Merck KGaA

Merck setzt auf Künstliche Intelligenz

Merck, Darmstadt, setzt in zwei neuen strategischen Kooperationen in der Arzneimittelforschung auf die künstliche Intelligenz (KI). Die Partnerschaften mit BenevolentAI, London, und Exscientia, Oxford, (beide im Vereinigten Königreich), sollen mehrere neuartige Arzneimittelkandidaten für die klinische Entwicklung in den therapeutischen Bereichen der Onkologie, Neurologie und Immunologie hervorbringen.

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Die Darmstädter Merck KgaA setzt als ältestes pharmazeutisches Unternehmen der Welt (Eigenwerbung) auf die modernste verfügbare Methode der Wirkstofforschung: die künstliche Intelligenz (KI). In zwei neuen strategischen Kooperationen in der Arzneimittelforschung mit BenevolentAI, London, U.K., und Exscientia, Oxford, U.K., sollen mit deren Expertise in KI mehrere neuartige Arzneimittelkandidaten für die klinische Entwicklung in wichtigen therapeutischen Bereichen der Onkologie, Neurologie und Immunologie entwickelt werden.

„Mit der Konvergenz von Wissenschaft, Daten und KI sind wir entschlossen, die Entwicklung neuer und wirklich innovativer Kandidaten zu beschleunigen und einen Weg zu bisher unvorstellbaren medizinischen Durchbrüchen zu ebnen“, sagte Danny Bar-Zohar, Global Head of Research & Development und Chief Medical Officer für den Unternehmensbereich Healthcare von Merck. „Die Partnerschaften mit den branchenführenden KI-Technologieunternehmen BenevolentAI und Exscientia werden unsere internen Forschungskapazitäten und -expertisen ergänzen und stehen im Einklang mit unserer breit angelegten Strategie, die Produktivität von Forschung und Entwicklung sowie den Output unserer Pipeline nachhaltig zu steigern.“

Im Rahmen der Vereinbarungen wurden drei potentielle Zielmoleküle für den Beginn jeder Partnerschaft ausgewählt, in Zusammenarbeit könnte zukünftig aber auch weitere Zielmoleküle identifizieren und zur Weiterentwicklung empfehlen. Die Zusammenarbeit konzentriert sich auf die Entwicklung von small molecules, die Merck dann für die weitere präklinische und klinische Entwicklung auswählen wird. Beide Partner erhalten jeweils Vorauszahlungen in Höhe eines niedrigen zweistelligen Millionenbetrags und haben Anspruch auf Meilensteinzahlungen für die Entdeckung, Entwicklung, Zulassung und Vermarktung sowie auf gestaffelte Tantiemen auf der Grundlage des Nettoumsatzes. Bei BenevolentAI ist die mögliche Gesamtsumme einer solchen Kooperation mit etwa 600 Mio. US-Dollar veranschlagt.

Merck beschäftigt sich nach eigenen Angaben sehr systematisch mit Data-Science- und KI-Ansätzen, um die Entdeckung und Bereitstellung von bahnbrechenden Medikamenten zu beschleunigen. Dabei will das traditionelle Pharmaunternehmen, das auch einen Geschäftsbereich in Labormaterialien und in der Mikroelektronik (Bildschirmkristalle) hat, die Integration von KI in alle F&E-Prozesse vorantreiben, von der Identifizierung von Zielmolekülen bis hin zu klinischen Studien und dem Management des Produktlebenszyklus, um eine höhere Beschleunigung und Ausbeute bei der Produktentwicklung zu erzielen. Vor fünf Jahren hatten die Darmstädter im Bereich Data Science durch die Kooperation mit der Firma Palantir für viel Aufmerksamkeit gesorgt, da diese Big-Data-Firma mit ihren ausgefeilten Algorithmen und dem Gründer und Trump-Fan Peter Thiel Unbehagen über die ungeregelte Datennutzung und -verknüpfung bis hin zum Abgreifen durch Geheimdienste auslöste. Aus der Kooperation enstand rasch ein Joint Venture mit Namen Syntropy, das sich auf die bessere Nutzung von Real World Data für die klinische Forschung konzentriert. Vor wenigen Monaten hat Syntropy nun eine Türe in die geheime Welt der eigenen Software geöffnet und lässt Entwickler in Teilbereichen auf den jetzt als Open Source verfügbaren Code zugreifen.

Die jetzige KI-Kooperationen sieht ein Merck-Unternehmenssprecher im Vergleich zur Palantir-Kooperation stärker in der frühen Forschung angesiedelt. Beim Faktor Mensch besteht wohl noch Nachholbedarf in Darmstadt, denn zeitgleich sucht Merck noch (unter anderem) den oder die Associate Director für die Suche und Bewertung von KI-Anwendungen in der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung.

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