{"id":7317,"date":"2024-09-09T12:56:09","date_gmt":"2024-09-09T12:56:09","guid":{"rendered":"https:\/\/longchangchemical.com\/?p=7317"},"modified":"2024-09-28T11:51:35","modified_gmt":"2024-09-28T11:51:35","slug":"why-the-end-of-ai-is-biopharma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/longchangchemical.com\/de\/why-the-end-of-ai-is-biopharma\/","title":{"rendered":"Warum ist das Ende der KI das Ende der Biopharma?"},"content":{"rendered":"

Warum ist das Ende der KI das Ende der Biopharma?<\/strong><\/h1>\n

Was die k\u00fcnftige Entwicklungsrichtung der KI betrifft, gibt es in der Investment-Community unterschiedliche Meinungen. Einige glauben, dass es sich um die Photovoltaik-Industrie handelt, andere glauben, dass es sich um die Energiewirtschaft handelt, w\u00e4hrend NVIDIA glaubt, dass es sich um den Bereich der Biopharmazeutika handelt. In NVIDIAs Investitionsplan f\u00fcr 2023 ist neben den Kernalgorithmen und dem Aufbau der Infrastruktur im Bereich der KI die Biopharmazie zu einem Schl\u00fcsselbereich der Investitionen geworden. Kimberly Powell, NVIDIAs Vizepr\u00e4sidentin f\u00fcr das Gesundheitswesen, hat es deutlich gemacht: \"Wenn die computergest\u00fctzte Designindustrie das erste Chip-Unternehmen mit einer Marktkapitalisierung von $2 Billionen auf den Weg bringen kann, warum kann dann die computergest\u00fctzte Arzneimittelforschung nicht das n\u00e4chste Pharmaunternehmen mit einer Billion Dollar Marktkapitalisierung hervorbringen?\"<\/p>\n

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Es ist klar, dass NVIDIA optimistisch in die Zukunft von KI+BioPharma blickt und darauf abzielt, eine weitere NVIDIA-\u00e4hnliche Erfolgsgeschichte zu schreiben. Warum hat NVIDIA so hohe Erwartungen an diesen Bereich? Die Antwort auf diese Frage erfordert ein tiefes Verst\u00e4ndnis der zentralen Herausforderungen und der zugrunde liegenden Logik der Pharmaindustrie.<\/p>\n

Anti-Moore's Gesetz
\nDie rasante Entwicklung der KI-Technologie ist untrennbar mit dem rasanten Fortschritt in der Industrie f\u00fcr integrierte Schaltkreise verbunden. Gordon Moore, der Gr\u00fcnder von Intel, fasste nach jahrelangen eingehenden Studien der Halbleiterindustrie die Idee zusammen, dass sich die Anzahl der Transistoren in integrierten Schaltkreisen etwa alle 18 bis 24 Monate verdoppelt. Dies ist das ber\u00fchmte Moore'sche Gesetz. Das Mooresche Gesetz besagt, dass sich die Leistung von Prozessoren mit fortschreitender technologischer Entwicklung etwa alle zwei Jahre verdoppelt und die Preise auf die H\u00e4lfte sinken werden. Dank dieser kontinuierlichen Iteration und Weiterentwicklung der Technologie ist die Computertechnologie exponentiell gewachsen und hat immer mehr erstaunliche Funktionen erm\u00f6glicht.<\/p>\n

Im Gegensatz zum Moore'schen Gesetz in der Halbleiterindustrie zeigen die Trends in der biopharmazeutischen Industrie jedoch ein \"Anti-Moore'sches Gesetz\"-Ph\u00e4nomen. Lange Zeit war die Entwicklung innovativer Medikamente als \"Gesetz der zwei Zehner\" bekannt, was bedeutet, dass es in der Regel zehn Jahre dauert und eine Milliarde Dollar kostet, ein neues Medikament zu entwickeln. Diese Zahlen sind jedoch inzwischen \u00fcberholt, denn die neuesten Daten zeigen, dass die durchschnittlichen F&E-Kosten f\u00fcr ein innovatives Medikament weltweit bei etwa $2,6 Milliarden liegen und der durchschnittliche F&E-Zyklus etwa 10,5 Jahre betr\u00e4gt. Lange F&E-Zyklen und hohe F&E-Kosten machen die Entwicklung innovativer Arzneimittel extrem risikoreich, da sie nicht nur gro\u00dfe finanzielle Unterst\u00fctzung erfordern, sondern auch hohe Misserfolgsquoten aufweisen. Erschwerend kommt hinzu, dass die Schwierigkeit der FuE im Laufe der Zeit weiter zunimmt, da die Kosten f\u00fcr die Entwicklung neuer Arzneimittel und Targets steigen und die Rendite mit der Entdeckung weiterer Arzneimittel und Targets sinkt.<\/p>\n

