Top 5 der KI- und digitalen Biotech-Unternehmen (März 2026)

KI-Revolution in der Biotechnologie

Kein Sektor bleibt durch die Macht von unverändert AI und digitale Modellierung, und Biotech ist da keine Ausnahme.

Das liegt daran, dass die Biologie bei weitem die „chaotischste“ Naturwissenschaft ist. Chemie oder Physik können mit sehr kontrollierten Umgebungen, reinen Verbindungen usw. umgehen. Die Biologie muss sich mit bereits bestehenden, äußerst komplexen und sich ständig verändernden Systemen auseinandersetzen. Außerdem betrachten Biochemiker bei der Analyse nur eines Proteins Tausende oder Millionen von Atomen. Daher kann es wirklich schwierig werden, jede mögliche chemische Reaktion vorherzusagen.

Big Data, KI-Modelle und Digitalisierung schaffen die Voraussetzungen für eine Wissensrevolution in der Biotech-Forschung.

Das erste Zeitalter der Biomedizin bestand darin, im Dunkeln zu tappen und zu sehen, was funktionierte.

Wir sind jetzt fest im Zeitalter der Genomik verankert, in dem wir uns auf bestimmte Ziele konzentrieren können, beispielsweise auf ein defektes Gen.

Mit der bevorstehenden digitalen Revolution können wir komplette Proteine, Zellen oder sogar ganze Organe und Körper in einer virtuellen Umgebung nachbilden.

Was wird es ändern?

Ein großer Grund dafür, dass Genomik und Präzisionstherapien „traditionelle“ chemische Medikamente verdrängen, ist die sehr geringe Erfolgsquote neuer Medikamente im letzten Jahrzehnt.

Vielleicht kann man für zehntausend mögliche Arzneimittel ein von der FDA zugelassenes Arzneimittel herstellen. Jeder Schritt auf dem Weg muss im Labor, in lebenden Zellen, Tieren oder Menschen getestet werden.

Dies bedeutet oft ein bis zwei Jahrzehnte verlorener Zeit und viele, viele Milliarden Dollar.

Quelle: Biosourcing

Blindes Schießen ist für die Arzneimittelforschung kein gangbarer Weg mehr. Aus diesem Grund benötigen Forscher digitale Vorhersagemodelle, um vor jedem physischen Test vorherzusagen, ob ein Medikament ein guter Kandidat ist.

Daher ist es nicht verwunderlich, dass die Arzneimittelforschung im Geschäftsmodell der meisten KI-Biotech-Unternehmen im Vordergrund steht.

Neue Methoden wie maschinelles Lernen ermöglichen es der Software, die wahrscheinlichste Antwort mithilfe einer probabilistischen Methode anstelle einer vollständig „mechanischen“/algorithmischen Methode zu „erraten“.

Wie bei den meisten maschinellen Lerntechnologien wurde im Laufe eines ganzen Jahrzehnts viel Arbeit geleistet, wobei nur die Experten auf diesem Gebiet wirklich aufmerksam waren.

Die wahre Revolution, die es im Mainstream anerkannt machte, war im Jahr 2020, als Alphabet/Google DeepMind eine 50 Jahre alte Herausforderung zur Proteinfaltung löste. Das Programm hat seitdem die meisten bekannten Proteine ​​aller lebenden Organismen modelliert Google gründet ein neues Unternehmen, Isomorphe Laboratorien, um bei der Identifizierung neuer Medikamente zu helfen.

Top 5 KI- und digitale Biotech-Unternehmen

Für Investoren könnte Google im Allgemeinen eine großartige Möglichkeit sein, KI zu nutzen, aber der Biotech-Aspekt wird in einem sehr großen Unternehmen ein winziges Segment sein. In diesem Artikel werden daher börsennotierte Unternehmen untersucht, die sich ausschließlich dem Thema KI und virtuelle Biologie widmen.

Aus dem gleichen Grund werden wir uns nicht mit Unternehmen befassen, die sich mit KI-Hardware befassen. Google Trends, Amazons Bestseller Nvidia und seine Genombibliothek Parabricks.

(Die Unternehmen sind zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels nach Marktkapitalisierung sortiert.)

1. Roivant Sciences Ltd.

Roivant Sciences Ltd. (ROIV -0.41 %)

Das Unternehmen ist auf die Akquise von Biotech-Startups und die Erhöhung ihrer Chancen auf eine Kommerzialisierung durch Tochtergesellschaften mit dem Namen „-vant“ spezialisiert (da jeder „vant“ als letzten Teil seines Namens hat).

