KI als Erkenntnis-Treiber in der Pharmaforschung

Mit der Menge an Daten steigt zwar idealerweise die Erkenntnis, aber auch die Komplexität

Pharma, Life Science und die moderne Medizin haben in den letzten Jahren eine rasante Entwicklung erlebt, welche u. a. durch die genomische Revolution in der Einzelzellgenomik beschleunigt wurde. Mit dieser können tiefe Einblicke in den Aufbau und die Wechselwirkung von einzelnen Zellen gewonnen werden. Hierdurch können die bei der Entstehung von Krankheiten beteiligten biologischen Prozesse besser verstanden und somit neue Wirkstoffe besser entwickelt werden. Mit dem gewonnenen Detailgrad steigt jedoch auch die Komplexität und Menge der erhobenen Daten, die sich mit klassischen Ansätzen nicht mehr bewältigen lässt, sodass neue Ansätze notwendig sind.

Durchblick und Einblicke durch KI-Unterstützung

Methoden der Künstlichen Intelligenz bieten hier einen Ausweg: Gegenüber herkömmlichen Ansätzen, bei denen Experten händisch Daten sichten und versuchen, bekannte Muster wiederzuerkennen, können KI-Systeme wichtige Informationen datengetrieben extrahieren. Sie reduzieren die Komplexität, können Expertenwissen einbinden und später dieses reproduzierbar und deterministisch nutzen, um wesentliche Muster und Auffälligkeiten automatisch zu erkennen. Der Lohn für die damit verbundenen Aufwände spiegelt sich nicht nur in einer verbesserten Diagnostik wider, sondern auch in der verkürzten Zeit, die für den Erkenntnisgewinn benötigt wird. Die Experten selbst können sich in der gewonnenen Zeit auf das Wesentliche konzentrieren: die Erforschung komplexer Krankheitsbilder, die Identifizierung neuer Biomarker und die Entwicklung neuer Wirkstoffe.

Somit kann durch den Einsatz von KI-Unterstützung ein wichtiger Beitrag zur Pharmaforschung und zur personalisierten Präzisions-Medizin geleistet werden.

Daraus resultierende Vorteile: