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BB BIOTECH AG: Mit Algorithmen zu Blockbustern

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BB BIOTECH AG: Mit Algorithmen zu Blockbustern

03.05.2023 / 07:00 CET/CEST
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Marktkommentar

Mit Algorithmen zu Blockbustern

Wie künstliche Intelligenz für die Entwicklung von Medikamenten immer
wichtiger wird und Biotechinvestoren sich diese Technologien zunutze machen.

Dr. Samuel Croset, Data Scientist, BB Biotech

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen mithilfe von Algorithmen sind
in der Medikamentenentwicklung in zweierlei Hinsicht eine disruptive
Technologie. Zum einen sind sie ein Vehikel, um Moleküle für die klinische
Entwicklung zeit- und kostensparender zu identifizieren. Zum anderen lassen
sich klinische Studien dank der Vielzahl der zur Verfügung stehenden Daten
so aufsetzen und Patienten so auswählen, dass sich Kosten, Zeitraum und vor
allem das Risiko von Fehlschlägen deutlich reduzieren.

Auf der anderen Seite eröffnet künstliche Intelligenz die Chance für
Biotechinvestoren, die Tiefe der Due-Diligence-Prüfung im Rahmen der
Titelauswahl durch eine breitere Datenbasis zu verbessern. Die Arbeit der
Portfoliomanager selbst wird künstliche Intelligenz nicht ersetzen. De facto
soll sie aber zusätzliche Informationen für die Fundamentalanalyse stellen,
um die Titelauswahl innerhalb des Investment-Universums wesentlich zu
erleichtern.

BB Biotech hat in den letzten Jahren eine Vielzahl an Datensätzen mit
unterschiedlichsten Arten von Informationen in ihre IT-Infrastruktur
integriert. Dieser Datenpool enthält patientenbasierte Daten,
Versicherungsansprüche, grundlegende Informationen über Präparate,
Nachrichten, veröffentlichte Studien und Berichte, wissenschaftliche
Literatur und die Informationen aus dem internationalen Netzwerk des
Portfolio Management Teams. So vielfältig wie die Quellen sind auch die
Erkenntnisse, die sich aus der Datenanalyse ableiten lassen. Ein Beispiel
ist die Beschaffenheit des kommerziellen Potenzials, das sich aus dem
Wirkprofil, dem Wettbewerb und der Quantifizierung der Epidemiologie und des
unbefriedigten medizinischen Bedarfs der Patienten ergibt. Daneben sollen
die Daten Aufschluss über die Patientenreise und den Weg durch das
Gesundheitssystem bieten, indem Erstattungsmuster von
Versicherungsgesellschaften untersucht werden, die letztlich für die Kosten
der vermarkteten Therapien aufkommmen.

Konkret helfen moderne Analysen etwa bei der Behandlung schwerer
Depressionen dabei, folgende komplexe Fragen zu verstehen: Wie viele
Patienten sprechen auf eine Therapie nicht an und haben von einer Behandlung
in eine neue Therapie gewechselt? Nach welcher Zeit und aus welchen Gründen?
Was sind die vorgegebenen medizinischen Fortschritte für die aktuell
zugelassenen Arzneien? Wie oft müssen die zugelassenen Arzneien eingenommen
werden und wie - patientenfreundlich als Tablette oder etwa per Injektion -
werden sie verabreicht?

Auswirkung in Therapiebereichen mit Fokus auf Onkologie

Wir sind davon überzeugt, dass sich mit modernen Analysen in Zukunft vor
allem in Indikationen wie Onkologie signifikante Fortschritte erzielen
lassen. Hier sind grosse Mengen an Patienten- und allgemeinen globalen Daten
verfügbar, mit denen sich Produkte mit dem besten Wirkprofil und Patienten,
die besonders gut auf einen Wirkstoff ansprechen, identifizieren lassen. So
entsteht ein Produkt, das ein besonders grosses Potenzial für die
Kommerzialisierung verspricht. Zahlreiche Unternehmen entwickeln neue
Arzneimittelkandidaten nicht nur für die Onkologie, sondern für sämtliche
Therapiebereiche, insbesondere Neurologie/Psychiatrie und
Autoimmunerkrankungen, um heterogene Patientenpopulationen mithilfe von
Biomarkern und Arzneimittelzielen, die durch KI entdeckt wurden, besser zu
segmentieren.

Zugleich greifen Biotechs selbst in ihrer Forschung und Entwicklung auf
algorithmenbasierte Tools zurück. Eine seit etwa 2015 wachsende Zahl an
Firmen, von denen sich die meisten noch über Wagniskapital finanzieren,
setzt ganz auf Computational Biotech, also die Kombination von künstlicher
Intelligenz und maschinellem Lernen. Die Mehrheit dieser Unternehmen forscht
und entwickelt in der Neurologie und der Krebsmedizin. Bei den
Medikamentengattungen zeigt sich, dass traditionelle niedermolekulare
Substanzen, gefolgt von Biologika (Antikörper und Peptide), eindeutig
überwiegen. Niedermolekulare Substanzen sind besonders attraktiv, weil sich
die Moleküle einfacher in grossen Mengen entwickeln und weil es bei ihnen
mehr KI-Instrumente und Forschungsdaten gibt.

Wie vielversprechend KI-basierte Medikamentenkandidaten tatsächlich sind,
darüber könnten die nächsten Jahre wichtige Rückschlüsse bringen. Bei einer
wachsenden Zahl dieser Produkte beginnen die Wirksamkeitsstudien in der
klinischen Phase II, die Mehrheit der mithilfe künstlicher Intelligenz
entwickelten Produkte (42%) befinden sich allerdings noch im präklinischen
Stadium.

Ausbau der Data-Science-Kompetenz

BB Biotech wird deshalb die Entwicklung des Computational Biotech in den
nächsten Jahren genau verfolgen. Aktuell sind im Beteiligungsportfolio zwei
Firmen enthalten, die auf KI-Verfahren zurückgreifen. Relay Therapeutics hat
drei Krebsmedikamente in fortgeschrittenen klinischen Studien, welche bei
krankheitsauslösenden Proteinen ansetzen, die bislang nicht zugänglich als
Zielmoleküle für Therapien galten. Der führende Produktkandidat aus der
Gattung der FGFR2-Inhibitoren hat zuletzt sehr überzeugende klinische Daten
vorgelegt. Black Diamond Therapeutics wiederum nutzt maschinelle
Lernverfahren für Krebstherapien, die unabhängig von spezifischen Tumorarten
ihre Wirkung entfalten.

Welches vielversprechende Potenzial BB Biotech in Zukunft der künstlichen
Intelligenz bei Anlageentscheidungen des Portfolioteams und der Entwicklung
neuer Arzneimittel beimisst, zeigt sich darin, dass die
Data-Science-Kompetenz im Portfoliomanagement durch neue Experten
beträchtlich erweitert wurde. Zuletzt wurden zwei zusätzliche Spezialisten
eingestellt.

Autor
Samuel Croset kam 2020 als Portfolio Manager und Digital Transformation Lead
zu Bellevue Asset Management. Zuvor arbeitete er von 2018-2020 bei Roivant
Sciences als Data Scientist, der Investitionsentscheidungen in
Arzneimittelprojekte unterstützte und ein Team leitete, das sich auf die
Analyse von Real-World-Daten konzentrierte. Davor begann er seine berufliche
Laufbahn bei Roche als Data Scientist in der Forschungsabteilung
(2014-2018). Samuel hat einen Ph.D. in Bioinformatik von der Universität
Cambridge, einen MS in Bioinformatik und einen MS in Biochemie von der
Universität Genf.

Für weitere Informationen:

Investor Relations
Bellevue Asset Management AG, Seestrasse 16, 8700 Küsnacht, Schweiz, Tel.
+41 44 267 67 00
Dr. Silvia Siegfried-Schanz, ssc@bellevue.ch
Maria-Grazia Alderuccio, mga@bellevue.ch
Claude Mikkelsen, cmi@bellevue.ch

Media Relations
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+41 44 267 67 00
Tanja Chicherio, tch@bellevue.ch

www.bbbiotech.com

Unternehmensprofil
BB Biotech AG ist eine Investmentgesellschaft mit Sitz in
Schaffhausen/Schweiz, die an der Schweizer, deutschen und italienischen
Börse notiert ist. Seit 1993 investiert das Unternehmen in innovative
Unternehmen der Medikamentenentwicklung, die hauptsächlich in den USA und
Westeuropa ansässig sind. BB Biotech ist einer der führenden Investoren in
diesem Sektor. Der kompetente Verwaltungsrat mit seiner langjährigen
Erfahrung legt die Anlagestrategie und -richtlinien fest. Die
Anlageentscheide werden durch das erfahrene Investment Management Team der
Bellevue Asset Management AG auf der Basis von umfassendem Investment
Research getroffen.

Disclaimer
Diese Veröffentlichung enthält zukunftsgerichtete Aussagen und Erwartungen
sowie Beurteilungen, Ansichten und Annahmen. Diese Aussagen beruhen auf den
aktuellen Erwartungen von BB Biotech, ihren Direktoren und leitenden
Mitarbeitenden und sind daher mit Risiken und Unsicherheiten verbunden, die
sich mit der Zeit ändern können. Da die tatsächlichen Entwicklungen
erheblich abweichen können, übernehmen BB Biotech, ihre Direktoren und
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dieser Veröffentlichung getätigt, und BB Biotech, ihre Direktoren und
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Quelle: dpa-AFX