Eine bahnbrechende gemeinsame Anstrengung in der Pharmaindustrie zielt darauf ab, die Medikamentenentdeckung durch den strategischen Einsatz von künstlicher Intelligenz erheblich zu beschleunigen. An dieser Initiative beteiligen sich große Akteure wie Bristol Myers Squibb, Takeda Pharmaceuticals und Astex Pharmaceuticals, die ihre proprietären Daten zusammenführen, um ein hochentwickeltes KI-Modell zu verbessern. Dieser Schritt markiert einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie sensible Forschungsdaten für den kollektiven Fortschritt genutzt werden können, ohne die Vertraulichkeit einzelner Unternehmen zu beeinträchtigen.
Das Konsortium, zu dem auch AbbVie und Johnson & Johnson gehören, steuert Daten bei, die Tausende von experimentell bestimmten Protein-Kleinmolekül-Strukturen umfassen. Diese Fülle an Informationen wird verwendet, um ein KI-Modell namens OpenFold3 zu trainieren, ein Projekt, das von dem Biowissenschaftsunternehmen Apheris geleitet wird. Die Kerninnovation liegt im föderierten Datenfreigabemodell von Apheris. Diese sichere Plattform aggregiert disparate Datensätze von teilnehmenden Unternehmen und ermöglicht so ein umfassendes Modelltraining, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass die sensiblen Informationen jedes Unternehmens lokal und geschützt bleiben.
Das Hauptziel dieser Initiative zur gemeinsamen Datennutzung ist die deutliche Verbesserung der Vorhersagefähigkeiten von OpenFold3 hinsichtlich der komplexen Wechselwirkungen zwischen Proteinen und Kleinmolekülen. Eine solche Präzision ist grundlegend für die Identifizierung vielversprechender Medikamentenkandidaten und das Verständnis ihrer Wirkmechanismen. Payal Sheth, Vice President of Discovery Biotherapeutics und Lead Discovery and Optimization bei Bristol, hob den einzigartigen Vorteil dieses kollaborativen Ansatzes hervor und erklärte, dass er Fortschritte bei Vorhersagemodellen für die Entdeckung von Kleinmolekülen ermöglicht, die keine einzelne Organisation erreichen könnte.
OpenFold3 stellt ein bedeutendes Unterfangen innerhalb des AI Structural Biology Network dar, einer branchengeführten Gruppe, die in Zusammenarbeit mit dem AlQuraishi Lab an der Columbia University tätig ist. Diese Initiative unterstreicht eine breitere Unternehmensstrategie zur Integration von KI in alle Facetten des Betriebs. Hans Bitter, Head of Computational Sciences bei Takeda, erläuterte die synergistischen Vorteile und bezeichnete dies als Paradebeispiel dafür, wie Pharmaunternehmen zusammenarbeiten können, um bessere Patientenergebnisse zu erzielen, als sie es durch isolierte Bemühungen könnten.