Gesundheitsfachkräfte stehen vor der Herausforderung, komplexe Krankheiten zu behandeln, und künstliche Intelligenz (AI) bietet neue Hoffnung, indem sie den Forschungsprozess beschleunigt und unerwartete Anwendungen für bereits vorhandene Medikamente aufdeckt. An vorderster Front dieser Revolution stehen Pharma-Riesen wie GSK und AstraZeneca, die AI nutzen, um riesige Datensätze zu analysieren und vielversprechende Wirkstoffkandidaten mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit zu identifizieren. Dies optimiert nicht nur die Wirkstoffentwicklung, sondern könnte auch die astronomischen Kosten reduzieren, die mit der Markteinführung neuer Behandlungsmethoden verbunden sind.
Besonders spannend ist die Verwendung von AI, um bereits vorhandene Medikamente für neue Anwendungsgebiete umzufunktionieren. Ein Beispiel hierfür ist eine kürzlich von GSK auf der internationalen Konferenz der Alzheimer’s Association in Philadelphia vorgestellte Studie, die zeigte, dass der Zoster-Impfstoff Shingrix des Unternehmens mit einem 24%igen Rückgang des Demenzrisikos in Verbindung gebracht wurde. Diese Erkenntnis basierte auf der Anwendung von AI auf eine Datenbank von 100 Millionen anonymisierten Gesundheitsakten.
Patrick Schwab, Senior Director für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz bei GSK, erklärte den Prozess gegenüber der Sunday Times: “Mit den Aufzeichnungen von 100 Millionen Menschen reden wir von Terabytes an Daten.” Er fügte hinzu, dass der AI-Algorithmus in der Lage war, sich fast 400 Variablen anzupassen, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse nicht durch Faktoren wie Alter, Gewicht und geistige Gesundheit beeinflusst wurden. Die Entdeckung hat weitreichende Implikationen und könnte neue Wege für die Prävention und Behandlung von Alzheimer eröffnen.
Ebenso wird AI verwendet, um zu untersuchen, warum Diabetesmedikamente das Risiko von Parkinson und anderen degenerativen Krankheiten verringern könnten. Diese Analyse über Krankheiten hinweg könnte zu Durchbrüchen bei der Behandlung mehrerer Erkrankungen mit einem einzigen Medikament führen. Darüber hinaus erweist sich die Technologie als unschätzbar wertvoll, um scheinbar gescheiterte Wirkstoffkandidaten zu retten.