Atlas Bio erhält 12 Mio. US-Dollar für KI-Modell

Die teuersten Fehler der Arzneimittelentwicklung passieren häufig erst, wenn ein Wirkstoff bereits Jahre Forschung und erhebliche Investitionen hinter sich hat. Genau hier setzt Atlas Bio an: Das Schweizer Unternehmen will mit künstlicher Intelligenz vorhersagen, welche Medikamente bei welchen Patientengruppen wirken könnten – noch bevor Pharmaunternehmen ihre klinischen Studien darauf ausrichten. Zum Start aus dem Stealth-Modus meldet das Start-up eine Seed-Finanzierungsrunde über 10 Mio. US-Dollar unter Führung des europäischen Investors Creandum. Zusammen mit einer zuvor nicht veröffentlichten Pre-Seed-Runde über 2,5 Mio. US-Dollar steigt das ausgewiesene Finanzierungsvolumen auf 12,5 Mio. US-Dollar.

Der Ansatz unterscheidet sich von vielen KI-Anwendungen, die neue Wirkstoffmoleküle entwerfen oder bekannte Daten auswerten. Atlas Bio will stattdessen menschliche Biologie modellieren. Das zugrunde liegende Modell wurde nach Unternehmensangaben mit rund zwei Millionen RNA-Messdaten aus menschlichem Gewebe trainiert. RNA-Profile zeigen, welche Gene in Zellen aktiv sind und wie sich diese Aktivität unter bestimmten Bedingungen verändert. Aus diesen Mustern soll die KI ableiten, welche molekularen Reaktionen ein Medikament in unterschiedlichen Patientenprofilen auslösen könnte.

Gründerteam Atlas Bio, Sebastian Bayer und Simon Romanski

„Die meisten biologischen Effekte werden nicht durch Medikamente verursacht. Um unbekannte Arzneimittelwirkungen vorhersagen zu können, müssen wir Biologie unvoreingenommen lernen“, sagt Mitgründer und CTO Sebastian Bayer. Das Modell solle deshalb über einzelne Krankheiten und Wirkmechanismen hinaus verallgemeinern können. Ziel ist es, Wirkstoffkandidaten nicht nur für eine bereits ausgewählte Indikation zu bewerten, sondern auch alternative Einsatzgebiete und geeignete Patientengruppen zu identifizieren.

Von Jahren zu zwölf Wochen?

Das wirtschaftliche Argument ist erheblich. Phase II-Studien kosten laut Atlas Bio häufig mehr als 100 Mio. US-Dollar, dauern zwei bis drei Jahre und scheitern in rund 70 Prozent der Fälle. Das Unternehmen will virtuelle Studien innerhalb von zwölf Wochen durchführen. Dabei simuliert die Plattform mögliche Reaktionen in einer virtuellen Patientenkohorte und vergleicht unterschiedliche Behandlungsansätze. Weil mehrere Wirkmechanismen anhand derselben Patientenprofile betrachtet werden können, sollen sich Unterschiede erkennen lassen, die sich in einer realen Studie nur schwer direkt vergleichen lassen.

Der Anspruch ist ambitioniert: Atlas Bio möchte Entwicklungsentscheidungen vorverlagern und verhindern, dass ein Wirkstoff zu früh auf eine ungeeignete Indikation festgelegt wird. CEO und Mitgründer Simon Romanski formuliert es grundsätzlich: „Seit 60 Jahren beruht die Arzneimittelentwicklung auf zwei fehleranfälligen Annahmen: dass Mäuse den Menschen vorhersagen und dass wir nur herausfinden können, ob ein Medikament wirkt, indem wir es Tausenden Patienten verabreichen und abwarten. Beides wird zunehmend überholt.“

Dass ein Wirkstoff in einer Studie keinen ausreichenden Nutzen bei der ausgewählten Krankheit zeigt, bedeutet allerdings nicht automatisch, dass er bei einer anderen Indikation besser wirken wird. Dafür braucht es belastbare biologische Hypothesen und klinische Daten. Auch die von Atlas Bio angeführte hohe Ausfallquote in Phase II belegt für sich genommen noch nicht, dass das Modell diese Ausfälle zuverlässig vorhersagen kann.

