KI für bessere Arzneimittelforschung Virtuelle Patienten, simulierte Studien und selbstlernendes Moleküldesign

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Große Ambitionen: Sanofi will das erste Biopharma-Unternehmen werden, das künstliche Intelligenz im großen Maßstab einsetzt. Am Bio-Campus Frankfurt hat der Konzern eine KI-Forschungsfabrik implementiert, die alle Schritte der Wirkstoffentwicklung unterstützt: von der Identifizierung neuer Zielproteine bis zur Zulassung.

Neue Anwendungen von künstlicher Intelligenz (KI) in der Arzneimittelforschung stehen im Mittelpunkt des Sanofi AI-Summits im Dezember in Heidelberg – vom virtuellen Patienten bis zum selbstlernenden Moleküldesign. Bei diesem wissenschaftlichen Austausch treffen führende internationale Forscher der KI sowie der Biomedizin von Universitäten und Institutionen auf Wissenschaftler von Sanofi.

Als forschendes Biopharma-Unternehmen setzt Sanofi KI systematisch entlang der gesamten Wertschöpfungskette ein. „Unser Ziel ist es, das erste Biopharma-Unternehmen zu sein, das KI im großen Maßstab einsetzt“, erklärt Marion Zerlin, Geschäftsführerin Forschung & Entwicklung von Sanofi in Deutschland. Dazu nutzt das Unternehmen mehrere KI-Programme, beispielsweise, um die Forschungszeiten durch verbesserte Vorhersagemodellierung zu verkürzen oder um zeitraubende Aktivitäten zu automatisieren. „Mit KI wollen wir die Zeit von der ersten Entdeckung eines neuen Wirkstoffs bis zur Vermarktung von Therapien deutlich reduzieren, um Patienten schneller innovative Behandlungsmöglichkeiten zur Verfügung zu stellen“, sagt Zerlin.

Durch KI lassen sich bei Sanofi Forschungsprozesse von wenigen Wochen auf nur wenige Stunden beschleunigen. Außerdem verbessert sie die Identifizierung potenzieller Wirkstoffe in therapeutischen Bereichen wie Immunologie, Onkologie oder Neurologie um 20 bis 30 Prozent.

Mit Algorithmen zu Arzneimitteln – KI-Forschungsfabrik Frankfurt

Am Bio-Campus Frankfurt, einem Schlüsselstandort im europäischen Forschungsnetzwerk von Sanofi mit 900 Beschäftigten in der Forschung und Entwicklung und insgesamt 6.600 Beschäftigten, hat das Unternehmen künstliche Intelligenz in zahlreichen Abschnitten der Forschung und Wirkstoffentwicklung als so genannte KI-Forschungsfabrik implementiert. KI unterstützt heute alle Schritte – von der Identifizierung neuer Zielproteine, über die Entwicklung neuer Wirkstoffe bis hin zur klinischen Prüfung und der Erstellung von Zulassungsanträgen.

Um Krankheitsmechanismen zu erkennen, nutzt das Unternehmen beispielsweise Multi-Omics-Daten und deren netzwerkbasierte Analyse. Dabei hilft maschinelles Lernen bei der Mustererkennung in diesen biologischen Daten. Die Integration großer Datenmengen und neue Rechenansätze liefern Einblicke in komplexe biologische Systeme und Krankheitsmechanismen.

Interaktive Multi-Omics-Analyseplattform anhand einer Toxizitätsstudie demonstriert

Gemeinsam durch den Omics-Datendschungel

VR-Brillen und digitale Patienten beschleunigen Pharmaforschung

Bei der Suche nach neuen Medikamenten spielt das Moleküldesign eine wichtige Rolle. Mithilfe von KI optimieren die Forscherteams das Design potenzieller Wirkstoffe – und setzen dazu auch Virtual-Reality-Brillen ein. Auf diese Weise entstehen Moleküle, die gezielt an bestimmte biologische Ziele wie Zellrezeptoren binden. Zusätzlich kommen Hochdurchsatz-Robotics zum Einsatz: Sie analysieren tausende Wirkstoffkandidaten und liefern Daten, auf deren Basis Computer noch passendere Varianten entwerfen. Damit verkürzt das KI-gestützte, automatisierte Wirkstoffdesign die Entwicklungszyklen und Prozesse.

