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Die Sprach- (Siri) und Textanalyse (Google
Translate) sind nur zwei Beispiele für die bahnbrechenden
Erfolge, die mit künstlicher Intelligenz
(KI) erzielt werden. Dabei spielten sowohl
die dynamischen Veränderungen im Informatikfeld
als auch Innovationen im Gebiet des Machine
Learning eine Rolle. Besonders interessant
sind hier KI-Anwendungen im Gesundheitssektor,
wie in der Wirkstofffindung und -entwicklung.
Gezielte Anwendungen spannen sich über
den gesamten Entwicklungsprozess von Medikamenten
von der präklinischen Toxikologie, der
Pharmakologie, der Konzeption von klinischen
Studien bis hin zum Zulassungsprozess oder
sogar der Vermarktung. So kann künstliche Intelligenz
beispielsweise dafür genutzt werden, geeignetere
Entwicklungskandidaten schneller und
günstiger zu identifizieren. Hierbei ist zentral,
dass Mensch und Maschine kollaborieren müssen
und dass eine Balance zwischen „in silico“
und „in vitro“ Experimenten gefunden wird. Das
Ziel ist die Unterstützung des Wissenschaftlers
durch die Anwendung von KI.
Sowohl große als auch kleine Unternehmen
suchen nach einem Eintritt in das Feld. Dabei
besteht die Gefahr, dass sich alle Player ziellos
darauf stürzen. Wenn dann frühe Erfolge ausbleiben,
ist die Ernüchterung groß, auch für Anleger.
Bei Großunternehmen besteht außerdem
die Schwierigkeit, dass KI nicht als Kernkompetenz
hochgehalten wird und dementsprechend
nur geringe Ressourcen zur Verfügung stehen.
Deshalb orientieren sich die besten Talente in
diesen Hybridfeldern aus Technologie und Gesundheitswissenschaften
bei der Wahl ihres Arbeitsplatzes
primär hin zu Innovationsführern,
die von Grund auf ihren Fokus auf KI legen.
Wie es sich in der Geschichte schon so oft bei
der Weiterentwicklung von Technologien und
Ansätzen innerhalb wie ausserhalb der Biotechnologie
bewahrheitet hat, werden sich auch die
KI-Plattformen nicht bei allen potenziellen Anwendungen
durchsetzen. Man wird eine gewisse
Vernunft und Ausdauer mitbringen müssen, um
selektiv Opportunitäten zu erkennen.
Dabei ist nicht nur die Tech-Expertise wichtig,
sondern auch das Wissen in den Bereichen von
Biologie und Medizin. Der Prozess der Medikamentenentwicklung
ist komplex und stark
reguliert. Aus diesem Grund ist der Einstieg in
Bereiche wie Digital Health und KI im Gesundheitswesen
auch für Tech-Riesen wie Apple, IBM
oder Amazon schwierig. Man vermerkt zunehmend
Aussagen der Tech-Riesen hinsichtlich
ihrer Rolle als „Enabler“ statt als Entwickler. Beispielhaft
dient hierfür die Publikation von Google‘
s Alphafold Strukturvorhersagen, begründet in
der Hoffnung, dass sich die Biopharma Industrie
diese Datenbanken zu Nutzen macht.
Bei der Auswahl eines neuen Investments interessiert
sich BB Biotech vor allem für Lösungen,
EINSATZ VON
KÜNSTLICHER
INTELLIGENZ IM
BIOTECHSEKTOR
Künstliche Intelligenz
– ein Thema, das
nicht neu ist, dessen
Entwicklung aber in
den letzten zehn Jahren
stark Fahrt aufgenommen
hat. Welche
Möglichkeiten
bieten sich da einem
Healthcare
Investor
wie BB Biotech?
Chancen und Risiken
im Überblick.