Künstliche Intelligenz stösst Revolution im Gesundheitswesen an

Was würde Sie dazu bringen, einen sicheren Arbeitsplatz aufzugeben und bei einem Start-up einzusteigen? Für Michael Nally, CEO von Generate:Biomedicines, war es die Begegnung mit einer Nobelpreisträgerin, die den Ausschlag gab.

Die Rede ist von Frances Arnold, die 2018 den Nobelpreis für Chemie für die erste gezielte Evolution von Enzymen erhielt – die Entwicklung gezielterer Katalysatoren für chemische Reaktionen.

„Mike, in der Natur kommt nur ein winziger Bruchteil aller möglichen Proteine tatsächlich vor“, sagte Arnold zu Nally. „Und jetzt haben wir eine Technologie, mit der wir alle diese Strukturen generieren können.

Damals wurde diese Technologie gemeinhin als maschinelles Lernen bezeichnet, aber inzwischen hat sie sich zu dem entwickelt, was wir generative künstliche Intelligenz (GenKI) nennen. Arnold war überzeugt, dass diese immense Rechenleistung auf den Prozess der Verknüpfung von DNA-Sequenzen mit der Funktion von Proteinen angewendet werden könnte. Proteine sind die molekularen Bausteine des Lebens, aber wir verstehen immer noch nicht die biologische Funktion der einzelnen Ketten, die sie bilden. Die Untersuchung dieser Zusammenhänge beruht traditionell auf einer äusserst arbeitsintensiven Forschung, die darauf abzielt, das Wissen über diese Zusammenhänge in neuartige therapeutische Programme umzusetzen.

Nally erkannte das Potenzial, und das reichte aus, um ihn davon zu überzeugen, 2001 seine Führungsposition bei einem grossen multinationalen Pharmaunternehmen mit 72.000 Beschäftigten aufzugeben und zu Generate – damals ein Start-up mit 30 Mitarbeitenden – zu wechseln.

„Viele Leute hielten mich für verrückt“, erinnert er sich. „Aber was mir Sorge bereitete, als ich mir das Biopharmazie-Ökosystem anschaute, war, dass die Branche mit zwei grossen grundlegenden Herausforderungen zu kämpfen hatte. Zum einen war die Forschungsproduktivität vier Jahrzehnte in Folge zurückgegangen. Zum anderen führte die Preisgestaltung bei Arzneimitteln zu einem unzureichenden Zugang, was letztlich dem Ruf der Branche schadete. Ich war der Meinung, dass man zur Bewältigung dieser Herausforderungen letztendlich eine Revolution in der Forschungsproduktivität braucht.“

Arzneimittelentwicklung: Von der Theorie zur Realität

Das ist längst keine Theorie mehr. Das Unternehmen hat einen monoklonalen Antikörper (ein im Labor hergestelltes Protein, das sich gezielt gegen bestimmte Bakterien oder Viren richtet) identifiziert, der sich bereits in einer Phase-I-Studie für ein Spike-Protein des SARS-CoV‑2-Erregers befindet, und in einer Studie eines anderen monoklonalen Antikörpers zur Behandlung von leichtem bis mittelschwerem Asthma den ersten Patienten erfolgreich behandelt.

„Diese Technologie wird die Art und Weise der Arzneimittelherstellung verändern“, sagt Nally. „Sie wird die körperlichen Grenzen des Menschen bei einer ganzen Reihe von Krankheiten überwinden. Was mich am meisten begeistert, ist zu sehen, wie aus der Theorie Praxis wird. Die ersten Ergebnisse aus Phase I liegen jetzt vor, und sie sind überwältigend. Diese Technologie wird uns eine Menge Antworten auf einige der schlimmsten Krankheiten der Menschheit geben.“

Es ist noch viel mehr drin. Beispielsweise kann die KI-Plattform des Unternehmens Moleküle vollständig durch Rechenleistung erzeugen, ohne dass eine Vorlage notwendig ist. Dadurch können bislang nur schwer oder gar nicht zu behandelnde Ziele – die biologischen Strukturen im Körper, mit denen ein Medikament interagiert, um eine Wirkung zu erzielen – mit grosser Genauigkeit getroffen werden. Dieser Prozess der Herstellung und Validierung sogenannter „De-novo“-Antikörper wurde nun für neun verschiedene Ziele demonstriert.

