AstraZeneca unterscheidet sich von anderen großen Pharmaunternehmen dadurch, dass es künstliche Intelligenz (KI) nicht nur in Laboren, sondern direkt in nationalen Gesundheitssystemen einsetzt. Während sich die Wettbewerber auf interne Prozesse der Arzneimittelentwicklung konzentrieren, hat AstraZeneca KI in der Praxis eingeführt, wo sie Hunderttausende Patienten untersucht. Dies führt zu unmittelbaren Ergebnissen im Bereich der öffentlichen Gesundheit.
Die Ergebnisse der klinischen Studie CREATE, die AstraZeneca im März 2025 auf dem Europäischen Lungenkrebskongress vorgestellt hat, zeigen einen positiven Vorhersagewert von 54,1 % für das Tool zur Analyse von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs. Dieses Tool übertraf die zuvor festgelegte Erfolgsschwelle von 20 %. In Thailand hat die KI seit 2022 mehr als 660 000 Menschen untersucht und bei 8 % von ihnen verdächtige Lungenläsionen entdeckt. Das thailändische Nationale Amt für Gesundheitssicherheit weitet dieses System nun mit einem Budget von über 415 Millionen Baht (etwa 274 Millionen CZK) auf 887 Krankenhäuser aus.
Dies ist nicht nur ein Testprogramm, sondern ein vollwertiger landesweiter Einsatz von KI, der dabei hilft, Krankheiten früher zu erkennen.
Unterschiede bei den KI-Ansätzen von Pharmaunternehmen
Pfizer hat die Arzneimittelentwicklung dank seines Zentrums für maschinelles Lernen beschleunigt, in dem die Identifizierung von Molekülen etwa 30 Tage dauert. Das Unternehmen setzte KI bei der Entwicklung des Medikaments Paxlovid ein, wobei die Analyse der Patientendaten 50 % schneller erfolgte als mit herkömmlichen Methoden. Pfizer setzt KI inzwischen in mehr als der Hälfte seiner klinischen Studien ein.
Novartis arbeitet mit Isomorphic Labs, das vom Nobelpreisträger Demis Hassabis gegründet wurde, sowie mit Microsoft an der KI-gestützten Arzneimittelforschung zusammen. Ihr System für intelligente Entscheidungen nutzt digitale Zwillinge zur Simulation klinischer Studienprozesse, was eine schnellere Rekrutierung von Patienten an ausgewählten Standorten ermöglicht.
Roche verfolgt eine „Labor-in-der-Schleife“-Strategie, bei der KI-Modelle mit Laborexperimenten zusammenarbeiten. Nach den Übernahmen von Foundation Medicine und Flatiron Health hat Roche die größte Datenbank klinisch-genomischer Profile aufgebaut – mit mehr als 800 000 Profilen zu über 150 Tumorarten. Ziel ist es, bis 2026 eine Verbesserung des Sicherheitsmanagements um 50 % zu erreichen.
Vorteile von AstraZeneca bei klinischen Abläufen
AstraZeneca führt in seinem Entwicklungsportfolio mehr als 240 globale Studien durch und hat KI in alle Phasen integriert. Sein „intelligentes Protokoll-Tool“, das gemeinsam mit medizinischen Autoren entwickelt wurde, hat die Zeit für die Erstellung von Dokumenten in einigen Fällen um bis zu 85 % verkürzt. Das Unternehmen nutzt KI zur Erkennung dreidimensionaler Positionen auf CT-Aufnahmen, wodurch sich der Zeitaufwand der Radiologen für manuelle Markierungen verringert.
AstraZeneca führt virtuelle Kontrollgruppen in klinischen Studien ein, bei denen elektronische Gesundheitsakten und Daten aus früheren Studien Placebogruppen simulieren. Dies reduziert die Zahl der Patienten, die eine inaktive Behandlung erhalten, und verändert das grundlegende Studiendesign.
Das Programm zur Früherkennung von Lungenkrebs in Thailand nutzt das Tool qXR-LNMS von Qure.ai. Im Dezember 2025 wird es auf die Untersuchung von 5 000 Industriearbeitern in vier thailändischen Provinzen ausgeweitet und umfasst nun auch die Erkennung von Herzinsuffizienz.
Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung durch KI
Die traditionelle Arzneimittelentwicklung dauert 10–15 Jahre und weist eine Misserfolgsquote von 90 % auf. Mithilfe von KI entdeckte Medikamente erreichen in der ersten Phase Erfolgsquoten von 80–90 %, was doppelt so hoch ist wie die 40–65 % bei den derzeit üblichen Methoden. Aktuell befinden sich mehr als 3 000 KI-gestützte Medikamente in der Entwicklung, wobei bis 2030 mit mehr als 200 Zulassungen gerechnet wird.
Pfizer wechselt in sechswöchigen Zyklen von der Identifizierung von Molekülen zu Tests. Novartis analysiert 460 000 klinische Studien innerhalb von Minuten statt Monaten. AstraZeneca erzielt jedoch unmittelbare Auswirkungen für Patienten, indem es Krebs in unterversorgten Bevölkerungsgruppen entdeckt, häufig noch vor dem Auftreten von Symptomen.
Die Frage nach dem Wert von KI
Das Weltwirtschaftsforum schätzt, dass KI bis 2030 jährlich 350–410 Milliarden USD für die Pharmaindustrie erwirtschaften könnte (etwa 8–9,4 Billionen CZK). Die Frage ist, ob eine schnellere Arzneimittelforschung oder effizientere klinische Abläufe vorteilhafter sind.
Pfizer setzt auf computergestütztes Arzneimitteldesign, Novartis auf die KI-gestützte Auswahl von Studienstandorten. Roche baut durch die Integration seines Pharma- und Diagnostikmodells eine proprietäre Datenbarriere auf.
AstraZeneca integriert KI in sämtliche Abläufe – von der Erstellung von Protokollen über die Patientenrekrutierung bis hin zu Einreichungen bei den Aufsichtsbehörden –, wodurch die Markteinführungszeit verkürzt und Evidenz aus der realen Versorgung gesammelt wird.
Das Unternehmen arbeitet mit Partnern wie Qure.ai und Perceptra, mit Aufsichtsbehörden und nationalen Systemen zusammen, um KI dort einzusetzen, wo es an Infrastruktur fehlt.
AstraZeneca strebt bis 2030 die Einführung von 20 neuen Medikamenten und Einnahmen von rund 80 Milliarden USD (etwa 1,8 Billionen CZK) an. Sein Ansatz für KI in klinischen Studien belegt ihren Wert in der am strengsten regulierten Phase der Arzneimittelentwicklung. Während die Wettbewerber nach neuen Molekülen suchen, gestaltet AstraZeneca die Art und Weise, wie Studien durchgeführt werden, grundlegend neu. Der Sieg könnte denjenigen gehören, die KI dort einsetzen, wo sie die Ergebnisse für Patienten verbessert – im großen Maßstab, unter Aufsicht der Regulierungsbehörden und in realen Gesundheitssystemen. In diesem Wettbewerb liegt AstraZeneca derzeit vorn.
Quelle: artificialintelligence-news.com