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In diesem Anti-Moore's Law-Umfeld ist die Schwelle f\u00fcr innovative Arzneimittelforschung und -entwicklung immer h\u00f6her und das Investitionsrisiko steigt, so dass innovative Arzneimittelforschung und -entwicklung allm\u00e4hlich zur Dom\u00e4ne von Gro\u00dfunternehmen wird. Die pharmazeutische Industrie wird jedoch h\u00e4ufig durch Innovationen an den R\u00e4ndern angetrieben, wobei viele neue Technologien zun\u00e4chst in Start-ups entstehen. Erst wenn diese Technologien nach und nach validiert werden, beginnen gro\u00dfe Unternehmen, sich einzumischen und sie zu gestalten.
\nEs hat sich ein offensichtlicher Widerspruch zwischen den Entwicklungsgesetzen der Industrie und ihren treibenden Kr\u00e4ften herausgebildet, ein h\u00f6chst ungew\u00f6hnliches Ph\u00e4nomen, das zu einem Engpass in der Entwicklung der Humanmedizintechnik f\u00fchren k\u00f6nnte, eine Situation, die niemand gerne sehen w\u00fcrde.
\nDie biopharmazeutische Industrie braucht dringend einen Wandel, und die st\u00e4ndig steigenden Kosten f\u00fcr die Entwicklung innovativer Medikamente bieten Raum f\u00fcr einen solchen Wandel. Aufgrund dieser beiden Faktoren ist NVIDIA fest davon \u00fcberzeugt, dass die KI-Technologie das Potenzial hat, die Pharmaindustrie zu revolutionieren.
\nErfahrung vs. Intuition
\nDie moderne Pharmaindustrie wird oft mit einer ummauerten Stadt verglichen, die auf Intuition beruht. Obwohl innovative Arzneimittel einer strengen und systematischen klinischen Validierung unterzogen werden m\u00fcssen, bevor sie vermarktet werden k\u00f6nnen, ist der Entdeckungsprozess voller Unsicherheiten. Der gesamte Prozess der Arzneimittelentdeckung \u00e4hnelt einem Trichter, wobei die Zahl der erfolgreichen Wirkstoffkandidaten in jeder Phase - von der Arzneimittelentdeckung \u00fcber die pr\u00e4klinische Validierung bis hin zur klinischen Validierung - abnimmt. Dabei ist die Phase der Arzneimittelentdeckung besonders schwierig, da die Entwickler zahllose Pr\u00e4parate sichten m\u00fcssen, um etwa 10 000 potenzielle Kandidaten zu identifizieren, und schlie\u00dflich nach mehreren Screening-Schichten das richtige Pr\u00e4parat ausw\u00e4hlen m\u00fcssen. Die Entdeckung und Identifizierung eines bestimmten Zielmolek\u00fcls ist nicht nur ein Gl\u00fccksfall, sondern auch komplex und m\u00fchsam zu validieren, und noch schwieriger ist es, das richtige Molek\u00fcl zu lokalisieren.<\/p>\n

