AI für den Gesundheitsgipfel - Ausgabe 2024
Die wichtigsten Erkenntnisse aus der Podiumsdiskussion zum Thema "Die GenAI-Revolution für die Arzneimittelforschung" mit Yann Gaston-Mathé, CEO und Gründer von Iktos, Alex Merwin, Head of Growth, Healthcare & Life Sciences Startups bei AWS, Samantha Jerusalmy, Partner bei Elaia Partners, Hervé Minoux, Head of AI for Large Molecule Research bei Sanofi, und Sandrine Cochard, Editorial Director bei der Mind Group.
Dieser runde Tisch untersuchte die transformative Rolle von GenAI in der Arzneimittelforschung und hob ihr Potenzial hervor, Prozesse zu optimieren, Zeitpläne zu beschleunigen und die Zusammenarbeit in der Pharmaindustrie zu fördern.
Sanofis AI-gesteuerte Strategie
Sanofi ist bestrebt, die Innovation in der Biopharmazie durch die Integration von AI in großem Maßstab anzuführen. Sanofi kombiniert die interne Entwicklung von Werkzeugen mit Partnerschaften wie denen mit Formation Bio und Owkin, um die Entwicklung von Medikamenten zu optimieren. GenAI verbessert die Präzision durch Vorhersage und Generierung von Molekülen oder Biotherapeutika, die auf spezifische Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Unterstützung durch das AWS-Ökosystem
AWS bietet eine sichere, skalierbare Infrastruktur für führende Biopharmaunternehmen und hilft Start-ups wie Machya, Innovationslücken zu schließen. Der Schwerpunkt des Unternehmens stellt sicher, dass AI-generierte Moleküle praktisch und global skalierbar sind.
Die molekulare Innovation von Iktos
Iktos wendet AI an, um synthetisierbare, wirksame Arzneimittelkandidaten aus dem riesigen chemischen Raum zu entwickeln. Durch die Kombination von generativem AI mit virtueller Synthese und Automatisierung wird die Geschwindigkeit und Effizienz der Wirkstoffforschung gesteigert.
Elaias Investitionsperspektive
Elaia unterstützt Start-ups aus den Bereichen Biotechnologie und Gesundheit AI und hat das enorme Potenzial von GenAI im Gesundheitswesen erkannt. Herausforderungen wie begrenztes europäisches Wachstumskapital, lange Verkaufszyklen und die komplexe Strukturierung von data behindern zwar die Skalierbarkeit, schrecken aber nicht von Investitionen in hochwirksame Innovationen ab.
Die wichtigsten Herausforderungen für den Fortschritt
Start-ups sehen sich mit Hindernissen konfrontiert, wenn es darum geht, den Spagat zwischen der Entwicklung von Technologien und dem Nachweis des Nutzens für die Pharmaindustrie zu schaffen, und das bei gleichzeitig begrenzter Finanzierung in Europa. Die Krankenhäuser data sind zwar von entscheidender Bedeutung, werden aber aufgrund struktureller und preislicher Komplexität nicht ausreichend genutzt.
Aufkommende Trends in AI
GenAI fördert das Verständnis auf allen biologischen Ebenen, vom Molekül bis zum Patienten. Unternehmen wie Bioptimus zielen darauf ab, Erkenntnisse über diese Ebenen hinweg zu integrieren, doch für die Erstellung von Vorhersagemodellen ist eine hohe Qualität erforderlich: data .
Fokus auf klinische Entwicklung
Trotz Innovationen bei Diagnostika und Therapeutika bleibt die klinische Entwicklung ein Engpass. Investitionen in das Studiendesign und den Marktzugang sind für die Umsetzung von Entdeckungen in reale Behandlungen unerlässlich.
Die generative Forschung AI verändert die Arzneimittelforschung, indem sie die Geschwindigkeit und Effizienz erhöht. Die Bewältigung von Finanzierungs-, data und klinischen Herausforderungen ist entscheidend, um das Potenzial von AIfür die Umgestaltung der Gesundheitsversorgung voll auszuschöpfen. Die Zusammenarbeit zwischen Start-ups, Investoren und Pharmaunternehmen ist der Schlüssel zu nachhaltigem Fortschritt.
