Biotech-Branche begeistert von künstlicher Intelligenz

Die Begeisterung für künstliche Intelligenz (KI) macht keinen Halt vor dem Biotech-Sektor, wie Portfoliomanager Andy Acker und Agustin Mohedas von Janus Henderson Investors hervorheben. In der Medikamentenentdeckung eröffnen sich dank KI faszinierende Möglichkeiten, darunter vielversprechende Antibiotika gegen arzneimittelresistente Bakterien und innovative Schuppenflechte-Behandlungen mit potenziell enormen Umsatzchancen. Investoren sind angetan von den Vorteilen, die KI-basierte Ansätze in der Medikamentenentwicklung bieten: Beschleunigung, Kosteneinsparungen und verbesserte Behandlungsergebnisse. Ein Bericht von Morgan Stanley prognostiziert sogar, dass in den kommenden zehn Jahren mehr als 50 neue Medikamente mithilfe von KI und maschinellem Lernen entwickelt werden könnten, die einen Gesamtumsatz von über 50 Milliarden US-Dollar generieren.[1]

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Potenzial von KI in der Medizinbranche aufgezeigt

Die Begeisterung für künstliche Intelligenz (KI) im Biotech-Sektor ist gut fundiert, da KI bereits erste Erfolge verzeichnen kann. Ein eindrucksvolles Beispiel ist die Rekordzeit, in der der mRNA-Impfstoff gegen COVID-19 entwickelt wurde, wofür KI-Algorithmen von entscheidender Bedeutung waren. Die Anwendung von KI-basierter 3D-Bildgebung optimiert die Brustkrebsvorsorge, indem sie eine frühere Erkennung ermöglicht und die Arbeitslast der Radiologen reduziert. Die Food and Drug Administration beobachtet einen bemerkenswerten Anstieg von Medikamentenanträgen mit KI-basierten Komponenten und prognostiziert weiteres Wachstum.[2]

Anleger aufgepasst: KI im Biotech-Sektor bewerten

Auch wenn KI vielversprechende Entwicklungen im medizinischen Bereich vorantreibt, sollten Anleger die grundlegenden Herausforderungen nicht aus den Augen verlieren. Ein gutes Beispiel ist die Entwicklung des mRNA-Impfstoffs gegen COVID-19, die auf umfangreichen Forschungsarbeiten zur Optimierung synthetischer mRNA und gründlichen Datenanalysen basierte. Obwohl KI medizinische Fortschritte beschleunigen kann, sind bestimmte Aspekte der Medikamentenentwicklung, wie die ausführlichen klinischen Studien der Phasen 1, 2 und 3 zur Bewertung der Wirksamkeit und Sicherheit an Patienten sowie die behördliche Einreichung und Prüfung, nach wie vor zeitintensiv und erfordern nach wie vor menschliche Expertise.

Für Investoren bieten digitale Biotech-Unternehmen, die KI für die Molekülentwicklung einsetzen, eine vielversprechende Chance. Die Fortschritte bei der Entwicklung von Medikamentenpipelines sind vielversprechend. Es ist jedoch wichtig, realistische Erwartungen zu haben, da es noch einen langen Weg bis zur Markteinführung ihrer Therapien geben kann. Nichtsdestotrotz könnten einige dieser Aktien von der zunehmenden Begeisterung für KI im Biotech-Sektor profitieren.

In der präklinischen Phase der Arzneimittelentwicklung gewinnt die Verwendung von computergestützten Instrumenten und Methoden zunehmend an Bedeutung. Die führenden Biotech-Unternehmen setzen diese hochmodernen Technologien ein, um ihre Forschungsarbeit zu revolutionieren. Die computergestützten Instrumente ermöglichen eine tiefgreifende Analyse von Molekülen und ihrer Interaktionen, was zu einer verbesserten Vorhersage der Wirksamkeit und Sicherheit von potenziellen Medikamenten führt. Dies führt zu effizienteren Entwicklungsprozessen und trägt dazu bei, vielversprechende Therapien schneller auf den Markt zu bringen.

Biotech und KI: Gemeinsamer Weg nach vorne

Die zukünftige Bedeutung von künstlicher Intelligenz (KI) in der Biotechnologie ist nicht zu unterschätzen, da sie einen beschleunigten Prozess der Medikamentenentdeckung sowie maßgeschneiderte Behandlungsmöglichkeiten für Patienten verspricht. Dennoch ist der Erfolg der Unternehmen, die auf KI setzen, eng mit der Wirksamkeit ihrer entwickelten Produkte verknüpft. Die Generierung aussagekräftiger klinischer Daten erfordert einen langen Zeitraum und kann mehrere Jahre in Anspruch nehmen. Aus diesem Grund empfehlen wir Anlegern eine vorsichtige Betrachtung von KI in der Biotechnologie, bis ausreichend belastbare Daten vorliegen.

Quellen

[1] Morgan Stanley Report „Why Artificial Intelligence Could Speed Drug Discovery“, 9. September 2022.
[2] U.S. Food and Drug Administration, „Using artificial Intelligence & Machine Learning in the Development of Drug & Biological Products“, 16. Mai 2023.