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Obwohl der Prozess der Arzneimittelentdeckung \u00fcber Generationen hinweg standardisiert wurde, ist die Forschung und Entwicklung angesichts der riesigen Menge an Daten \u00fcber Wirkstoffe immer noch in hohem Ma\u00dfe von der Intuition der Forscher abh\u00e4ngig, und die Daten k\u00f6nnen nur eine begrenzte Hilfe sein. Die richtige Ausrichtung der F&E ist eine Voraussetzung f\u00fcr den Erfolg, und wenn der falsche Weg eingeschlagen wird, kann es sein, dass alle Anstrengungen vergeblich sind. Dieses \u00fcberm\u00e4\u00dfige Vertrauen in die Intuition ist die Hauptursache f\u00fcr den anhaltenden Anstieg der Kosten f\u00fcr die traditionelle Arzneimittelforschung.
\nUm die FuE-Kosten in der pharmazeutischen Industrie zu senken, ist es notwendig, zu einem st\u00e4rker datengesteuerten FuE-Ansatz \u00fcberzugehen. Daten sind im Wesentlichen gesammelte Erfahrungen, und ihre Digitalisierung bedeutet nicht die Beseitigung von F&E-Misserfolgen, sondern vielmehr, dass Misserfolge in eine Lernbasis f\u00fcr die n\u00e4chste F&E verwandelt werden k\u00f6nnen. Durch das Training von Modellen in gro\u00dfem Ma\u00dfstab kann die KI den Prozess des Arzneimittelscreenings schneller und genauer machen.
\nDie Entwicklung innovativer Arzneimittel kann mit einem Roguelike-Spiel verglichen werden; obwohl jeder Durchgang zuf\u00e4llig erscheinen mag und die Erfahrung jedes Mal anders ist, kann die Schwierigkeit der n\u00e4chsten Herausforderung durch st\u00e4ndiges Scheitern und Sammeln von Daten schrittweise verringert werden.
\nKI-Pharma ist im Wesentlichen ein Prozess, bei dem man sich nicht mehr auf die Intuition von Experten verl\u00e4sst, sondern auf Datenfeedback, um durch kontinuierliches Modelltraining den optimalen F&E-Pfad zu finden. Dieser \u00dcbergang markiert einen Wechsel von der Intuition zu den Daten und einen Fortschritt vom Gef\u00fchl zur Vernunft. Vor allem in vielen Krankheitsbereichen, die noch nicht besiegt sind, ist das Verlassen auf die Intuition von Experten m\u00f6glicherweise nicht besser als der Zufall, w\u00e4hrend das kontinuierliche Ausprobieren von KI-Modellen der effektivste Weg ist, die Misserfolgsquote zu reduzieren. ai pharma reduziert nicht nur die F&E-Kosten, sondern verbessert auch die F&E-Effizienz erheblich.
\nDaten sind die wertvollsten Ressourcen
\nAlgorithmen, Arithmetik und Datenbanken sind die drei Kernelemente der KI-Technologie. In den meisten KI-Anwendungsszenarien sind Algorithmen das zentrale Bindeglied, und obwohl Rechenleistung und Datenbanken ebenso wichtig sind, neigen Investoren dazu, der Entwicklung gro\u00dfer Modellalgorithmen mehr Aufmerksamkeit zu schenken. Im biopharmazeutischen Bereich ist die Dominanz der Algorithmen jedoch nicht so offensichtlich. Im Gegensatz zu anderen Bereichen sind die Datenressourcen in der Biopharmazie kostbar, oft nicht quelloffen und stellen das Kernverm\u00f6gen der gro\u00dfen Pharmaunternehmen dar. Sowohl erfolgreiche als auch fehlgeschlagene Ergebnisse werden durch kostspielige klinische Studien erzielt.<\/p>\n

