Insilico erzielt 99 % Kosteneinsparungen bei der Erforschung potenzieller neuer Wirkstoffe mit AWS

Der Prozess der Wirkstoffentwicklung ist zeitkritisch und aufwändig zugleich. Im Jahr 2010 dauerte es durchschnittlich 4,5 Jahre und kostete durchschnittlich 674 Millionen USD, um ein einzelnes Medikament von der Zielhypothese bis zur Validierung zu bringen – und diese Zahlen sind im letzten Jahrzehnt stetig gestiegen. Jeder Schritt birgt einzigartige Herausforderungen, die spezielles Fachwissen erfordern, was manchmal dazu führt, dass der Prozess fragmentiert und ineffizient ist.

Um Biopharma- und Biotechnologieunternehmen bei der Rationalisierung und Beschleunigung ihrer Wirkstofferforschungs- und -entwicklungspipelines zu unterstützen, hat Insilico Medicine eine robuste Suite von Tools des Machine Learnings (ML) entwickelt, die bei der Identifizierung von Zielmolekülen, dem Moleküldesign und der Leitstrukturoptimierung helfen.

Insilicos Modul für die Wirkstofferforschung, das auf Amazon Web Services (AWS) basiert, steht im Mittelpunkt des Portfolios des Unternehmens. Das Modul nutzt Millionen von Datenproben und verschiedene Datentypen, um Krankheitsbiomarker zu entdecken, die vielversprechendsten Ziele zu identifizieren und neuartige niedermolekulare Modulatoren zu entwickeln, die spezifisch für das Ziel sind. Insilico nutzt fortschrittliche Funktionen der künstlichen Intelligenz (KI) und des Machine Learnings (ML), um diese Analysen durchzuführen und alle Schritte des pharmazeutischen Forschungs- und Entwicklungsprozesses zu unterstützen.

Insilico entwickelt ML-gestützte Tools, die der Pharmabranche über seine SaaS-Plattformen (Software-as-a-Service) weithin zugänglich sind. Dazu gehören PandaOmics für die beschleunigte Identifizierung vielversprechender Wirkstoffziele und Chemistry42, das experimentelle Daten, ML-Algorithmen und physikbasierte Methoden für das Design und die Optimierung neuer Verbindungen nutzt. Das Unternehmen hat diese Plattformen mit seinen eigenen internen Medikamentenpipelines validiert, um konkrete Kosten- und Zeiteinsparungen zu demonstrieren.

„Mit unseren Plattformen PandaOmics und Chemistry42, die auf AWS aufbauen, konnten wir einen potenziellen neuen Wirkstoff für die Behandlung von Fibrose in weniger als 18 Monaten für nur 2,6 Millionen USD von der Zielerforschung bis zur Verbindungsvalidierung bringen“, sagt Dr. Petrina Kamya, Insilicos Global Business Development Director für Chemistry42.

Aufgrund der großen Mengen an experimentellen und methodischen Daten, die von den Insilico-Plattformen verarbeitet werden, sind die Anforderungen an die Grafikprozessoren (GPU) extrem hoch. Das Unternehmen wandte sich an AWS, um die benötigte Flexibilität und Skalierbarkeit auf Abruf zu erhalten. Sowohl PandaOmics als auch Chemistry42 werden in Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) ausgeführt, einem Webservice, der sichere, größenveränderbare Datenverarbeitungskapazität in der Cloud bietet.

„AWS gibt uns Zugang zu genau der Datenverarbeitungsleistung, die wir jeweils benötigen“, sagt Qingsong Zhu, Ph.D., Chief Operating Officer von Insilico. „Für uns als Start-up war es wichtig, Zugang zu leistungsstarken Servern zu haben, ohne dass wir selbst riesige On-Premises-Datenverarbeitungscluster unterhalten müssen.“

Insilico hat seinen Hauptsitz in Hongkong und beschäftigt weltweit über 150 Mitarbeiter. Daher musste die Plattformarchitektur skalierbar und leicht zugänglich sein. Insilico hat dies erreicht, indem das Unternehmen die relevanten Daten mit Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), einem Objektspeicherservice, in der Cloud gehostet hat. „Obwohl wir ein Start-up sind, haben wir ein globales Team, und AWS ermöglicht es uns, unser Team weltweit zu koordinieren, ohne uns Gedanken darüber machen zu müssen, wo wir unsere Server aufstellen“, sagt Zhu.

„Durch den Einsatz von AWS konnten wir unser Geschäft problemlos skalieren und die grenzüberschreitende Zusammenarbeit erleichtern“, fügt Kamya hinzu. Dieses kooperative Element erwies sich als besonders hilfreich für das COVID-19-Projekt des Unternehmens, bei dem es um die Entwicklung von Leitstruktur-Verbindungen zur Behandlung von SARS-CoV-2 ging. Diese Verbindungen stehen nun kurz vor der Durchführung von Studien, die es Insilico ermöglichen würden, einen Antrag auf Zulassung eines neuen IND (Investigational New Drug, Prüfpräparat) bei der US Food and Drug Administration (FDA, US-Arzneimittelbehörde) einzureichen.

Jede Insilico-Plattform beschleunigt einen bestimmten Teil des Wirkstoffentwicklungsprozesses, aber wenn sie miteinander verbunden sind, können sie zusätzliche Zeit sparen, indem sie Engpässe beseitigen. Die Benutzerfreundlichkeit der Plattformen demokratisiert den Zugang zu anspruchsvoller Bioinformatik und macht es für verschiedene Parteien einfacher, dieselben Tools zu verwenden und Analysen zu koordinieren.

„Wenn Sie Biologe sind, sollten Sie keine Angst vor der Bioinformatik haben. Wenn Sie Chemiker sind, sollten Sie sich nicht davor scheuen, computergestützte Tools einzusetzen“, sagt Kamya. „Es war uns bei Insilico wichtig, eine Plattform zu schaffen, die unkompliziert und einfach zu bedienen ist und unabhängig vom wissenschaftlichen Hintergrund zuverlässige Ergebnisse liefert. Wir wollen die Nutzung von KI für die Wirkstofferforschung demokratisieren und die Interoperabilität zwischen den verschiedenen Abteilungen der Pharmabranche verbessern.“

Für die Zukunft plant Insilico Medicine, sich stärker in den späteren Phasen der Wirkstoffforschung und -entwicklung zu engagieren. Das Unternehmen beabsichtigt, noch mehr AWS-Tools zu integrieren, um Wachstum zu ermöglichen und das Potenzial der KI zur Revolutionierung der Pharmabranche maximal zu nutzen.

Sehen Sie, wie AWS mit anderen Biopharma- und Biowissenschaftsunternehmen zusammenarbeitet, um Erforschung und Innovationen voranzutreiben.