Erste Anwendungen, aber noch wenig öffentlich überprüfbare Daten

Atlas Bio berichtet bereits von konkreten Anwendungen. Ein nicht namentlich genannter Biotech-Kunde aus Basel habe in einem bestimmten Entwicklungsablauf auf Tierversuche verzichtet und sei auf Basis der Simulationsergebnisse direkt zu klinischen Studien am Menschen übergegangen. Das wäre ein relevanter Praxisschritt. Öffentlich zugängliche Angaben zu Wirkstoff, Versuchsdesign, regulatorischer Abstimmung und Ergebnissen fehlen bislang allerdings.

Auf seiner Website beschreibt Atlas Bio weitere Modellierungen. Bei atopischer Dermatitis habe das System anhand von Hautgewebe aus 57 Patienten vorhergesagt, dass eine Blockade von TSLP bei bestimmten Entzündungsparametern besser abschneiden könnte als eine Hemmung von IL-4/IL-13. In einem anderen Fall habe das Modell bei einem Wirkstoff gegen einen Entzündungsmechanismus ein negatives Phase II-Ergebnis korrekt vorhergesagt. Für Asthma nennt das Unternehmen eine Simulation mit 78 Patientenprofilen, für Colitis ulcerosa eine Modellierung mit 163 Profilen. Die detaillierten Methoden, Kohorten und Vergleiche mit tatsächlichen Studienergebnissen stellt Atlas Bio nach eigenen Angaben jedoch nur Partnern unter Vertraulichkeitsvereinbarungen zur Verfügung.

Damit gibt es erste Hinweise auf eine kommerzielle Nutzung und auf den Versuch, Vorhersagen mit klinischen Ergebnissen abzugleichen. Eine unabhängige, öffentlich zugängliche Validierung der Plattform lässt sich daraus noch nicht ableiten. Insbesondere ist offen, wie zuverlässig die Vorhersagen über unterschiedliche Erkrankungen, Wirkstoffklassen und Patientengruppen hinweg sind und wie gut sich tatsächliche klinische Endpunkte – etwa Symptome, Krankheitsverläufe oder Nebenwirkungen – aus molekularen RNA-Signaturen ableiten lassen.

Tierversuche ersetzen – nicht per Gesetz, sondern durch Evidenz

Der Zeitpunkt für den Ansatz ist günstig. In den USA hat der FDA Modernization Act 2.0 von 2022 die gesetzlichen Grundlagen dafür erweitert, dass präklinische Sicherheitsprüfungen auch mit nichttierischen Verfahren erfolgen können, etwa mit Zellmodellen oder Computersimulationen. Die FDA betont jedoch weiterhin, dass alternative Methoden wissenschaftlich belastbar und für den jeweiligen Anwendungszweck geeignet sein müssen; für viele Fragestellungen existieren noch keine validierten Ersatzverfahren.

Auch der Ersatz einer Phase II-Studie ist regulatorisch und wissenschaftlich eine andere Größenordnung als die Unterstützung einer Entwicklungsentscheidung. Eine Simulation kann Hinweise liefern, die Auswahl einer Indikation verbessern oder die Planung einer Studie schärfen. Sie kann aber nicht ohne weiteres nachweisen, dass ein Medikament bei realen Patienten sicher und wirksam ist.

Atlas Bio will mit dem frischen Kapital sein wissenschaftliches und kommerzielles Team ausbauen, die Plattform weiter validieren und zusätzliche Unternehmenskunden gewinnen. Die Finanzierungsrunde zeigt, dass Investoren an den Bedarf für bessere Vorhersagen in der Arzneimittelentwicklung glauben. Der entscheidende Beleg muss nun aus der Anwendung kommen: Wie oft stimmen die Prognosen mit späteren klinischen Ergebnissen überein – und in welchen Fällen liefern sie tatsächlich bessere Entscheidungen als die bisherigen Verfahren?

Als führendes Beispiel der Wirkstoffentwicklung mit Hilfe von KI gilt derzeit Insilico Medicine. Das Unternehmen hat bereits mehrere KI-generierte Kanidaten in klinischen Prüfungen. Dort werden die nächsten Ergebnisse besonders gespannt erwartet. Atlas surft auf dieser Welle mit und könnte mit dem überraschenden Schnellstart für viel Aufsehen sorgen, doch die handfesten Beweise stehen noch aus.