Ist ein potenzieller Wirkstoff zur Behandlung einer Erkrankung gefunden, muss sich dieser in verschiedenen klinischen Studienphasen mit Patienten bewähren. Um diese Studien zu planen und zu optimieren, nutzt Sanofi zur Simulation und Optimierung klinischer Studien so genannte digitale Zwillinge und virtuelle Patientengruppen. „Virtuelle Patienten ermöglichen es, unsere Wirkstoffkandidaten zunächst am Computer zu testen, bevor wir diese in klinische Studien bringen“, erklärt F&E-Geschäftsführerin Zerlin. So lassen sich beispielsweise geeignete Patientengruppen und die Dosierung für eine klinische Studie besser bestimmen. Das beschleunigt die klinische Entwicklung und kann die Zahl notwendiger Studien mit realen Patienten reduzieren. Die Forscherteams von Sanofi in Frankfurt entwickeln virtuelle Patienten für verschiedene immunologische Krankheitsbilder, darunter Asthma, atopische Dermatitis, chronisch-entzündliche Darmerkrankungen sowie seltene Erkrankungen.

Fortschritte bei Biologika und Impfstoffen

Die Zahl der Biologika und Impfstoffe, die KI in ihrer Entwicklung einsetzen, hat sich bei Sanofi seit 2019 fast verdoppelt. Diese Transformation will das Unternehmen weiter beschleunigen, um KI noch stärker bei der Entdeckung großer Moleküle im gesamten Biologika-Portfolio einzusetzen. So eröffnet KI neue Möglichkeiten für proteinbasierte Therapeutika und Präzisionsmedizin.

„Die Integration und Unterstützung der Forschenden durch digitale Daten- und Technologielösungen ist ein entscheidender Faktor, um die Forschung, Entwicklung, Zulassung und Markteinführung zu verändern und letztlich bessere Ergebnisse für Patienten zu erzielen“, betont Zerlin.

Molekulare Bionik

Der Zellkern als Vorbild für DNA-basierte Computerchips

All-in on AI

Der AI-Summit bringt KI-Nutzer aus der Forschung und Entwicklung von Sanofi mit der internationalen biomedizinischen AI-Community zusammen und unterstreicht die „All-in on AI“-Strategie von Sanofi. Die Teilnehmenden diskutieren darüber hinaus die folgenden Anwendungsfelder und Zukunftsperspektiven KI-gestützter Wirkstoffforschung und -entwicklung:

• Virtuelles Screening: KI reduziert die Anzahl experimentell zu testender Moleküle durch das Abschätzen der Wirkstoff-Zielprotein-Interaktionen.

• De-novo-Design: Generative Modelle unterstützen das Design und entwerfen Moleküle mit gewünschten pharmakologischen Eigenschaften.

• Hybride Modelle: Die Kombination von generativer KI, maschinellem Lernen und Quantencomputing eröffnet neue Möglichkeiten zur Durchsuchung chemischer Räume.

• Präzisionsmedizin: KI ermöglicht die personalisierte Therapie durch Analyse individueller genetischer und klinischer Daten.

• KI in der klinischen Translation: KI unterstützt dabei, den Weg zwischen Entdeckung und klinischer Anwendung neuer Wirkstoffe zu überbrücken – von der Dosisoptimierung bis zum Patientenmonitoring. KI-Modelle analysieren Daten und helfen bei der individuellen Dosierung. KI-validierte Sensoren und Wearables liefern kontinuierliche Daten digitaler Endpunkte zur Wirksamkeit und Sicherheit.

• Regulatorische Anwendungen: KI wird zunehmend in Zulassungsprozesse integriert und unterstützt beispielsweise die Erstellung von Studienprotokollen. Große Sprachmodelle können die Erstellung von Zulassungsberichten beschleunigen.

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