Chroma revolutioniert Proteindesign

Ein bemerkenswerter Aspekt der Forschung von Generate ist, dass das Unternehmen im vergangenen Jahr alle Details zu seinem GenKI-Modell Chroma in Nature veröffentlicht hat. Ausserdem wurde der Code von Chroma als Open-Source-Software veröffentlicht. Nally räumt ein, dass dieser Schritt für ein Unternehmen der Biowissenschaften, in dem Patente immer hochgehalten würden, schon recht widersinnig gewesen sei.

„Eine der grossen Herausforderungen, vor denen wir standen, war die Frage, wie wir es schaffen, Einhorn-Talente für uns zu gewinnen“, erklärt er. „Wir dachten, der beste Weg wäre zu zeigen, wie wir diese Spitzentechnologien einsetzen.“ Nach der Veröffentlichung der Chroma-Manuskripte von Generate habe das Unternehmen im Sommer darauf fünf Praktikumsplätze für maschinelles Lernen ausgeschrieben.

„Wir hatten 2.000 Bewerber für diese Plätze. Die Leute konnten sich live und in Farbe überzeugen, dass bei uns hochqualifizierte Experten arbeiten, die zu den besten der Welt gehören.

„Diesen Menschen wollten sie nahe sein, um von ihnen zu lernen und zu wachsen. Wir können im Wettbewerb um Talente nicht gegen grosse Technologieunternehmen ankommen, wenn wir uns in einem Wettrüsten um jeden Dollar befinden. Was wir tun können, ist, den Menschen ein klares Ziel vor Augen zu führen. Die Tatsache, dass ihre Arbeit nicht die Website-Klicks in die Höhe treibt, sondern es vielmehr darum geht, Krebs zu heilen, führt eine ganz spezielle Art von Wissenschaftlern zu einem Unternehmen wie Generate.“

Diese nächste Generation von Wissenschaftlern zu gewinnen und heranzubilden und ihr Wissen zu nutzen, könnte die Forschung zu noch grösseren Erfolgen führen. „Als ich zu Generate kam, gab es weltweit gerade mal 90 Fachleute an der Schnittstelle zwischen Proteinmanipulation und maschinellem Lernen“, bemerkt Nally. „In der Vergangenheit hatten wir die Leute in verschiedenen Silos ausgebildet. Wir haben diese Silos nie durchbrochen, sagten uns aber: „Genau an der Schnittstelle dieser Disziplinen passiert die eigentliche Magie.“

Diese künftige Vernetzung von menschlicher und künstlicher Intelligenz ist angesichts der Grössenvorteile, die KI bietet, sehr vielversprechend.

Nally erzählt, dass zum Zeitpunkt der Gründung von Generate das grösste Experiment, das sie durchführen konnten, etwa 100 Datenpunkte für ein einzelnes Ziel umfasste. „Heute erstellen wir routinemässig Datensätze mit einer Million definierter Varianten für ein einzelnes Ziel, und das in etwa einem Viertel der Zeit, die wir damals brauchten“ erklärt er.

Doch trotz all des Optimismus ist es natürlich noch viel zu früh, auch nur an die Heilung aller Krankheiten zu denken.

„Ich finde es immer wieder amüsant, wenn manche die Vorstellung haben, wir könnten die Biologie rein rechnerisch lösen“, sagt Nally. „Wir haben einfach nicht die Daten, um die Antworten zu bekommen, die wir letztendlich brauchen.“ Aber dank der raschen Fortschritte, die bisher erzielt wurden, sei es uns gestattet, ein wenig davon zu träumen, was sein könnte.

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