Wie Künstliche Intelligenz die Entwicklung von Covid-19-Impfstoffen beschleunigt hat
Zusammenfassung
Es ist nach wie vor einfach unglaublich: Das Pharmaunternehmen Moderna* konnte innerhalb von lediglich 41 Tagen nach der Identifizierung, Isolierung und vollständigen Sequenzierung des Covid-19-Virus einen Impfstoffkandidaten vorstellen. Die entsprechenden Forschungsarbeiten wurden wohlgemerkt bereits im Januar und Februar 2020 durchgeführt, also einen ganzen Monat vor der Verhängung von Lockdowns in zahlreichen Ländern der Welt.¹ Möglich wurde dies durch einen Mix aus Algorithmen für Künstliche Intelligenz (KI) und hoch modernen Analysemethoden. Und diese Leistung fällt tatsächlich nicht vom Himmel.
Die Grundlagen für den KI-Trend in der Biotechnologie wurden bereits vor Jahrzehnten gelegt
Als Konzept ist KI seit Jahrhunderten bekannt. Aber erst, als Alan Turing die Idee hatte, in der Computertechnik intelligentes Verhalten und kritisches Denken zu stimulieren, erhielt das Vorhaben genügend Rückenwind. Von da an wurden zunehmend komplexere Algorithmen entwickelt, z.B. ML (maschinelles Lernen), DL (Deep Learning) oder maschinelles Sehen. Ab den Siebzigerjahren bis etwa zum Jahr 2000 floss weniger Kapital in Künstliche Intelligenz. Nichtsdestotrotz arbeiteten die Pioniere auf diesem Gebiet weiter zusammen und erweiterten die Möglichkeiten vor allem auf dem Gebiet der KI in der Medizin. Zu jener Zeit war KI bereits so weit fortgeschritten, dass Ärzte Informationen über bestimmte Krankheiten, deren mögliche Ursachen und Patientendaten austauschen konnten. Verschiedene Systeme wie z.B. CASNET oder MYCIN konnten auf dieser Grundlage passende Behandlungsempfehlungen generieren. Möglich wurde dies durch die Entwicklung der oben erwähnten Algorithmen.2
Im Jahr 2003 wurde das erste menschliche Genom sequenziert. Für diese unglaubliche Leistung waren 13 Jahre Arbeit und drei Milliarden US-Dollar erforderlich.3 Heute, im Jahr 2021, kostet dies nicht einmal mehr 1.000 US-Dollar.
Infographik: Entwicklung Künstlicher Intelligenz in der Medizin
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In der Biotechnologie können wir atemberaubende technologische Fortschritte beobachten. Gleichsam als Nebenwirkung ist das Datenvolumen in der Biotechnologie in die Höhe geschnellt. Inzwischen ist es so weit, dass KI und moderne Algorithmen benötigt werden, um die unglaublichen wissenschaftlichen Fortschritte weiter voranzutreiben. In vielerlei Hinsicht geschieht dies bereits. |
KI lässt zuvor außerordentliche Erfolge nahezu normal erscheinen
In der Biotechnologie wird KI inzwischen auf breiter Front eingesetzt. In der Fachzeitschrift Genetic Engineering & Biotechnology News heißt es, sie werde bereits zur Identifizierung von Ansatzstellen für Medikamente, für das Medikamentenscreening, für die Prüfung von durch bildgebende Verfahren erstellten Bildern und zur Erstellung von prädiktiven Modellen verwendet. Außerdem werde sie zur Suche in wissenschaftlicher Literatur und für das Management der heutzutage erzeugten, umfangreichen Volumina an klinischen Versuchsdaten eingesetzt.4
Infographik: Partnerschaften zwischen Technologieunternehmen und der Pharmaindustrie
Wie konnten die Covid-19-Impfstoffe so rasch entwickelt werden?
