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KI sorgt für schnellere und präzisere Impfstoffentwicklung

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KI sorgt für schnellere und präzisere Impfstoffentwicklung

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Trotz enormer medizinischer Fortschritte während der vergangenen Jahrzehnte bleiben in Bezug auf den menschlichen Körper weiterhin viele Fragen offen. Die Life Sciences haben es sich zur Aufgabe gemacht, diese Fragen durch zahlreiche Forschungsprojekte zu klären. Dazu gehört auch die Erforschung ansteckender Krankheiten, deren Ergebnisse großen Einfluss auf die globale Gesundheit und die allgemeine Lebenserwartung haben.

Akute und chronische Erkrankungen unterscheiden sich hinsichtlich der Dringlichkeit voneinander. Eine neuartige Viruserkrankung kann aufgrund der Verflechtung moderner Gesellschaften schnell dazu führen, dass die Fälle, in denen eine Behandlung erforderlich ist, exponentiell ansteigen. Das ist eine enorme Herausforderung für Regierungen und Gesundheitssysteme. Einerseits muss eine Ausbreitung mithilfe geeigneter Maßnahmen eingedämmt werden. Andererseits müssen Impfstoffe gefunden werden, die Gesellschaft und Wirtschaft die Rückkehr zur Normalität ermöglichen.

Life-Sciences-Unternehmen können durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und anderen erweiterten Analysetechnologien dazu beitragen, die Entwicklung und Verbreitung solcher Impfstoffe zu beschleunigen.

Wie werden Impfstoffe entwickelt?

Die Dringlichkeit einer ansteckenden Krankheit allein kann ausreichen, um die Markteinführung eines Impfstoffs rasant zu beschleunigen. Die Suche nach einer wirkungsvollen Behandlung führt zahlreiche Akteure zusammen – darunter Forscher, Mediziner, Aufsichtsbehörden und Hersteller.

Doch selbst bei einer ununterbrochenen und fokussierten Suche kann der Prozess Jahre dauern. Der Markteinführung eines Impfstoffs gehen mehrere Phasen voraus. Hierzu gehören:

  • Wirkstoffsuche: Zusammenstellung einer Auswahl an Impfstoffkandidaten aus Tausenden Stoffen und möglichen Zusammensetzungen; Prüfung der Immunantwort
  • Vorklinische Entwicklung: Ermittlung von relevanten Antigenen anhand von Laboranalysen; Impfstoffdesign
  • Klinische Entwicklung: Erprobung des Impfstoffs an Testgruppen mit verschiedenen Merkmalen
  • Arzneimittelprüfung und Zulassung: Nachweis der Impfstoffsicherheit und Compliance mit Gesundheitsvorschriften
  • Herstellung und Qualitätskontrolle: Entwicklung von Arzneimitteln für die Massendistribution

Diese Schritte gewährleisten, dass der hergestellte Impfstoff wirkungsvoll und sicher ist, dass sämtliche Nebenwirkungen feststehen und dass der Impfstoff in großen Mengen produziert werden kann, bis die Krankheit keine Bedrohung mehr darstellt.

Die Komplexität sowie die mit den einzelnen Phasen verbundenen Kosten und regulatorischen Anforderungen haben die Reaktion auf Herausforderungen des Gesundheitswesens bisher stark verlangsamt. Der Einsatz von KI kann den gesamten Prozess der Markteinführung von Medikamenten rasant beschleunigen.

Welche Vorteile bietet KI?

Die Impfstoffentwicklung ist komplex und Durchbrüche werden nicht über Nacht erzielt. Einige Einschränkungen und Engpässe, die den Prozess verlangsamen, können jedoch beseitigt werden. Sämtliche Forschungsphasen profitieren von automatisierter Datenanalyse und hoher Transparenz, wodurch die Impfstoffentwicklung beschleunigt und Betriebsabläufe für die Massenfertigung optimiert werden können.

KI bietet Vorteile in jeder Phase:

Wirkstoffsuche/vorklinische Entwicklung

In der Anfangsphase der Wirkstoffforschung wird häufig eine Auswahl möglicher Impfstoffkandidaten getroffen. Hierbei müssen auch frühere Studien und Behandlungsformen berücksichtigt werden. Forscher können mithilfe von KI bei ihrer Suche nach möglichen Impfstoffkandidaten gigantische digitale Bibliotheken verarbeiten (z. B. Eigenschaften von Tausenden pharmazeutischen Wirkstoffen analysieren) und das mit wesentlich größerer Genauigkeit als bei einer manuellen Verarbeitung. KI kommt in diesen Phasen auch bei der DNA-Sequenzierung zum Einsatz, mit der Mediziner Genabgleiche und Tests der Immunantwort durchführen können.

Tests und klinische Studien

Nach der Ermittlung geeigneter Wirkstoffe beginnen die Tests an lebenden Organismen. Patienten reagieren aufgrund von Faktoren wie Alter und Krankengeschichte unterschiedlich auf Wirkstoffe. Aus diesem Grund müssen Tests so umfangreich sein, dass auch Grenzfälle ermittelt werden, bei denen die Behandlung nicht anschlägt bzw. Nebenwirkungen hervorruft.

Das Training von Deep-Learning-Algorithmen ermöglicht Forschern Tests in bislang unerreichtem Ausmaß – noch bevor der potentielle Impfstoff tatsächlich an Menschen erprobt wird. Mithilfe der Algorithmen lassen sich Antikörper zur Bekämpfung ansteckender Krankheiten wesentlich schneller und kostengünstiger ermitteln und auswählen. Erweiterte Analysen und die Visualisierung von Daten zur menschlichen Immunantwort auf mögliche Impfstoffe verkürzen die folgende Testphase, ermöglichen komplexere Analysen und reduzieren die Fehlerquote.

Herstellung und Qualitätssicherung

Nach der Zulassung muss ein Impfstoff möglichst schnell produziert werden, damit er in Krankenhäusern und Klinken zur Verfügung steht. Dies wirkt sich auf die Betriebsabläufe der Hersteller aus, die schnell Entscheidungen in Bezug auf Produktionsleistung, Produktqualität und optimale Verpackung treffen müssen.

Die Kombination von KI und Sensortechnologien liefert Herstellern präzise Daten zur Optimierung ihrer Lieferketteneffizienz. Dadurch lassen sich Produktionsprozesse optimal auf die Nachfrage abstimmen und das Risiko von Ausschuss minimieren.

Schnellere Behandlung in Krisenzeiten

Der Ausbruch einer neuartigen Viruserkrankung stellt unvorhergesehene Herausforderungen für Akteure des Gesundheitswesens wie politische Entscheidungsträger, Behörden, Mediziner und Hersteller dar. Während einerseits unmittelbar Maßnahmen zum Testen auf eine Infektion und zur Eindämmung der Ausbreitung ergriffen werden können, besteht gleichzeitig der Druck, geeignete Behandlungsformen zu entwickeln. Der Einsatz neuer, effizienter Methoden ist entscheidend für die Entwicklung von Impfstoffen, die den Druck von der Gesundheitsinfrastruktur nehmen.

KI hilft allen Beteiligten, die Entwicklung zu beschleunigen, besonders in dringenden Fällen. Dank Verfahren wie Deep Learning und erweiterter Datenvisualisierung können Wissenschaftler den aktuellen Forschungsstand einfacher einbeziehen und sind dadurch besser für die komplexe Aufgabe der Suche nach geeigneten Wirkstoffen gegen neuartige Viren gerüstet. Auch bei Produktion und Vertrieb bietet KI Vorteile. Denn Hersteller sind in Zeiten großer Unsicherheit gefordert, die benötigten Produkte schnell auf den Markt zu bringen.

Sie möchten mehr über die Rolle von KI in der pharmazeutischen Fertigung erfahren? Dann setzen Sie sich mit uns in Verbindung oder besuchen Sie unsere Life-Sciences-Webseite.

Veröffentlicht 1. Juni 2020

Tags: Life Sciences

Billy Sisk
Billy Sisk
Life Sciences Industry Manager EMEA, Rockwell Automation
Billy has worked extensively both in automation and IT and is responsible for Rockwell Automation’s life science market strategy across EMEA. Through his high performing team, Billy helps pharmaceutical manufacturers bring innovative treatments to patients faster, while improving quality, yield and product security.
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