Die wichtigsten Erkenntnisse aus der Podiumsdiskussion zum Thema „Leaders' POV: Beschleunigung der Arzneimittelinnovation durch AI“ mit Virginie Dominguez, Executive Vice-President Digital, Data IT bei Servier.
Fragen von Paul de Balincourt, Artefact – AI Data AI .
Servier, ein weltweit tätiges Pharmaunternehmen, hat sich zum Ziel gesetzt, die Patienten in den Mittelpunkt seiner Innovationsbemühungen zu stellen. Servier, das seit jeher für seine führende Rolle bei Herz-Kreislauf- und Stoffwechselerkrankungen bekannt ist, ist heute ein Vorreiter in der Onkologie und konzentriert sich auf die Entwicklung bahnbrechender Therapien für schwer behandelbare und seltene Krebserkrankungen. Aufbauend auf seinem Onkologie-Modell plant das Unternehmen den Aufbau eines Geschäftsbereichs für Neurologie und hat sich dabei das ehrgeizige Ziel gesetzt, die Erfolgswahrscheinlichkeit zu verdoppeln und die Markteinführungszeit in den nächsten zehn Jahren um bis zu vier Jahre zu verkürzen.
Die Rolle der AI der Arzneimittelentwicklung
Die Arzneimittelentwicklung ist ein langwieriger und schwieriger Prozess mit einer Erfolgsquote von unter 5 %. Servier betrachtet AI entscheidenden Faktor, um Innovationen zu beschleunigen und die Effizienz zu steigern. Zu den wesentlichen Erfolgsfaktoren zählen leistungsfähige Rechenkapazitäten, hochwertige data und die Gewinnung von Spitzenkräften. data , insbesondere bei seltenen Krankheiten, stellt jedoch weiterhin eine Herausforderung dar. Auch Partnerschaften sind von entscheidender Bedeutung, da Innovationen nicht im Alleingang erzielt werden können.
Schrittweiser Ansatz zur AI
Servier hat AI in zwei Phasen angegangen. Zu Beginn stand ein opportunistischer Ansatz im Vordergrund, bei dem es darum ging, das Potenzial AIanhand konkreter Anwendungsfälle aufzuzeigen, insbesondere in Zusammenarbeit mit den F&E-Teams. Diese Phase trug dazu bei, die kulturelle Kluft zwischen Wissenschaftlern und data zu überbrücken. In der nun angelaufenen systemischen Phase integriert Servier AI alle F&E-Prozesse, identifiziert 16 kritische Schwachstellen und priorisiert 20 Initiativen, um die Wirkung und Umsetzbarkeit zu maximieren.
Erfolge bei AI Innovationen
In den frühen Forschungsphasen wurden bedeutende Fortschritte erzielt, insbesondere bei der Identifizierung und Validierung von Wirkstoffzielen. AI dazu beigetragen, qualitativ hochwertigere Wirkstoffziele zu identifizieren und die Prozesse der Wirkstoffentwicklung zu optimieren, darunter sowohl bei niedermolekularen Wirkstoffen als auch bei nukleotidbasierten Therapien. Die klinische Entwicklung profitiert von einer schnelleren Patientenrekrutierung und der zügigeren Auswahl von Studienzentren. In späteren Phasen AI die Erstellung medizinischer Fachtexte und reduziert den Zeitaufwand für die Dokumentation erheblich.
AI in der Praxis
Servier hat eigene Tools entwickelt, die generative AI Bewertung AI Wirkstoffzielen nutzen. Diese Tools werten riesige data wissenschaftlicher data aus, data die Sicherheit der Wirkstoffziele zu bewerten, und reduzieren so die Arbeitsbelastung der Wissenschaftler um 9 %. Solche Lösungen verdeutlichen, wie AI wissenschaftliches Fachwissen AI , anstatt es zu ersetzen, und so schnellere und fundiertere Entscheidungen in der Arzneimittelentwicklung ermöglicht.
Partnerschaften als Eckpfeiler der Innovation
Zusammenarbeit steht im Mittelpunkt der Strategie von Servier, sowohl intern als auch extern. Vorwettbewerbliche Netzwerke wie der Verband „Feder“ zielen darauf ab, gemeinsame Herausforderungen in den Bereichen AI Arzneimittelentwicklung anzugehen. Servier geht zudem selektiv Partnerschaften mit führenden Unternehmen im Bereich Digital Twins sowie mit dem französischen Unternehmen Owkin in den Bereichen Bildgebung und maschinelles Lernen ein. Öffentlich-private Kooperationen beschleunigen den Fortschritt zusätzlich und nutzen dabei die erheblichen Investitionen, die in jüngster Zeit in die französische Forschung und Innovation geflossen sind.
Fazit
Die Einbindung AI die Arzneimittelforschung und -entwicklung durch Servier unterstreicht das Engagement des Unternehmens für Innovation und eine patientenorientierte Versorgung. Auch wenn weiterhin Herausforderungen bestehen, insbesondere im Hinblick auf data die Zuweisung von Ressourcen, versetzt die strategische Ausrichtung des Unternehmens auf AI, Partnerschaften und systemische Integration es in die Lage, bei der Verbesserung der Gesundheitsergebnisse eine Vorreiterrolle einzunehmen.

BLOG