KI ist zu einer wertvollen Ressource geworden
KI wird benötigt, um rascher denn je neue Medikamente zu entwickeln. Sie verschafft der Biotechnologie-Industrie einen Vorsprung, weil sie es ermöglicht, in atemberaubendem Tempo Daten zu verarbeiten und Ergebnisse zu simulieren.
Die Entwicklung neuer Medikamente, die einst Jahrzehnte in Anspruch nahm, kann jetzt deutlich rascher erfolgen. Dank virtueller Simulationen können Kosten in Milliardenhöhe für klinische Versuchsreihen eingespart werden.
KI ermöglicht es, Patientendaten besser zu nutzen. Mit ihrer Hilfe lassen sich chemische Wechselwirkungen simulieren, und anhand der genomischen Ausstattung und der Krankenakten von Patienten lässt sich prognostizieren, wie sie auf bestimmte Mittel reagieren werden. Dadurch werden der Medizin wirksamere Instrumente zur Bekämpfung zahlreicher Krankheiten an die Hand gegeben. KI ist nicht mehr nur eine Technologie, sondern eine wertvolle Ressource, auf welche die Wissenschaft nicht mehr verzichten kann.
KI benötigt Daten für ihre weitere Entwicklung
Damit die KI sich weiter entwickeln kann, muss das richtige Umfeld vorhanden sein. Glücklicherweise generieren wir derzeit umfangreiche Datenmengen.
Studien der IDC zufolge wird das globale Datenvolumen von 33 Zettabytes im Jahr 2018 auf 275 Zettabytes im Jahr 2025 anschwellen. Zum Vergleich: Es würde 1,8 Milliarden Jahre dauern, 275 Zettabytes über einen durchschnittlichen Hochgeschwindigkeits-Internetanschluss herunterzuladen.9
Dieses umfangreiche Datenvolumen ist der Grund für die gute Entwicklung der KI – und auch für ihre Bedeutung für die Biotechnologie-Industrie. Patientendaten, einschließlich genetischer Informationen und elektronischer Daten zur Krankengeschichte oder zu vorhandenen Allergien, können inzwischen für neue, bisher nicht verfügbare medizinische Anwendungen genutzt werden. Als Beispiel sei die personalisierte Medizin angeführt.
Medizin wird personalisiert und maßgeschneidert
Personalisierte Präzisionsmedizin dürfte wohl der wichtigste Fortschritt im Gesundheitswesen sein. Dabei wird KI eine wichtige Rolle spielen.
Wenn die medizinische Versorgung auf die genetische Ausstattung und den Gesundheitszustand des einzelnen Patienten abgestimmt werden kann, verringern sich die Nebenwirkungen deutlich und die Behandlung wird wirksamer. Dies könnte z.B. für Krebs- oder HIV-Patienten von beträchtlichem Nutzen sein. Medikamentencocktails mit unvorhersehbaren oder schädlichen Auswirkungen müssten nicht mehr verabreicht werden, was die Lebensqualität und die Überlebenschancen der Patienten verbessern würde
Unternehmen wie Johnson & Johnson* oder Pfizer* setzen bereits IBM Watson ein, um Patientendaten zu analysieren und die Behandlungsempfehlungen zu optimieren.10
In der Onkologie ist IBM Watson* dazu in der Lage, Bedeutung und Kontext strukturierter und unstrukturierter Daten in klinischen Notizen und Berichten zu analysieren, die für die Auswahl der optimalen Behandlung eine Rolle spielen können. Durch die Kombination der Daten aus der Patientenakte mit klinischer Expertise, externem Research und Daten kann die bestmögliche Behandlung für den jeweiligen Patienten ermittelt werden.11
IBM* hat derweil Medical Sieve entwickelt, ein kognitives medizinisches Assistenzprogramm mit Analysefähigkeiten und klinischen Kenntnissen. Es wird bei medizinischen Entscheidungen in der Radiologie und Kardiologie unterstützend eingesetzt und kann Radiologiebilder analysieren, um Probleme rascher und verlässlicher zu erkennen.12
Damit personalisierte Präzisionsmedizin kosteneffizient und praxisnah eingesetzt werden kann, sind noch zahlreiche disruptive Technologien erforderlich. Der Datenboom im Informationszeitalter und die Fortschritte in der KI können die Lage insofern entscheidend ändern.
