Wie man künstliche Intelligenz in der gesamten Pharma-Behandlungspipeline nutzt

Wir haben in den letzten Jahrzehnten dank der Einführung neuer Technologien enorme Fortschritte im Gesundheitswesen gemacht. Jetzt bietet künstliche Intelligenz (KI) eine weitere große Chance, diese Entwicklung fortzusetzen und das Leben der Patienten weiter zu verbessern. Es gibt eine Vielzahl von Anwendungen von KI, wenn es um das Verständnis und die Behandlung von Gesundheitszuständen geht. Tatsächlich kann KI auf die gesamte Pipeline angewendet werden, wenn Forscher eine neue Krankheit behandeln möchten. Die Technologie kann besonders nützlich sein, um neue Medikamente zu entdecken, aufkommende Krankheiten zu verstehen und die Ergebnisse von Behandlungen zu messen.

KI in der Arzneimittelentdeckung

Lang bevor Hersteller ein Medikament auf den Markt bringen können, arbeiten Forscher daran, die richtigen Moleküle zu identifizieren. KI kann auf die Arzneimittelentdeckung und -entwicklung angewendet werden, insbesondere um den Prozess effizienter und weniger teuer zu machen. Im typischen Entdeckungsprozess können Forscher Jahre damit verbringen, verschiedene Moleküle zu testen, nur um festzustellen, dass das für eine klinische Studie ausgewählte Molekül nicht die gewünschte Wirkung hat. KI kann bei diesem Prozess helfen, indem sie die Bioaktivität und Wechselwirkungen verschiedener Moleküle vorhersagt. Durch die Nutzung vorhandener Daten kann ein Vorhersagemodell ein Molekül identifizieren, das wahrscheinlich die gewünschte Wirkung hat, bevor jemand den Laborraum betritt.

Die Verwendung von KI in der Arzneimittelentwicklung ist noch in den relativ frühen Stadien, und es gibt derzeit keine von KI entdeckten Medikamente auf dem Markt. Es gibt jedoch bereits einige Gesundheits- und Forschungsorganisationen, die KI in den Prozess integriert haben und klinische Studien mit von KI entwickelten Medikamenten durchführen. Zum Beispiel wurde ein Medikament gegen idiopathische Lungenfibrose (IPF), das mithilfe von KI identifiziert wurde, in die Phase-1-Studien aufgenommen und erhielt die Zulassung als Waisenmedikament durch die FDA. Wenn die Branche mit KI vertrauter wird, werden ihre Anwendungen in der Arzneimittelentwicklung wahrscheinlich weiter ausgebaut, und wir werden möglicherweise Medikamente sehen, die mit KI entwickelt wurden und an Patienten verabreicht werden.

KI in der Epidemiologie und klinischen Studienmanagement

Ein weiterer wichtiger Schritt bei der Markteinführung einer Therapie und deren Bereitstellung für Patienten ist das Verständnis einer Krankheit und ihre Auswirkungen auf die Gesundheitsergebnisse auf Bevölkerungsebene. Hier kommen Epidemiologen ins Spiel – die Forscher, die für die Quantifizierung und Überwachung des therapeutischen Risikomanagements in Zielbevölkerungen und Indikationen verantwortlich sind.

Durch die Verwendung von KI und maschinellen Lernalgorithmen (ML) können Epidemiologen reale Welt-Daten (RWD) – und andere verfügbare Daten – erforschen und Trends identifizieren, die für kommerzielle und klinische Entscheidungen relevant sind. Da ML für die Erforschung von Daten in einer hypothese-freien Weise optimiert ist, ermöglicht es Forschern, neue Muster zu entdecken, bessere Vorhersagen für wichtige Trends wie die Krankheitsprävalenz zu erstellen und Risikofaktoren zu identifizieren, die mit schlechten Ergebnissen verbunden sind. Diese Erkenntnisse sind entscheidend für Forscher, um Behandlungen zu entwickeln, die die Bedürfnisse ihrer Zielbevölkerung am besten ansprechen.