Ein Teil dieser Akquisitionen war der Kauf von Silicon Therapeutics für 450 Millionen US-Dollar. Dank eines Supercomputers und maßgeschneiderter Computerhardware entwickelt Silicon Therapeutics neue Moleküle. Dies ergänzte ein bereits bestehendes KI-Biotech-Stack-Portfolio. VantAI.

Roivant besaß auch „Vant“ Datavant, eine Big-Data-Lösung für das Gesundheitswesen, die mit gesetzeskonformen und datenschutzkonformen Verfahren an Pharmaunternehmen in Krankenhäusern, Versicherungen usw. verkauft wird.

Andere „Vants“ sind ebenfalls daten- oder digitalsimulationsorientiert die „Genauen, auf All-Atom-Physik basierenden Simulationen“ von Psivant. Oder die Clinical Trial Intelligence Software/Plattform Lokavant.

Quelle: Roivant

Dennoch stammt der Großteil der Einnahmen des Unternehmens aus dem Verkauf zugelassener Arzneimittel.

Insgesamt kann Roivant eine Möglichkeit sein, die Datenseite der Biotechnologie zu nutzen, nicht nur die digitale Biologie, sondern auch Krankenakten, klinische Studien usw.; und berührt gleichzeitig andere innovative Medizin, insbesondere für die Hautpflege, mit Vtama gegen Psoriasis.

2. Schrödinger, Inc.

Schrödinger, Inc. (SDGR -0.09 %)

Das Unternehmen ist auf physikbasierte Modelle spezialisiert, um das bestmögliche Molekül für ein bestimmtes Ziel zu finden und widersprüchliche Messgrößen wie Wirksamkeit, Löslichkeit, Halbwertszeit, Synthetisierbarkeit usw. auszugleichen.

Es nutzt auch maschinelles Lernen, aber die Hinzufügung eines physikbasierten Modells ermöglicht es, es in völlig neuen Bereichen zu testen, für die kein Datensatz zum „Training“ der KI existiert. Dies ermöglicht es Schrödinger, innerhalb weniger Tage von einer Milliarde potenzieller Moleküle auf nur acht feste Kandidaten zu kommen, und zwar ausschließlich durch digitale Berechnung.

Quelle: Schrödinger

Schrödinger unterzeichnete 5 mit Bayer einen 2020-Jahres-Kooperationsvertrag über einen Umsatz von 10 Millionen US-Dollar. Die Idee der Vereinbarung besteht darin, die Schrödinger-Technologie zusammen mit In-silico-Vorhersagemodellen von Bayer zu nutzen.

Eine weitere aktuelle Partnerschaft besteht mit Lilly, mit Meilensteinzahlungen in Höhe von insgesamt bis zu 425 Millionen US-Dollar für eine erfolgreiche Entdeckung.

Zu den früheren Kooperationen gehörten Takeda, Sanofi Bristol Myers Squibb und andere kleinere Pharmaunternehmen.

Quelle: Schrödinger

Insgesamt baut Schrödinger ein wachsendes Portfolio auf, das immer mehr proprietäre und hundertprozentige Moleküle umfasst. Das Unternehmen hat zwar keine Voreinnahmen erzielt, ist aber immer noch nicht profitabel und konzentriert sich auf Expansion und F&E-Ausgaben zur Verbesserung seiner Technologie.

Das Unternehmen erwägt auch die Expansion in neue Segmente über die Arzneimittelforschung hinaus, etwa komplexe Biopharmazeutika oder sogar Materialien wie Chemikalien, Batterien oder Polymere.

Quelle: Schrödinger

Investoren sollten die neuen Kooperationen im Auge behalten, da sie die Fortschritte der Schrödinger-Technologie aus Sicht der Branchenführer sowie mögliche Erfolge bei der Ausweitung der Kerntechnologie auf neue Märkte widerspiegeln.

3. Exscientia

Exscientia plc (EXAI 0%)

Das Unternehmen nutzt KI zur Entwicklung Präzisionstherapien. Es betreibt eine „Full-Stack“-KI-Wirkstoffforschungstechnologie mit spezieller Software in jeder Phase des Arzneimittelforschungsprozesses.

Quelle: Exscientia

Die Technologie von Exscientia reduziert die Zeit, die von einem biologischen Ziel bis zur Suche nach einem entsprechenden Medikament benötigt wird, um 70 % und erfordert einen um 80 % höheren Kapitalaufwand.

Dies führte zu 4 Wirkstoffen in frühen klinischen Stadien, insgesamt 30 Programmen und einem Umsatz von 6.5 Milliarden US-Dollar aus Meilensteinen mit Partnern. Der Schwerpunkt liegt auf der Onkologie (Krebs) und entzündlichen Erkrankungen.