KI spielt in der Biotechnologie eine Rolle, die noch vor einem Jahrzehnt undenkbar war. Und wir stehen wohl erst am Anfang. Insofern besteht beträchtliches Anlagepotenzial.
Allianz Global Artificial Intelligence
Künstliche Intelligenz verändert unser Leben und die Wirtschaft seit Jahren grundlegend – und wir stehen erst am Anfang dieses weitreichenden strukturellen Trends. Unser Fonds Allianz Global Artificial Intelligence ermöglicht es Anlegern, weltweit und diversifiziert in das Thema Künstliche Intelligenz zu investieren. Es handelt sich dabei nicht um einen Technologiefonds.
Der Fonds investiert in Unternehmen aller Größenordnungen. Sein Schwerpunkt liegt jedoch auf Mid und Large Caps, nicht vorwiegend auf Mega Caps. Insbesondere investieren wir entlang der gesamten Wertschöpfungskette, von Technologieunternehmen, die Infrastruktur entwickeln und die Anwendung von KI ermöglichen, bis hin zu Unternehmen aus zahlreichen Sektoren und Branchen, die KI in ihre Produkte, Lösungen und Geschäftsprozesse einbinden. Künstliche Intelligenz wird in allen Sektoren zu grundlegenden Änderungen führen und bietet daher zahlreiche unterschiedliche Anlagemöglichkeiten für Investoren, die über das entsprechende Wissen und die erforderliche Expertise verfügen.**
Unser Portfoliomanagement-Team sitzt in San Francisco und hat damit einzigartigen Zugang zu zahlreichen wichtigen Akteuren in diesem Bereich. Es steht laufend im Dialog mit etablierten Unternehmen und Start-ups und kann so besser erfassen, wie sich KI entwickelt und verbreitet. Darüber hinaus bietet die Global Research-Plattform von Allianz Global Investors eine globale, sektorübergreifende Perspektive. Unser Team hat ein umfassendes Verständnis der zugrundeliegenden Technologie und der Unternehmen aus diesem Sektor entwickelt und ist daher in einer hervorragenden Position, um die Chancen der künstlichen Intelligenz in allen Bereichen der globalen Wirtschaft zu erkennen.***
Die KI-Disruption
hat gerade erst begonnen
- KI entwickelt sich rasch und wird bleiben
- Die jährlichen KI-Investitionen haben sich von 2015 bis 2019 weltweit versechsfacht13
- KI verändert Geschäftsmodelle und überkommene Arbeitsweisen
- Sie kann das Lernen beschleunigen und die Produktivität steigern
- KI könnte bis 2030 einen Beitrag von 15,7 Bill. US-Dollar zum weltweiten BIP leisten14
Langfristige Wachstumschancen
- Ungeachtet des konjunkturellen Umfelds wird den Regierungen zunehmend klar, dass der künftige Wohlstand ihrer Länder von Investitionen in innovative Sektoren abhängt
- KI trägt als disruptives Ereignis zur Modernisierung der einzelnen Sektoren bei und treibt das Wirtschaftswachstum voran**
- Anleger können die säkularen Wachstumschancen von KI nutzen und so ihre Renditen steigern***
Ein breit gefasstes Universum aus innovativen Unternehmen
- Unsere Research-Plattform analysiert über 1.000 innovative Unternehmen
- Wir suchen nach Unternehmen, die von Folgendem profitieren:
- Entwicklung von KI-Infrastruktur;
- Entwicklung von KI-Software und -Anwendungen;
- Einsatz von KI in wichtigen Geschäftsprozessen;
- Wir haben ein diversifiziertes Portfolio aus 40 – 100 Positionen in Unternehmen aufgebaut, die unsere Anlagekriterien erfüllen***
* Dies ist keine Empfehlung oder Aufforderung zum Erwerb oder Veräußerung einzelner Wertpapiere. Ein oben als Beispiel genanntes Wertpapier muss nicht unbedingt im Portfolio enthalten sein, weder zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Dokuments noch zu einem späteren Zeitpunkt.
