KI-gestützte Antikörperentdeckung und -optimierung für schnellere Arzneimittelentwicklung

Zielgruppe

Pharmaunternehmen, Biotech-Firmen und Forschungsorganisationen, die sich auf antikörperbasierte Therapien und Arzneimittelentwicklung konzentrieren.

Herausforderung

Bayer steht vor der Herausforderung, die Antikörperentdeckung und -optimierung zu beschleunigen, um hochwertigere Moleküle schneller in die klinische Entwicklung zu bringen. Traditionelle Methoden erfordern mehrere Optimierungszyklen, was Zeit und Kosten erhöht und die Wahrscheinlichkeit eines technischen Erfolgs verringert. Es werden KI-gestützte Lösungen benötigt, um die molekularen Eigenschaften, Sicherheit und Herstellbarkeit zu verbessern und diese gleichzeitig auf das gesamte Portfolio und die Teams zu skalieren.

Lösungsansatz

Bayer arbeitet mit Cradle zusammen, um Cradles generative KI-Plattform in seine Forschungs- und Entwicklungsprozesse zu integrieren. Diese Plattform nutzt maschinelles Lernen, um Design-Test-Lern-Zyklen zu optimieren, die Anzahl der Optimierungsschritte zu reduzieren und die molekularen Eigenschaften zu verbessern. Der Ansatz 'Lab in the Loop' stellt sicher, dass KI-gestützte Erkenntnisse direkt von Experten angewendet werden, wodurch die Produktivität und Skalierbarkeit gesteigert wird, ohne dass tiefe KI-Expertise erforderlich ist.

Mehrwert

Die Zusammenarbeit ermöglicht es Bayer, Patienten schneller und effektiver mit Medikamenten zu versorgen, indem Entwicklungszyklen verkürzt, die Molekülqualität verbessert und die Erfolgsquote klinischer Kandidaten erhöht wird. Cradles Plattform unterstützt zudem die unternehmensweite KI-Nutzung, sodass Bayer KI in großem Maßstab in seinem Biologika-Portfolio einsetzen kann.

Diesen Use Case anwenden

Chemische und biologische Prozesse stehen zunehmend im Fokus vieler Forschungsteams. Dies ermöglicht schnellere Iterationen als in der Vergangenheit möglich. Obwohl die Fortschritte in diesem Bereich noch am Anfang stehen, erfordert die hohe Innovationsgeschwindigkeit, dass man sich aktiv über aktuelle Entwicklungen informiert und eigene Erfahrungen sammelt. Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt mit hoher Priorität, um KI-gestützte Vorhersagen mit Labordaten zu validieren, und skalieren Sie dann auf das gesamte Portfolio. Die Bewertung Ihrer Abhängigkeiten in Bezug auf die Komplexität der benötigten Daten und den Mehrwert durch die Wiederholung von Prozessen ist entscheidend, um die wertvollsten Anwendungsfälle zu identifizieren.

Möchten Sie Ihre Forschungsprozesse mit KI für schnellere Iterationen verbessern? Nehmen Sie Kontakt mit mir auf und vereinbaren Sie einen kostenlosen 30-minütigen Machbarkeits-Call, um mögliche Ansätze zu besprechen.