Quelle: Exscientia

Mit 625 Mio. US-Dollar im dritten Quartal 3 und einem Netto-Cash-Burn von nur 2022 Mio. US-Dollar befindet sich das Unternehmen in einer für ein Frühphasen-Arzneimittelforschungsunternehmen sehr komfortablen Finanzlage.

Dies könnte eine interessante Option für Anleger sein, die ein etabliertes Unternehmen für die Entdeckung von KI-Medikamenten mit einer sehr großen Liquidität und mehreren laufenden Partnerschaften für zusätzliche Sicherheit suchen.

4. Absci Corporation

Absci Corporation (ABSI -0.72 %)

Das Unternehmen wurde 2011 mit Standorten in Vancouver, New York und Zug, Schweiz, gegründet. Im Jahr 2 hat das Unternehmen seine ursprüngliche Technologie um zwei IP-Akquisitionen im Bereich KI-Biologie erweitert. Totient (Antikörper) und Denovium (Zelllinien).

Das Unternehmen konzentriert sich hauptsächlich auf das Antikörper-Design, die Entwicklung neuer Antikörper („De-novo-Antikörper“) und deren Tests in Labors in einem sechswöchigen Prozess.

Sie waren die ersten, die im März 2023 dazu in der Lage waren um einen funktionellen Antikörper ohne bereits vorhandene Daten zu entwerfen, eine Methode, die auch „Zero-Shot“ genannt wird"

Absci hat eine Zusammenarbeit mit etabliert Merck (insgesamt 610 Millionen US-Dollar an Vorabgebühren und potenzieller zukünftiger Meilensteinzahlung) und Astellas für die Entdeckung neuer Produkte, sowie eine Partnerschaft mit Nvidia zur Verbesserung der Hardwarearchitektur hinter der Absci-Technologie.

Absci befindet sich noch in einem frühen Stadium, hat aber bereits ein enormes Potenzial und Innovationspotenzial gezeigt. Investoren des Unternehmens müssen mit dem „Nichts ist unmöglich“-Ethos des Unternehmens und seines brillanten Gründers einverstanden sein und hoffen, dass die jüngsten Kooperationsvereinbarungen die ersten einer langen Reihe sind.

5. E-Therapeutics plc

e-therapeutics konzentriert sich auf die Entwicklung neuer In-silico-RNAi-Therapien (RNA-Interferenz). Das Unternehmen hofft, durch die Kombination neuer Technologien, RNAi und rechnergestützter Wirkstoffforschung einen erheblichen Vorsprung gegenüber seinen Konkurrenten zu erzielen.

Es monetarisiert die Entdeckung auch auf seiner Plattform mit anderen Pharmaunternehmen, von denen das größte das große Blue-Chip-Unternehmen Novo Nordisk ist.

Das Unternehmen befindet sich in einem sehr frühen Vor-Umsatz-Stadium und musste im Sommer 13.5 2022 Millionen Pfund aufbringen. Das Unternehmen verzeichnete im ersten Halbjahr 2.8 einen Nettoverlust von 1 Millionen Pfund bei einem Barbestand von damals 2022 Millionen Pfund.

Investoren im Bereich E-Therapeutika müssen die verfügbaren Barmittel im Auge behalten und auf neue Entdeckungen und Einnahmen aus Partnerschaften hoffen, um das Unternehmen letztlich profitabel zu machen.

Aufbau eines digitalen Biologie-Portfolios

Es ist schwierig, in diesen Sektor zu investieren, da er zwei sehr komplexe Technologien kombiniert: KI und fortschrittliche Biotechnologie. Dies macht es sozusagen zu einer „Blackbox“ für Anleger, selbst wenn sie über gewisse Fachkenntnisse in einem der beiden Bereiche verfügen.

Darüber hinaus konzentrieren sich die meisten Unternehmen in den Sektoren auf dieselben Märkte, hauptsächlich auf die Entdeckung kleiner Moleküle und die Entwicklung von Antikörpern, möglicherweise auch auf Zelllinien.

Eine Diversifizierung würde also zu einer sichereren Anlagestrategie führen, da nur sehr wenige Menschen sicher sein können, den „Gewinner“ ausgewählt zu haben. Zusätzlich, Der Markt wird voraussichtlich sehr schnell wachsen und zwischen 45 und 2022 eine jährliche Wachstumsrate von 2027 % erreichen.

Daher ist es wahrscheinlicher, dass eine breite Präsenz dieses Wachstum mitbekommt, ohne sich in einem sich sehr schnell verändernden und wettbewerbsintensiven Umfeld zu sehr auf bestimmte mathematische Modelle oder Methoden zu verlassen.