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 die künstliche Intelligenz (KI) eine weitere große Chance, diese Entwicklung fortzusetzen, um das Leben der Patienten weiter zu verbessern. Es gibt eine Vielzahl von Anwendungen der KI, wenn es um das Verständnis und die Behandlung von Gesundheitszuständen geht. Tatsächlich kann die KI in der gesamten Pipeline eingesetzt 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. Die KI kann auf die Arzneimittelentdeckung und -entwicklung angewendet werden, insbesondere um den Prozess effizienter und weniger teuer zu machen. Im typischen Entdeckungsprozess verbringen Forscher möglicherweise Jahre damit, verschiedene Moleküle zu testen, nur um festzustellen, dass das für eine klinische Studie ausgewählte Molekül nicht die beabsichtigte Wirkung hat. Die KI kann bei diesem Prozess helfen, indem sie die Bioaktivität und Wechselwirkungen verschiedener Moleküle vorhersagt. Durch die Nutzung vorhandener Daten kann ein Vorhersagemodell möglicherweise ein Molekül identifizieren, das eine höhere Wahrscheinlichkeit hat, die gewünschte Wirkung zu haben, noch bevor jemand den Laborbereich betritt.

Die Verwendung von KI in der Arzneimittelentwicklung ist noch in den relativ frühen Stadien, und es gibt derzeit keine von der KI entdeckten Medikamente auf dem Markt. Das bedeutet jedoch nicht, dass viele Gesundheits- und Forschungsorganisationen nicht bereits begonnen haben, die KI in den Prozess zu integrieren und mit KI-entwickelten Medikamenten klinische Studien durchzuführen. Zum Beispiel ist ein Medikament gegen idiopathische Lungenfibrose (IPF), das mit Hilfe der KI identifiziert wurde, in die Phase-1-Studien eingetreten und hat die FDA-Zulassung als Waisenmedikament zu Beginn dieses Jahres erhalten. Wenn die Branche sich mit der KI vertrauter macht, werden ihre Anwendungen in der Arzneimittelentwicklung wahrscheinlich noch weiter ausgebaut, und wir werden möglicherweise Medikamente sehen, die mit Hilfe der KI entwickelt und Patienten verabreicht werden.

KI in der Epidemiologie und klinischen Studienmanagement

Ein weiterer wichtiger Schritt, um eine Therapie auf den Markt zu bringen und sie den Patienten zugänglich zu machen, besteht darin, ein Verständnis für die Krankheit und ihre Auswirkungen auf die Gesundheitsergebnisse auf der Bevölkerungsebene zu erlangen. Hier kommen die Epidemiologen ins Spiel – die Gruppe von Forschern, die für die Quantifizierung und Überwachung des therapeutischen Risikomanagements in Zielpopulationen und Indikationen verantwortlich sind.

Mit Hilfe von KI und maschinellen Lernalgorithmen (ML) können Epidemiologen reale Weltdata (RWD) – sowie 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 generieren und Risikofaktoren zu identifizieren, die mit schlechten Ergebnissen verbunden sind. Diese Erkenntnisse sind für Forscher von entscheidender Bedeutung, um Behandlungen zu entwickeln, die den Bedürfnissen ihrer Zielpopulation am besten gerecht werden.

Die KI kann auch Teile der klinischen Studienphase der Arzneimittelentwicklung automatisieren, was für die Feststellung der Sicherheit und Wirksamkeit einer neuen Therapie vor ihrer Markteinführung von entscheidender Bedeutung ist. Zum Beispiel kann die 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. Die 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 Studienplanung können automatisiert werden, aber die KI kann bestimmte Aspekte des Prozesses effizienter machen.

KI bei der Bewertung von Behandlungsergebnissen

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

Das ultimative Ziel von HEOR-Analysen besteht darin, Kostenträgern und anderen, die für die Finanzierung des Gesundheitswesens verantwortlich sind, zu helfen, die Gesundheit ihrer Populationen zu optimieren, während sie die Kosten minimieren. Ohne dies wäre das Gesundheitssystem nicht finanziell stabil, und die zeitnahe Bereitstellung von Pflegeleistungen wäre beeinträchtigt. Die KI kann bei HEOR-Analysen eine Rolle spielen, indem sie Muster in den Daten aufdeckt, die dabei helfen, den zusätzlichen Nutzen einer Behandlung zu quantifizieren, wie zum Beispiel die Identifizierung einzigartiger 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 eingesetzt, um zu untersuchen, welche Subpopulationen von einer Verhaltensintervention zum Gewichtsverlust profitieren könnten. Während keine signifikante Wirkung in der allgemeinen Bevölkerung von Menschen mit Typ-2-Diabetes gefunden wurde, stellten Forscher fest, 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, was dazu beitrug, die Patientenergebnisse zu verbessern und Kosten zu sparen.

Die Zukunft der KI in der Pharma-Pipeline

Es gibt offensichtlich eine Vielzahl von Anwendungen der 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 Leitlinien für die Verwendung von maschinellem Lernen in diesem Bereich erstellt. Dies zeigt ein Engagement für die Erweiterung der Verwendung von KI und ML, um ihr Potenzial zu maximieren.

Epidemiologen, Forscher, Gesundheitsökonomisten und andere, die an der Arzneimittelentwicklungs-Pipeline beteiligt sind, können alle einen Nutzen aus der Integration von KI in ihre Arbeit ziehen. Und wenn wir die KI nutzen können, um Krankheiten besser zu verstehen und wirksamere und gezieltere Behandlungen zu entwickeln, werden die Patienten am Ende enorm profitieren. Die KI bietet ein enormes Potenzial im Gesundheitswesen und in der Pharmabranche, um Leben zu verbessern – und es ist unsere Verantwortung, sie in vollem Umfang zu nutzen.