Kann KI 60 % der pharmazeutischen F&E durch die Entwicklung und Testung neuer Medikamente in silico mithilfe generativer Chemie und prädiktiver Toxizitätsmodelle ersetzen ?
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Tiefes Lernen-Modelle wie AlphaFold haben die Proteinfaltung bereits revolutioniert. Generative KI schlägt nun neue Moleküle mit vielversprechenden Bindungsaffinitäten vor – und wirft die Frage auf, wann KI die Arzneimittelforschung vollständig übernehmen kann.
Stand 2024 haben KI-gestützte generative Chemie und prädiktive Toxizitätsmodelle erhebliche Fortschritte bei der Beschleunigung der frühen Arzneimittelforschung gemacht und ermöglichen ein schnelles in-silico-Design und Screening von Molekülkandidaten. Techniken wie die multiobjektive Optimierung mit Reinforcement Learning (z. B. REINVENT oder MolGen) und Transformer-basierte Modelle (z. B. AlphaFold2-informiertes Docking) können neue Strukturen mit günstigen Bindungsaffinitäten und reduzierten Off-Target-Risiken vorschlagen. Allerdings gibt es keine veröffentlichte Quelle, die die Behauptung stützt, dass diese Tools 60 % der traditionellen pharmazeutischen F&E – klinische Studien, regulatorische Einreichungen und groß angelegte menschliche Tests – autonom ersetzen können. Die aktuelle Branchenpraxis betont KI als Verstärker bei der Trefferfindung und Leitoptimierung, nicht als vollständigen Ersatz für F&E-Workflows.
— Aktualisiert am 10. Mai 2026 · Quelle: McKinsey & Company — https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/artificial-intelligence-in-pharmaceutical-drug-discovery
Status zuletzt überprüft am May 11, 2026.
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