Isomorphic Labs, das in London ansässige, auf die Arzneimittelforschung spezialisierte Spin-out der Google-KI-Forschungs- und Entwicklungsabteilung DeepMind, gab heute bekannt, dass es strategische Partnerschaften mit zwei Pharmariesen, Eli Lilly und Novartis, eingegangen ist, um mithilfe von KI neue Medikamente zur Behandlung von Krankheiten zu entdecken .
Die Deals haben einen Gesamtwert von rund 3 Milliarden US-Dollar. Isomorphic erhält von Eli Lilly im Voraus 45 Millionen US-Dollar und möglicherweise bis zu 1,7 Milliarden US-Dollar basierend auf Leistungsmeilensteinen, ohne Lizenzgebühren. Novartis wird derweil zusätzlich zur Finanzierung „ausgewählter“ Forschungskosten 37,5 Millionen US-Dollar im Voraus zahlen und im Laufe der Zeit bis zu 1,2 Milliarden US-Dollar (wiederum ohne Lizenzgebühren) an leistungsbasierten Anreizen zahlen.
„Wir freuen uns sehr, diese Partnerschaft einzugehen und unsere proprietäre Technologieplattform einzusetzen“, sagte Demis Hassabis, Mitbegründer von DeepMind und CEO von Isomorphic, in einer Pressemitteilung. „Der Fokus, den wir teilen, ist die Weiterentwicklung bahnbrechender Ansätze zur Arzneimittelentwicklung und die Wertschätzung modernster wissenschaftlicher Erkenntnisse [these] Partnerschaft[s] besonders überzeugend.“
Fiona Marshall, Präsidentin der biomedizinischen Forschung bei Novartis, fügte in einer Erklärung hinzu: „Hochmoderne KI-Technologien … haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir neue Medikamente entdecken, zu verändern und unsere Fähigkeit zu beschleunigen, lebensverändernde Medikamente für Patienten bereitzustellen.“ Diese Zusammenarbeit nutzt die einzigartigen Stärken unserer Unternehmen, von KI und Datenwissenschaft bis hin zu medizinischer Chemie und umfassendem Fachwissen im Krankheitsgebiet, um neue Möglichkeiten in der KI-gesteuerten Arzneimittelforschung zu realisieren.“
Isomorphic, das Hassabis 2021 unter der DeepMind-Muttergesellschaft Alphabet auf den Markt brachte, basiert auf der KI-Technologie AlphaFold 2 von DeepMind, mit der sich die Struktur von Proteinen im menschlichen Körper vorhersagen lässt. Durch die Aufdeckung dieser Strukturen hoffen die Forscher, neue Zielwege für die Bereitstellung von Medikamenten zur Bekämpfung von Krankheiten identifizieren zu können.
Die Technik ist nicht perfekt. Ein kürzlich Artikel im Tagebuch Natur wies darauf hin, dass AlphaFold gelegentlich offensichtliche Fehler macht und in vielen Fällen eher als „Hypothesengenerator“ als als Ersatz für experimentelle Daten geeignet ist. Aber der Maßstab, in dem das Modell einigermaßen genaue Proteinvorhersagen generieren kann, übertrifft die meisten Methoden zuvor.
Forscher kürzlich nutzte AlphaFold, um ein potenzielles Medikament zur Behandlung des hepatozellulären Karzinoms, der häufigsten Form von primärem Leberkrebs, zu entwickeln und zu synthetisieren. Und DeepMind arbeitet mit der in Genf ansässigen Initiative Drugs for Neglected Diseases, einer gemeinnützigen Pharmaorganisation, zusammen, um AlphaFold bei der Formulierung von Therapeutika für die Chagas-Krankheit und Leishmaniose, zwei der tödlichsten Krankheiten in Entwicklungsländern, einzusetzen.
Die neueste Version von AlphaFold kann Vorhersagen für nahezu alle Moleküle in der Protein Data Bank generieren, der weltweit größten Open-Access-Datenbank biologischer Moleküle, gab DeepMind im Oktober bekannt. Das Modell kann auch die Strukturen von Liganden – Molekülen, die an „Rezeptor“-Proteine binden und Veränderungen in der Art und Weise der Zellkommunikation bewirken – sowie von Nukleinsäuren (Moleküle, die wichtige genetische Informationen enthalten) und posttranslationalen Modifikationen (chemische Veränderungen, die auftreten) genau vorhersagen nachdem ein Protein erzeugt wurde).
Isomorphic wendet das neue AlphaFold-Modell – das es gemeinsam mit DeepMind entwickelt hat – bereits auf die Entwicklung therapeutischer Arzneimittel an und hilft dabei, verschiedene Arten molekularer Strukturen zu charakterisieren, die für die Behandlung von Krankheiten wichtig sind.
Der Druck auf Isomorphic ist groß, Gewinne zu erwirtschaften. Im Jahr 2021 verzeichnete das Unternehmen einen Verlust von 2,4 Millionen Pfund (ca. 3 Millionen US-Dollar), da es im Vorfeld der Eröffnung seines zweiten Bürostandorts in Lausanne, Schweiz, die Einstellung von Mitarbeitern erhöhte.