Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) hat sich nicht nur auf den Technologiebereich beschränkt, sondern ist auch im Biotech-Sektor spürbar. Die ständige Berichterstattung unterstreicht die beeindruckenden Möglichkeiten, die KI in der Medikamentenentdeckung bietet. Vielversprechende Antibiotika zur Bewältigung von arzneimittelresistenten Bakterien und neue Behandlungsmethoden für Schuppenflechte, mit potenziellen Umsätzen im Milliardenbereich, stehen im Fokus. Investoren sind fasziniert von der Aussicht, dass KI die Medikamentenentwicklung beschleunigen, Kosten senken und die Behandlungsergebnisse optimieren kann. Laut einem Bericht von Morgan Stanley könnten KI und maschinelles Lernen in den nächsten zehn Jahren mehr als 50 neue Medikamente hervorbringen, die einen Gesamtumsatz von über 50 Milliarden US-Dollar generieren.[1]
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KI-Technologie in Biotech: Erste positive Signale erkennbar
Künstliche Intelligenz (KI) wird in der Biotech-Branche zunehmend als vielversprechende Technologie betrachtet. Die Erfolge sind bereits sichtbar, wie etwa bei der raschen Entwicklung des mRNA-Impfstoffs gegen COVID-19, bei der KI-Algorithmen eine zentrale Rolle spielten. Die Anwendung von KI-basierter 3D-Bildgebung verbessert die Brustkrebsvorsorge, indem sie frühzeitig invasiven Brustkrebs erkennt und die Arbeit der Radiologen optimiert. Die Food and Drug Administration berichtet über einen Anstieg von Medikamentenanträgen mit KI-basierten Komponenten und erwartet eine anhaltende positive Entwicklung.[2]
KI in der Pharmaforschung: Vor- und Nachteile
Die Begeisterung für die Fortschritte der KI im medizinischen Bereich sollte Anleger nicht dazu verleiten, die wesentlichen Herausforderungen aus den Augen zu verlieren. Die Entwicklung des mRNA-Impfstoffs gegen COVID-19 ist ein greifbares Beispiel für umfangreiche Forschung zur Optimierung synthetischer mRNA und sorgfältige Datenanalyse. KI kann die medizinischen Fortschritte beschleunigen, jedoch sind bestimmte Aspekte der Medikamentenentwicklung, wie die langwierigen klinischen Studien der Phasen 1, 2 und 3 zur Bewertung der Wirksamkeit und Sicherheit bei Patienten sowie die behördliche Einreichung und Prüfung, nach wie vor zeitintensiv und erfordern menschliche Expertise.
Digitale Biotech-Unternehmen, die KI zur Molekülentwicklung nutzen, stellen eine interessante Investitionsmöglichkeit dar. Diese Firmen machen Fortschritte bei der Entwicklung neuer Medikamentenpipelines. Dennoch ist es wichtig zu bedenken, dass es noch eine beträchtliche Zeitspanne dauern kann, bis ihre Therapien tatsächlich auf den Markt kommen. Trotzdem könnten einige dieser Aktien aufgrund der zunehmenden Begeisterung für KI im Biotech-Bereich eine positive Kursentwicklung verzeichnen.
Die präklinische Arzneimittelentwicklung erlebt dank computergestützter Instrumente und Methoden einen signifikanten Fortschritt. In der Biotech-Branche setzen führende Unternehmen verstärkt auf diese innovativen Technologien, um ihre Forschungs- und Entwicklungsprozesse zu optimieren. Die computergestützten Instrumente ermöglichen eine umfassende Analyse von Molekülen und deren Wechselwirkungen, was zu einer präziseren Vorhersage der Medikamentenwirkung führt. Die Anbieter profitieren von beschleunigten Entwicklungszyklen und können effizienter vielversprechende Medikamentenkandidaten identifizieren.
KI im Biotech-Sektor: Zukunft mit Chancen
Wir sind davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz (KI) in der Biotechnologie eine zentrale Rolle einnehmen wird, da sie das Potenzial hat, die Medikamentenentdeckung zu beschleunigen und maßgeschneiderte Behandlungen zu ermöglichen. Der wahre Erfolg der Unternehmen, die auf diese Technologie setzen, hängt jedoch von der Wirksamkeit ihrer entwickelten Produkte ab. Die Generierung aussagekräftiger klinischer Daten ist ein langwieriger Prozess, der Jahre in Anspruch nehmen kann. Anleger sollten daher KI in der Biotechnologie mit Sorgfalt betrachten, bis 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.
Hinweis und Disclaimer
Dies ist ein Kommentar von Andy Acker und Agustin Mohedas, beide Portfoliomanager bei Janus Henderson Investors