Ein neues Vorhersagesystem ermöglicht es Pharmaforschern, die voraussichtliche Dosis eines Wirkstoffs am Menschen am Computer zu ermitteln, noch bevor die Verbindung im Labor hergestellt wird. Das US-amerikanische Biotech-Unternehmen Inductive Bio, Inc. hat die Markteinführung seiner neuen Plattform Beacon-2 bekannt gegeben. Die Technologie berechnet die komplexen Wechselwirkungen im menschlichen Körper direkt aus der Molekülstruktur und liefert damit die wichtigste mathematische Steuerungsgröße für die präklinische Arzneimittelentwicklung.
Die Dosis als entscheidender Erfolgsfaktor
Die Bestimmung der optimalen Dosis ist einer der kritischsten Schritte auf dem Weg von einer chemischen Verbindung zu einem zugelassenen Medikament. Sie muss präzise austariert werden, um sowohl eine maximale therapeutische Wirksamkeit zu garantieren als auch das Risiko toxischer Nebenwirkungen im Körper zu minimieren. Bislang mussten Chemiker zeitaufwendig zahlreiche Einzeleigenschaften eines Moleküls – wie Absorption, Verteilung, Verstoffwechselung, Ausscheidung und Toxizität (ADMET) sowie die biologische Bindungsstärke (Potenz) – separat analysieren und experimentell testen.
Hier setzt Beacon-2 an:
- Mechanistische Pharmakokinetik: Das System kombiniert die prognostizierten ADMET-Eigenschaften mithilfe computergestützter pharmakokinetischer Modelle direkt zu einer geschätzten Humandosis.
- Präzise Vorhersagemodelle: Die zugrundeliegenden KI-Algorithmen basieren auf Modellen, die bereits dreimal in Folge die offene Blindstudien-Challenge des Branchen-Benchmarks „OpenADMET“ gegen mehr als 750 Mitbewerber aus Pharma und Forschung gewonnen haben.
Die Validierung der Software erfolgte im Vorfeld der Veröffentlichung anhand von Daten aus 20 realen Wirkstoffforschungsprogrammen sowie 325 öffentlich zugänglichen Molekülen aus dem ExpansionRx-Wettbewerb.
Autonome Optimierung durch KI-Chemie-Assistenten
Das wirtschaftliche Potenzial der Plattform zeigt sich besonders bei der Verknüpfung mit agentenbasierten Design-Workflows. Um den Einfluss von Beacon-2 auf automatisierte Forschungsabläufe zu testen, übertrug das Unternehmen eine kürzlich publizierte SARS-CoV-2-Verbindung an seinen spezialisierten medizinisch-chemischen KI-Assistenten „Indy“.
Innerhalb von lediglich fünf autonomen Optimierungszyklen gelang es der künstlichen Intelligenz, die prognostizierte wirksame Humandosis für das Virusmolekül rechnerisch um das 17-Fache zu senken. In der Praxis der Pharmabranche kann eine solche Optimierung darüber entscheiden, ob ein Entwicklungsprogramm aufgrund mangelnder Effizienz abgebrochen wird oder den Sprung in die klinische Testphase an Patienten schafft.
„Chemiker mussten bisher immer ein Dutzend separater Eigenschaften mühsam gegeneinander abwägen“, erklärte Josh Haimson, Mitbegründer und CEO von Inductive Bio. Die Dosis sei das Endergebnis all dieser Variablen. Die Fähigkeit, diesen Wert direkt aus der Struktur zu berechnen, verändere grundlegend die Entscheidungsprozesse in den Teams darüber, welche Verbindungen im Labor tatsächlich synthetisiert werden sollen. Die Plattform steht Partnerunternehmen ab sofort über die Software-Oberfläche „Compass“ für laufende Wirkstoffforschungsprogramme zur Verfügung.