Es ist also klar, dass im Bereich der KI-Pharma die Datenbank der Schl\u00fcssel zum Kern der Wettbewerbsf\u00e4higkeit ist. Betrachtet man die bekannten KI-Pharmaunternehmen in China, so sind viele von ihnen aus CRO-Unternehmen hervorgegangen. Im Gegensatz zu traditionellen Pharmaunternehmen verf\u00fcgen CRO-Unternehmen \u00fcber reiche F&E-Erfahrungen, und obwohl die F&E-Daten der Partei A geh\u00f6ren, sind sie in der Lage, im Laufe mehrerer F&E-Prozesse eine gro\u00dfe Menge an Prozessdaten und Methodik zu sammeln, was ihnen einen Vorteil beim Aufbau von Datenbanken verschafft. In Anbetracht der Tatsache, dass biopharmazeutische Daten keine Open-Source-Daten sind, k\u00f6nnte die Entwicklung der KI-Pharma in zwei Richtungen gehen. Die eine ist die der kapitalkr\u00e4ftigen multinationalen Unternehmen (MNCs), die seit langem reiche F&E-Erfahrungen und Daten gesammelt haben und damit begonnen haben, die KI-Technologie umfassend auszulegen; Zum anderen CROs, die sich haupts\u00e4chlich mit der Transformation der KI-Pharma in China befassen und die \u00fcber eine starke F\u00e4higkeit zur Erstellung von Datenbanken verf\u00fcgen. Was ihnen fehlt, ist lediglich die Entwicklung gro\u00dfer Modellalgorithmen, und das Problem der Rechenleistung kann durch die Zusammenarbeit mit Technologieunternehmen wie AliCloud und TencentCloud gel\u00f6st werden. Das erste Modell ist in China m\u00f6glicherweise schwieriger zu verwirklichen, da die einheimische biopharmazeutische Industrie erst sp\u00e4t begonnen hat und es ihr an multinationalen Unternehmen mangelt, die seit langem innovative Arzneimittelforschung und -entwicklung betreiben.<\/p>\n

In den n\u00e4chsten Jahrzehnten werden CRO-Unternehmen wahrscheinlich zum Kern der chinesischen KI-Pharma werden, w\u00e4hrend in \u00dcbersee vor allem multinationale Unternehmen miteinander konkurrieren, die ihre Daten nur ungern an Dritte weitergeben, und selbst Unternehmen wie Nvidia k\u00f6nnen sich nur durch Investitionen an der Biopharmazie beteiligen. Derzeit befinden sich die einheimischen KI-Pharmaunternehmen in einem fr\u00fchen Entwicklungsstadium und lassen sich grob in drei Stufen einteilen. Die erste Stufe umfasst Unternehmen, die bereits seit vielen Jahren KI-Pharmatechnologien entwickeln, wie z. B. Chengdu Pilot, Hongbo Pharmaceuticals, Jingtai Technology und Medicine Stone Technology; die zweite Stufe besteht aus Unternehmen, die \u00fcber reiche Erfahrungen in der Forschung und Entwicklung verf\u00fcgen, aber gerade erst mit der Entwicklung von KI-Pharmazeutika begonnen haben, wie z. B. WuXi Kantei, Medicilon und Haoyuan Pharmaceuticals; und die dritte Stufe ist erfahren, aber noch nicht von anderen CRO-Unternehmen auf dem Gebiet der KI vertieft worden. Im Bereich der KI-Pharma sind Daten die wichtigste Ressource, und der Wert von Datenbanken \u00fcbersteigt bei weitem Algorithmen und Rechenleistung, weshalb CRO-Unternehmen in der derzeitigen heimischen KI-Pharmabranche die F\u00fchrung \u00fcbernehmen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Kontaktieren Sie uns jetzt!<\/b><\/strong><\/h2>\n

Wenn Sie einen Preis ben\u00f6tigen, tragen Sie bitte Ihre Kontaktdaten in das unten stehende Formular ein. Wir werden uns in der Regel innerhalb von 24 Stunden mit Ihnen in Verbindung setzen. Sie k\u00f6nnen mir auch mailen\u00a0info@longchangchemical.com<\/a><\/span>\u00a0w\u00e4hrend der Gesch\u00e4ftszeiten ( 8:30 bis 18:00 Uhr UTC+8 Mo.~Sa. ) oder nutzen Sie den Live-Chat auf der Website, um eine schnelle Antwort zu erhalten.<\/b><\/strong><\/h4>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Verbindung Glucoamylase<\/span><\/a><\/td>\n9032-08-0<\/td>\n<\/tr>\n
Pullulanase<\/span><\/a><\/td>\n9075-68-7<\/td>\n<\/tr>\n
Xylanase<\/span><\/a><\/td>\n37278-89-0<\/td>\n<\/tr>\n
Cellulase<\/span><\/a><\/td>\n9012-54-8<\/td>\n<\/tr>\n
Naringinase<\/span><\/a><\/td>\n9068-31-9<\/td>\n<\/tr>\n
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