** Soweit wir in diesem Dokument Prognosen oder Erwartungen äußern oder die Zukunft betreffende Aussagen machen, können diese Aussagen mit bekannten und unbekannten Risiken und Ungewissheiten verbunden sein. Die tatsächlichen Ergebnisse und Entwicklungen können daher wesentlich von den geäußerten Erwartungen und Annahmen abweichen. Es besteht unsererseits keine Verpflichtung, Zukunftsaussagen zu aktualisieren.
*** Ein Erfolg der Strategie kann nicht garantiert und Verluste können nicht ausgeschlossen werden.
Quellen:
1 Kelly, M. (24. November 2020). Lessons from Moderna: Leverage the Power of Artificial Intelligence. Stern Speakers. https://sternspeakers.com/news/lessons-from-modernaleverage-the-power-of-artificial-intelligence/
2 https://www.giejournal.org/article/S0016-5107(20)34466-7/pdf
3 Vella, H. (2. Januar 2019). The Institution of Engineering and Technology. Engineering and Technology. https://eandt.theiet.org/content/articles/2017/05/beating-cancersooner-with-data-and-artificial-intelligence/
4 Shaffer, C. (16. April 2020). Artificial Intelligence Is Helping Biotech Get Real. GEN - Genetic Engineering and Biotechnology News. https://www.genengnews.com/insights/trends-for-2020/artificial-intelligence-is-helping-biotech-get-real/
5 Terry, M. (18. Juni 2019). Sanofi and Google Partner on Digital Health and Real-World Evidence Analysis. BioSpace. https://www.biospace.com/article/google-and-sanofito-found-a-virtual-innovation-lab/
6 CB Insights. (26. Juni 2020). Big Tech Is Coming For Pharma. CB Insights Research. https://www.cbinsights.com/research/google-big-tech-pharma/
7 Novartis. https://www.novartis.com/news/novartis-and-microsoft-announce-collaboration-transform-medicine-artificial-intelligence
8 Hale, C. (13. März 2020). IBM Watson Health to tap EBSCO’s DynaMed libraries for a combined AI drug information suite. FierceBiotech. https://www.fiercebiotech.com/medtech/ibm-watson-health-to-tap-ebsco-s-dynamed-libraries-for-a-combined-ai-drug-information-suite
9 Payne, A. (22. September 2020). The role of AI in advancing personalized healthcare. TechRadar. https://www.techradar.com/news/the-role-of-ai-in-advancingpersonalized-healthcare
10 Johnson & Johnson to IBM: ‘Watson, come here. I want you.’ (11. Oktober 2014). Fortune. https://fortune.com/2014/10/09/johnson-and-johnson-ibm-watson-new-drugs/
11 Motzer RJ, Barrios CH, Kim TM, et al. Piloting IBM Watson Oncology within Memorial Sloan Kettering’s regional network. J Clin Oncol [Internet]. 2014;32(25):2765–2772.
12 Syeda-Mahmood T, Walach E, Beymer D, et al. Medical sieve: a cognitive assistant for radiologists and cardiologists. Proc SPIE - Prog Biomed Opt Imaging [Internet].
2016;9785.
13 “Cyber-Risk Oversight Handbook For Corporate Boards,” OAS.13 “Cyber-Risk Oversight Handbook For Corporate Boards,” OAS.
14 Chenxi Wang, “Corporate Boards Are Snatching Up Cybersecurity Talents,” Forbes, August 2019.Available: https://www.forbes.com/sites/chenxiwang/2019/08/30/corporate-boards-are-snatching-up-cybersecurity-talents/#615246a479f5
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