Mit Künstlicher Intelligenz will Insilico Medicine mehr Wirkstoffe schneller entdecken. Jetzt erhält das Unternehmen eine hohe Millionenförderung.
Die KI-Plattform von Insilico Medicine soll eigenständig ein sogenanntes "Drug Target" für eine Krankheit definieren und für dieses ein maßgeschneidertes Molekül entwickeln können. Das Drug Target (Zielmolekül) ist eine Molekularstruktur, mit der ein Wirkstoff interagiert und so einen Effekt auslöst. Anschließend soll der klinische Prüfungsprozess ebenfalls über die Plattform angestoßen werden.
Das 2014 in Hongkong gegründete Unternehmen erhält jetzt in der dritten Finanzierungsrunde 255 Millionen US-Dollar von zahlreichen Risikokapitalgebern - die bislang größte Investition, was für die Entwicklungsfortschritte bei Insilico Medicine spricht. Insgesamt hat das Unternehmen seit der Gründung rund 300 Millionen US-Dollar eingesammelt.
Mit dem frischen Kapital will Insilico Medicine "aktuelle therapeutische Programme in klinische Studien am Menschen überführen, mehrere neue Programme für neuartige und schwierige Zielmoleküle initiieren und seine KI- und Wirkstoffforschungskompetenz weiter ausbauen."
Wirkstoffforschung mit KI: Schneller und vielseitiger
Dass Künstliche Intelligenz in der unendlichen Datenvielfalt möglicher chemischer Verbindungen deutlich besser zurechtkommt als menschliche Experten, will Insilico Medicine in einem ersten Fall bereits nachgewiesen haben: Die eigene KI-Technik entdeckte ein neuartiges Target für die Lungenerkrankung IPF und entwickelte für dieses einen Wirkstoff, der erfolgreich an Tieren getestet wurde. Eine klinische Studie an Menschen soll Ende dieses Jahres oder Anfang 2022 starten.
Die Besonderheit ist weniger der Wirkstoff an sich, es ist der Prozess: Insilico Medicine benötigte für den IPF-Wirkstoff laut eigenen Angaben nur 18 Monate und 2,6 Millionen US-Dollar für die präklinische Entwicklung, die ansonsten mehrere Jahre dauern und hunderte Millionen kosten kann.
Insilico Medicine-Gründer Alex Zhavoronkov sieht die eigene Stärke insbesondere in einer neuen Vielfalt für die Wirkstoffforschung: "Es geht um die Erfolgswahrscheinlichkeit", sagt Zhavoronkov. "Die Erfolgswahrscheinlichkeit, das richtige Target mit der richtigen Krankheit mit einem großartigen Molekül zu verbinden, ist sehr, sehr gering. Die Tatsache, dass wir es bei IPF und anderen Krankheiten, über die ich noch nicht sprechen kann, geschafft haben - das erhöht das Vertrauen in die KI im Allgemeinen."
Künstliche Intelligenz in der Medizin beweist auch an anderen Stellen ähnliches Effizienzpotenzial, viele Unternehmen befassen sich damit.
Quellen: Insilico Medicine, Yahoo Finance; Titelbild: Insilico Medicine