KI kann auch Teile der klinischen Studienphase der Arzneimittelentwicklung automatisieren, was für die Feststellung der Sicherheit und Wirksamkeit einer neuen Therapie vor ihrer Markteinführung entscheidend ist. Zum Beispiel kann KI verwendet werden, um sicherzustellen, dass die richtigen Patienten für eine klinische Studie rekrutiert werden und dass die Studienpopulation die allgemeine Bevölkerung unter Berücksichtigung von Vielfalt und Gleichheit repräsentiert. KI kann auch bei der Überprüfung von Sicherheitsberichten aus einer Studie in einer Weise helfen, die zuverlässiger ist als ein menschliches Team. Nicht alle Aspekte der Epidemiologie und klinischen Studien können automatisiert werden, aber KI kann bestimmte Aspekte des Prozesses effizienter machen.

KI bei der Bewertung von Behandlungsergebnissen

Sobald eine klinische Studie die Wirksamkeit nachgewiesen hat, ist es entscheidend, den Wert einer neuen Intervention im Gesundheitsmarkt zu verstehen. Zu diesem Zeitpunkt haben Forscher bereits unzählige Stunden und Hunderte Millionen, wenn nicht Milliarden, Dollar in die Entwicklung einer Therapie investiert – aber sie müssen noch sicherstellen, dass die richtigen Patienten Zugang zu ihr haben, wenn sie sie benötigen. Hier spielt die Gesundheitsökonomie und Ergebnisforschung (HEOR) – die Studie des Wertes von Gesundheitsinterventionen – eine entscheidende Rolle in der Arzneimittelentwicklung.

Das ultimative Ziel von HEOR-Analysen ist es, Kostenträgern und anderen, die für die Finanzierung von Gesundheitsleistungen verantwortlich sind, zu helfen, die Gesundheit ihrer Bevölkerung zu optimieren, während sie die Kosten minimieren. Ohne HEOR wären Gesundheitssysteme nicht finanziell stabil, und die rechtzeitige Bereitstellung von Gesundheitsleistungen wäre gefährdet. KI kann bei HEOR-Analysen helfen, indem sie Muster in den Daten aufdeckt, die den zusätzlichen Nutzen einer Behandlung quantifizieren, wie zum Beispiel die Identifizierung von einzigartigen Subpopulationen, die eine verbesserte Verbesserung der Ergebnisse im Vergleich zur allgemeinen Bevölkerung erfahren.

Zum Beispiel wurde ML in einer Studie bei Menschen mit Typ-2-Diabetes verwendet, um zu untersuchen, welche Subpopulationen von einer Verhaltensintervention zum Gewichtsverlust profitieren könnten. Während keine signifikante Wirkung bei der allgemeinen Bevölkerung von Menschen mit Typ-2-Diabetes gefunden wurde, fanden Forscher heraus, dass eine Subgruppe mit bestimmten Merkmalen Komplikationen von Herz-Kreislauf-Erkrankungen nach der Intervention vermeiden konnte. Diese Erkenntnisse halfen Klinikern und Gesundheitsplänen, zu wissen, welche spezifischen Patienten am meisten von der Intervention profitieren würden, und halfen so, die Ergebnisse der Patienten zu verbessern und die Gesamtkosten zu senken.

Die Zukunft von KI in der Pharma-Pipeline

Es gibt offensichtlich eine Vielzahl von Anwendungen von KI, wenn es um das Verständnis und die Behandlung von Krankheiten geht, und Forscher sind entschlossen, die Technologie weiter voranzutreiben. Tatsächlich hat die führende Organisation für HEOR, ISPOR, kürzlich Richtlinien für die Verwendung von maschinellem Lernen in diesem Bereich erstellt. Dies zeigt ein Engagement für die Ausweitung der Verwendung von KI und ML, um ihr Potenzial zu maximieren.

Epidemiologen, Forscher, Gesundheitsökonomisten und andere, die an der Arzneimittelentwicklung beteiligt sind, können alle von der Integration von KI in ihre Arbeit profitieren. Und wenn wir KI nutzen können, um Krankheiten besser zu verstehen und wirksamere und gezieltere Behandlungen zu entwickeln, können Patienten am Ende des Tages enorm profitieren. KI hat ein enormes Potenzial im Gesundheitswesen und in der Pharmaindustrie, um Leben zu verbessern – und es ist unsere Verantwortung, es zu seinem größten Potenzial zu nutzen.