Arzneimittelforschung
Use Case Family:
GenAI, Automation, Predictive Analytics & Forecasting
Business Domain:
R&D
Processes:
Produkt-Design
Challenge:
Der Prozess der Arzneimittelentdeckung ist langsam, teuer und oft unsicher. Traditionelle Methoden beruhen auf Versuch und Irrtum und erfordern jahrelange Tests und Investitionen in Milliardenhöhe. Die Vorhersage der Wirksamkeit neuer Wirkstoffe ist komplex, da schon geringfügige molekulare Veränderungen ihre Leistung drastisch beeinflussen können. Dadurch verzögert sich die Entwicklung von Arzneimitteln und die Geschwindigkeit, mit der neue Behandlungen die Patienten erreichen, wird eingeschränkt.
Solution:
Generative KI beschleunigt die Entdeckung von Arzneimitteln, indem sie neue Wirkstoffe auf der Grundlage vorhandener Molekularstrukturen entwirft und evaluiert. Durch die Analyse umfangreicher Datensätze chemischer und biologischer Wechselwirkungen können KI-Modelle vorhersagen, welche Verbindungen wahrscheinlich wirksam sein werden. Dieser Ansatz reduziert die Notwendigkeit umfangreicher Labortests und hilft, vielversprechende Kandidaten schneller zu identifizieren. Darüber hinaus ermöglichen KI-gestützte Simulationen den Forschern, die Sicherheit und Wirksamkeit von Arzneimitteln zu bewerten, bevor diese physikalisch synthetisiert werden.
Benefits:
- Schnellere Arzneimittelentdeckung: Verkürzt die Zeit, die für die Identifizierung vielversprechender Verbindungen benötigt wird.
- Niedrigere F&E-Kosten: Minimiert teure Labortests und fehlgeschlagene Experimente.
- Verbesserte Genauigkeit: KI-Modelle verbessern die Vorhersage der Wirksamkeit von Wirkstoffen.
- Bessere Ergebnisse für Patienten: Schnellere Verfügbarkeit von neuen Behandlungen.
Target Group:
Potential Industries:
High Risk systems
Potenziell hohes Risiko gemäß Art. 6; Anhang I (11)
mit Transparenzverpflichtungen
Disclaimer
Die Angaben zur Risikobewertung sind ohne Gewähr. Die vollständige Einstufung eines Anwendungsfalls nach dem EU-KI-Gesetz hängt von zahlreichen regulatorischen und unternehmensspezifischen Faktoren ab. Die Risikobewertung ist daher immer fallspezifisch. Hierfür wird die Risikobewertungslogik von Casebase verwendet.