KI in Pharma

Herz-Kreislauf-Erkrankungen besser verstehen als je zuvor

Vor einigen Jahren hatte ein enger Freund einen Schlaganfall. Er war Anfang 60, und ich habe aus erster Hand erfahren, wie sehr dies sein berufliches und privates Leben beeinträchtigt hat. Leider bin ich nur eine von vielen, die miterlebt haben, wie ein geliebter Mensch von einer Herz-Kreislauf-Erkrankung betroffen war. Die Weltgesundheitsorganisation berichtet, dass im Jahr 2016 fast 18 Millionen Menschen an Herz-Kreislauf-Erkrankungen starben, 85 Prozent davon durch Herzinfarkt und Schlaganfall.

Aus meiner Sicht als Pharmazeutin machte ich mir Gedanken darüber, wie wir in Zukunft Herz-Kreislauf-Erkrankungen behandeln könnten: Was wäre, wenn wir Patienten mit Schlaganfallrisiko erkennen könnten, bevor es überhaupt dazu kommt? Was wäre, wenn wir für jeden Patienten mit Herzinsuffizienz die wirksamste Behandlung finden könnten? Mit dem ehrgeizigen Ziel, diese „Was-wäre-wenn“-Fragen Realität werden zu lassen, kam ich vor 15 Jahren zu Bayer, um Medikamente zur Behandlung und Prävention von Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu entwickeln.

 

Im Laufe der Jahre habe ich einen Wandel in der Branchenlandschaft miterlebt. Dazu gehören gesellschaftliche Megatrends wie die Alterung der Bevölkerung, die eine höhere Prävalenz von Herz-Kreislauf-Erkrankungen mit sich bringt und die Gesundheitssysteme stärker unter Druck setzt. Gerade bei chronischen Krankheiten wird es immer schwieriger, mit klassischen Forschungsmethoden die nötigen Erkenntnisse zu gewinnen.

 

Der Aufwand der klinischen Prüfungen im Bereich der Herz-Kreislauf-Erkrankungen ist immens, ebenso wie die Kosten, wobei die Aussicht auf Erfolg nicht größer wird. Meine Rolle bei Bayer begann eine neue Wendung zu nehmen, und gemeinsam mit meinem Team begann ich, künstliche Intelligenz (KI) zu erforschen und zu untersuchen, wie sie den Forschungs- und Entwicklungsprozess erleichtern und verbessern könnte. Es ist mir klar, dass wir als Industrie bei solchen Technologien hinterherhinken – wir müssen das maschinelle Lernen und fortschrittliche Computerinfrastrukturen wirklich nutzen, da sie Lösungen bieten können, die die Art und Weise, wie wir neue Therapien für Patienten finden, verändern.

 

Patienten und ihre Krankheiten unter das KI-Mikroskop legen

Ein Beispiel ist die Suche nach der richtigen Behandlung für den richtigen Patienten. Gegenwärtig teilen wir Patienten anhand ihrer Merkmale und ihres Ansprechens auf bestimmte Behandlungen in Gruppen ein – eine Praxis, die in der Forschung und Entwicklung seit langem angewandt wird, um die Entwicklung von Medikamenten zu optimieren. Die Anwendung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen auf diesen Prozess der Patientensegmentierung ermöglicht jedoch eine noch tiefere Charakterisierung der Patienten.

 

Wir können aus den riesigen Datenmengen, die bei der täglichen Gesundheitsversorgung anfallen, neue Erkenntnisse gewinnen und die Krankheiten, von denen die Patienten betroffen sind, wirklich verstehen. Wir könnten vorhersagen, welche Patienten für Herz-Kreislauf-Erkrankungen prädisponiert sind und wie und warum bestimmte Behandlungen für sie vorteilhafter sein könnten als andere. Dies ist eine riesige Chance für die Entwicklung einer personalisierten Behandlung und die Prävention von Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

 

Dies ist ein großer Schritt in der Behandlung und Prävention von Herz-Kreislauf-Erkrankungen. KI ermöglicht es uns, besser informierte Entscheidungen zu treffen. Sie eröffnet neue Wege außerhalb der derzeitigen FuE-Prozesse, die den wachsenden Anforderungen von Herz-Kreislauf-Patienten nicht mehr gerecht werden, und führt uns in einen neuen FuE-Bereich mit einer ausführlichen Krankheitscharakterisierung, die die Forschung und eine genauere Segmentierung der Patienten unterstützt.

 

Mit dieser Detailgenauigkeit könnten wir die Probleme lösen, die die Entwicklung von Arzneimitteln für Herz-Kreislauf-Erkrankungen derzeit so schwierig machen, nämlich eine bessere Planung klinischer Studien. Dies verringert letztlich das FuE-Risiko und reduziert die Kosten durch kleinere und kürzere Prüfungen. Für die Patienten birgt dies das Potenzial für eine schnellere und effizientere Entwicklung gezielter Behandlungen, die ihr Leben verändern könnten.

 

Bei der künstlichen Intelligenz sehe ich, wie sich die „Was-wäre-wenn“-Fragen in konkrete Lösungen verwandeln. Und im Gegenzug tröstet mich die Vision einer Zukunft, in der weniger Patienten so leiden müssen, wie mein Freund es tat.

Autor

Andrea Derix
R&D Global Program Management, Thrombose-Portfolio, Bayer Pharmaceuticals