreichbar waren. Da Krebs nach wie vor eine der Haupttodesursachen weltweit ist, ist die Rolle der KI in diesem Bereich ein Hoffnungsschimmer für Millionen von Menschen. Da das Unternehmen an diesem entscheidenden Punkt steht, kündigt die Entwicklung von KI in der Arzneimittelentwicklung eine Zukunft an, in der die Entwicklung lebensrettender Medikamente nicht durch Ineffizienzen und unerschwingliche Kosten behindert wird. Die Zusammenarbeit zwischen Technologiegiganten und Pharmaunternehmen sowie die innovativen Plattformen und Lösungen, die entwickelt werden, sind ein Zeichen für einen Sektor, der reif für den Wandel ist. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich der Markt für KI in der Arzneimittelentwicklung an der Schwelle zu einer Revolution befindet, die durch die Notwendigkeit angetrieben wird, die Barrieren traditioneller Arzneimittelentwicklungsprozesse zu überwinden.