In diesem Fund Insight wollen wir anhand einiger Beispiele aufzeigen, wie künstliche Intelligenz, insbesondere ihre generative Spielart, diesem Sektor den Weg für exponentielle Fortschritte bereitet, auf die er dringend angewiesen ist.
10.05.2023 | 10:30 Uhr
MEDIKAMENTENENTWICKLUNG ODER DIE INDUSTRIALISIERUNG DER NICHTLINEAREN KORRELATION
Die Entwicklung eines Medikaments dauert im Durchschnitt acht Jahre. Lediglich12 Prozent der Medikamente, die in die klinische Erprobung gehen, kommen auf den Markt. Entsprechend hat die Pharmaindustrie schon immer in langen Zyklen gedacht und sich auf eine durch geringe Erfolgsquoten in der Entwicklungsphase begrenzte Rendite auf das eingesetzte Kapital eingestellt.
Bereits seit Auflegung unseres Fonds im Jahr 2018 sind wir davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz diese Vorgehensweise modernisieren und revolutionieren wird. Möglich werden damit kürzere Entwicklungszeiten und bislang unverstellbare Durchbrüche in der Behandlung weltweit verbreiteter Krankheiten. Damit träte die nichtlineare Korrelation (das eigentliche Prinzip der KI) in ihre „industrielle“ Phase ein. Zwar war die nichtlineare Korrelation bereits Quelle zahlreicher Entdeckungen in der Geschichte der Medizin. Bislang allerdings bildete sie eher die glückliche Ausnahme. Künftig jedoch dürfte sie (dank der enormen Simulationskapazitäten künstlicher Intelligenz) deutlich häufiger Entdeckungen hervorbringen.
DEUTLICHE KOSTENSENKUNG BEI DER GENOMSEQUENZIERUNG
Die Genomsequenzierung liefert uns alle für unsere Biologie relevanten Informationen. Sie ist somit das Tor zu den innovativsten Strategien zur Arzneimittelentwicklung: RNA-Messenger, Zelltherapie (CAR-T), SiRNA, CRISPR/Cas 9 – um nur die vielversprechendsten Ansätze zur Behandlung weit verbreiteter Krankheiten wie Krebs, Diabetes oder Alzheimer zu nennen.
Auf seiner GPU Technology Conference 2023 stellte das Unternehmen NVDIA in Aussicht, dass mit seinen Technologien die bisher astronomischen Kosten für diese Sequenzierung auf nur 100 USD sinken werden. Ein GPU-beschleunigtes Genomik-Toolkit (ein Produkt namens Parabricks) steht vor der Markteinführung. Dieses wird den Sequenzierzentren schnellere und genauere Informationen liefern und gleichzeitig das Geschäftsmodell der Akteure im Sequenzierungssektor (Oxford Nanopore Technologies, Pacific Biosciences und Illumina) sowie im Bereich der räumlichen Genomik (NanoString und 10X Genomics) grundlegend verändern.
BIOWISSENSCHAFTEN UND DIAGNOSTIK MIT KI ALS ZENTRALER FAKTOR
Wenn es einen Sektor gibt, der für die Entwicklung neuer Therapien und die Diagnose neuer oder in Zukunft auftretender Krankheiten von entschei[1]dender Bedeutung ist, dann ist es der Sektor Biowissenschaften und Diagnostik. Die weltweit bekanntesten Unternehmen sind Thermofisher, Danaher und Avantor in den USA, Roche und Qiagen in Europa sowie Wuxi Biologics und Samsung Biologics in Asien. Diese Firmen sind Teil der weltweit integrierten Forschungs-, Entwicklungs- und Produktionsketten aller großen Pharmaunternehmen sowie Hunderter von Biotechnologieunternehmen.
Dieser Sektor – so unsere Überzeugung – wird eine sukzessive Transformation erfahren, an deren Ende KI ein zentraler Faktor sein wird. Nvidia hat sich auf diesen langfristigen Trend perfekt eingestellt und stellt der Pharmaindustrie seine Holoscan Rechenplattform und die dazugehörige Softwarebibliothek zur Verfügung, um ein digitales Ökosystem für diesen Sektor zu etablieren. Mit Holoscan erhalten Akteure aus dem Gesundheitssektor neben vielen anderen Anwendungen digitalisierte Entwicklungswerkzeuge – unter Einsatz von Videos aber auch mit Echtzeitverarbeitung – an die Hand.
Das Gleiche gilt für den Medtech-Sektor. So hat einer der Weltmarktführer in diesem Sektor (Medtronic) gerade die Entwicklung innovativer Produkte auf der Grundlage von Nvidia Holoscan angekündigt.
Keines der vorstehend genannten Unternehmen stellt eine Anlageempfehlung dar. Eine Wertentwicklung in der Vergangenheit darf nicht als Hinweis oder Garantie für die zukünftige Wertentwicklung angesehen werden. Sie unterliegt im Zeitverlauf Schwankungen.
Diesen Beitrag teilen: