Fünf Unternehmen für KI und computergestützte Biotechnologie: Perspektive 2023

KI und computergestützte Biotechnologie

Die biotechnologische Forschung nutzt zunehmend KI und digitale Modelle, um Arzneimittel zu untersuchen und zu entwickeln.

Biologische Systeme sind komplex und verändern sich ständig. Schon die Funktion eines einzelnen Proteins wird von vielen Wechselwirkungen beeinflusst. Daher lassen sich nicht alle Reaktionen und klinischen Auswirkungen zuverlässig vorhersagen.

Große Datenbestände und Rechenmodelle helfen, Informationen zu ordnen und Hypothesen für experimentelle Untersuchungen auszuwählen.

Beobachtung und Experimente waren schon immer wichtige Bestandteile der Biomedizin. Frühere Forschung bestand nicht lediglich aus zufälligen Versuchen ohne wissenschaftliche Methode.

Die Genomik ermöglicht eine gezieltere Untersuchung krankheitsbezogener Gene und Proteine.

Digitale Modelle können ausgewählte Strukturen und Funktionen von Proteinen, Zellen und Organen simulieren. Sie sind keine vollständigen, verlässlichen Kopien des menschlichen Körpers und ersetzen nicht sämtliche Experimente.

Was kann sich verändern?

Viele Arzneimittelprojekte scheitern. Präzisionstherapien und niedermolekulare Medikamente können einander ergänzen; die Genomik ersetzt nicht automatisch alle herkömmlichen Arzneimittel.

Viele Kandidaten werden vor einer Zulassung aufgegeben. Je nach Projekt sind Labortests sowie präklinische und klinische Studien erforderlich. Eine einzige Erfolgsquote gilt nicht für alle Methoden.

Die Entwicklung kann viele Jahre dauern und erhebliche Mittel erfordern. Gescheiterte Projekte verursachen Kosten, können aber auch wertvolle wissenschaftliche Erkenntnisse liefern.

Quelle: Biosourcing

Vorhersagemodelle können helfen, Kandidaten vor teuren Experimenten zu priorisieren. Ein Modellergebnis allein belegt weder Sicherheit noch Wirksamkeit eines Arzneimittels.

Die Wirkstoffforschung ist deshalb ein wichtiges Anwendungsgebiet für Unternehmen, die KI und Biotechnologie verbinden.

Maschinelles Lernen erkennt Muster in Daten und kann probabilistische Vorhersagen liefern. Auch dies ist ein algorithmisches Verfahren; seine Zuverlässigkeit hängt von Daten, Gestaltung und Bewertung ab.

Die Fortschritte beruhen auf langjähriger Forschung in Biologie, Chemie, Physik und Informatik.

Ein weithin beachteter Fortschritt gelang 2020, als DeepMind mit AlphaFold die Vorhersage dreidimensionaler Proteinstrukturen deutlich verbesserte (GOOG ). Im Jahr 2022 wurde die Datenbank auf mehr als 200 Millionen vorhergesagte Strukturen katalogisierter Proteine erweitert. Sie beschreiben nicht sämtliche biologischen Funktionen vollständig. Alphabet hatte außerdem 2021 das Unternehmen Isomorphic Laboratories für KI-gestütztes Arzneimitteldesign und Wirkstoffforschung gegründet.

Fünf Unternehmen aus der Perspektive von 2023

Alphabet betreibt viele Geschäfte; Biotechnologie ist nur ein Teil davon. Der Artikel betrachtet fünf Unternehmen aus der Perspektive von 2023. Nicht alle sind reine KI-Unternehmen oder heute noch eigenständige börsennotierte Gesellschaften.

Anbieter von Rechenhardware und Software bilden eine andere Gruppe, beispielsweise Nvidia mit der Genomiksoftware Parabricks (NVDA ).

Die ursprüngliche Reihenfolge beruhte auf der Marktkapitalisierung bei der Erstellung im Jahr 2023 und nicht auf der heutigen Unternehmensgröße.

1. Roivant Sciences Ltd.

ROIV Preisdiagramm

Roivant entwickelt und erwirbt biopharmazeutische Projekte über Unternehmen, deren Namen häufig auf -vant enden. Der Konzern konzentriert sich nicht ausschließlich auf KI.

Im Jahr 2021 kündigte Roivant eine Vereinbarung zum Kauf von Silicon Therapeutics gegen Roivant-Aktien im Wert von 450 Millionen Dollar an, zuzüglich möglicher weiterer erfolgsabhängiger Zahlungen. Die computergestützte Physik von Silicon Therapeutics sollte das auf maschinelles Lernen ausgerichtete Unternehmen VantAI ergänzen.

Nach dem Zusammenschluss von Datavant und Ciox Health hielt Roivant eine Minderheitsbeteiligung an Datavant. Datavant verknüpft Gesundheitsdaten; eine Minderheitsbeteiligung bedeutet weder vollständiges Eigentum noch uneingeschränkte Kontrolle.

Zu den damaligen computergestützten Aktivitäten gehörten auch die physikbasierten Molekülsimulationen von Psivant sowie Lokavants Analyseplattform für klinische Studien. Beteiligungen und Unternehmensstrukturen beziehen sich auf den Zeitpunkt der ursprünglichen Betrachtung.

Quelle: Roivant

Roivants Umsätze umfassten Produktverkäufe, Lizenzgebühren und andere Vertragszahlungen. Sie stammten damals nicht zwangsläufig überwiegend aus zugelassenen Arzneimitteln und waren nicht mit dem Nettogewinn gleichzusetzen.

Der Konzern verband computergestützte Projekte mit Arzneimittelentwicklung. Ein Beispiel für die damalige kommerzielle Tätigkeit war VTAMA gegen Psoriasis über Dermavant. Der Erfolg eines Produkts garantiert nicht den Erfolg des gesamten Konzerns.

2. Schrödinger, Inc.

SDGR Preisdiagramm

Schrödinger bewertet Moleküle mithilfe physikbasierter Modelle und wägt Eigenschaften wie Wirkstärke, Löslichkeit, Halbwertszeit und Synthesierbarkeit gegeneinander ab.

Das Unternehmen kombiniert dies mit maschinellem Lernen. Schrödinger (SDGR ) kann große virtuelle Molekülbibliotheken auf Kandidaten für Experimente eingrenzen. Eine Milliarde Moleküle ergibt jedoch nicht garantiert acht wirksame Arzneimittel innerhalb weniger Tage.

Quelle: Schrodinger

Schrödinger kündigte 2020 eine fünfjährige Technologiekooperation mit Bayer und erwartete Zahlungen von etwa 10 Millionen Euro an, nicht Dollar. Die Zusammenarbeit verband Moleküldesign und computergestützte Vorhersagemodelle. Der Vertragswert war nicht automatisch sofort verbuchter Umsatz.

Die 2022 angekündigte Zusammenarbeit mit Eli Lilly umfasste eine anfängliche Zahlung, bis zu 425 Millionen Dollar an möglichen Meilensteinzahlungen und zusätzliche Lizenzgebühren. Der Höchstbetrag war weder garantiert noch bereits vereinnahmt.

Zu den damaligen Partnern gehörten Takeda, Sanofi (SNW.DE ) (SNY ), Bristol Myers Squibb und kleinere Pharmaunternehmen.

Quelle: Schrodinger

Schrödinger entwickelte auch eigene Moleküle. Umsätze aus Software und Kooperationen waren nicht mit Gewinn gleichzusetzen. Forschung, Entwicklung und Expansion verursachten Kosten.

Neben Arzneimitteln untersuchte das Unternehmen Anwendungen für komplexe biologische Medikamente und Materialien wie Chemikalien, Batterien und Polymere.

Quelle: Schrodinger

Für die Bewertung sind der Verlauf der Kooperationen, experimentelle und klinische Ergebnisse sowie die finanzielle Tragfähigkeit wichtig. Ein neuer Vertrag allein beweist nicht den Erfolg einer Behandlung.

3. Exscientia

Exscientia nutzte KI für Präzisionstherapien und zur Unterstützung verschiedener Phasen der Arzneimittelentwicklung. Das Unternehmen schloss sich im November 2024 mit Recursion zusammen und ist daher kein eigenständiges börsennotiertes Investment mehr wie 2023.

Quelle: Exscientia

Die Angaben zu 70 Prozent Zeitersparnis und 80 Prozent besserer Kapitaleffizienz waren Unternehmensaussagen über bestimmte Schritte der Wirkstoffforschung. Es handelte sich nicht um allgemein gültige, unabhängig bestätigte Einsparungen für die gesamte Entwicklung oder die Kosten bis zur Zulassung.

Anfang 2023 berichtete Exscientia, dass vier KI-entworfene Moleküle klinische Studien erreicht hatten, unter anderem bei Krebs und entzündlichen Erkrankungen. Hohe Kooperationswerte betrafen hauptsächlich mögliche künftige Meilensteinzahlungen; 6,5 Milliarden Dollar waren keine bereits erzielten Umsätze.

Quelle: Exscientia

Zum 30. September 2022 meldete Exscientia rund 624,7 Millionen Dollar an Zahlungsmitteln, Zahlungsmitteläquivalenten und Bankeinlagen. Der operative Nettomittelabfluss von 15 Millionen Dollar bezog sich auf die ersten neun Monate, nicht nur auf das dritte Quartal oder den gesamten Rückgang der Liquidität. Kooperationszahlungen beeinflussten den Cashflow. Die Dollarbeträge waren mit dem in der Mitteilung genannten Kurs aus Pfund umgerechnet worden.

Diese Mittel ermöglichten die Finanzierung von Forschung. Wie lange sie reichten, hing jedoch von Ausgaben und Einnahmen ab. Partnerschaften beseitigten weder klinische noch Finanzierungsrisiken.

4. Absci Corporation

ABSI Preisdiagramm

Absci wurde 2011 gegründet und hatte Aktivitäten in Vancouver im US-Bundesstaat Washington, New York und Zug in der Schweiz. Im Jahr 2021 erwarb das Unternehmen Technologie von Totient zur Entdeckung von Antikörpern und Zielstrukturen sowie von Denovium  zur Entdeckung und Gestaltung von Proteinen mit Deep Learning.

Das Unternehmen konzentrierte sich auf computergestütztes Antikörperdesign und Labortests. Zyklen von etwa sechs Wochen betrafen Design und Tests, nicht die gesamte klinische Entwicklung oder Zulassung.

Im Januar 2023 gab Absci bekannt, neue Antikörper mit einem Zero-Shot-Verfahren entwerfen und im Labor validieren zu können. Das Modell war nicht mit bekannten Antikörpern trainiert worden, die an die betreffende Zielstruktur binden. Dies bedeutet nicht, dass keinerlei frühere Daten vorlagen, und war kein Nachweis klinischer Wirksamkeit.

Abscis Zusammenarbeit mit Merck, auch als MSD bekannt, umfasste bis zu 610 Millionen Dollar an möglichen anfänglichen Zahlungen und Meilensteinzahlungen für höchstens drei Zielstrukturen , sofern Optionen ausgeübt und Bedingungen erfüllt wurden. Der Artikel beschrieb zudem Forschungskooperationen mit Astellas und die Nutzung von Nvidias Rechentechnologie. Der maximale Vertragswert war kein sofort vereinnahmter Umsatz.

Absci befand sich in einer frühen Entwicklungsphase. Technologische Fortschritte und Verträge mussten zusammen mit klinischen Ergebnissen, Kosten und Kapitalbedarf bewertet werden, nicht als Garantien für einen Anlageerfolg.

5. e-therapeutics plc

e-therapeutics verband computergestützte Biologie mit Behandlungen auf Basis der RNA-Interferenz, kurz RNAi. Sie sollen die Expression bestimmter Gene durch Einwirkung auf RNA verringern; es geht nicht um die Veränderung von DNA.

Das Unternehmen unterhielt auch Forschungskooperationen, etwa mit Novo Nordisk. Kooperationsumsätze sind nicht dasselbe wie Verkäufe zugelassener Medikamente.

Für die sechs Monate bis zum 31. Juli 2022 meldete das Unternehmen 0,3 Millionen Pfund Umsatz, einen Verlust nach Steuern von 3,8 Millionen Pfund und liquide Mittel von 21,8 Millionen Pfund. Es war also nicht vollständig ohne Umsatz. Eine Kapitalaufnahme von 13,5 Millionen Pfund vor Kosten wurde am 30. September 2022 angekündigt. Finanzierung ist weder Umsatz noch Gewinn. Der Handel am AIM endete im Mai 2024.

Bei der Bewertung sind Liquidität, Ausgaben, Aktionärsrechte und die Entwicklung der Wirkstoffkandidaten wichtig. Eine frühere Börsennotierung garantiert keine heutige Kauf- oder Verkaufsmöglichkeit.

Investitionen in computergestützte Biologie bewerten

Das Gebiet verbindet zwei komplexe Disziplinen: KI und Biotechnologie. Kenntnisse in nur einer davon reichen nicht aus, um die andere vollständig zu beurteilen.

Mehrere Unternehmen arbeiten an ähnlichen Anwendungen wie kleinen Molekülen und Antikörpern und können gemeinsame wissenschaftliche und wirtschaftliche Risiken tragen.

Diversifikation kann die Abhängigkeit von einem Unternehmen verringern, beseitigt aber nicht das Branchenrisiko. Der ursprüngliche Artikel verwies auf eine Prognose für ein schnelles Marktwachstum zwischen 2022 und 2027. Das war eine auf Annahmen beruhende Schätzung, kein bereits eingetretenes Wachstum oder Renditeversprechen.

Datenqualität, Kosten, klinische Fortschritte und kommerzieller Nutzen sind für die Bewertung jedes Modells entscheidend. Technologische Versprechen allein reichen nicht aus.