Am 21. März 2019 verzeichnete die Biogen-Aktie einen deutlichen Kursrückgang von 29%, was zu Verlusten in Höhe von 18 Mrd. $ für Investoren führte, nachdem das Unternehmen eine Phase-III-Studie mit seinem Alzheimer-Medikament Aducanumab beendet hatte. Die Studie lief seit Juni 2015 und Goldman Sachs prognostizierte im August 2017 einen Umsatz von rund 12 Milliarden Dollar, wenn das Medikament erst einmal auf dem Markt sei1,2. Bereits im August 2018 konnte die Innoplexus AG, ein weltweit führender KI-Anbieter im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung, den Misserfolg der Studie auf der Grundlage öffentlich zugänglicher Daten vorhersagen.
Pharmaunternehmen geben Milliarden von Dollar für die Entwicklung eines neuen Medikaments aus. Allerdings überstehen nur 10-15% der potenziellen Arzneimittel das klinische Stadium. Clinical Trial Prediction (CTP), die Prognosemaschine für klinische Studien von Innoplexus, nutzt ein proprietäres, industriespezifisches, KI-basiertes Modell, das auf Millionen von Datenpunkten trainiert wurde. Dabei kann Innoplexus bis zu 5 Milliarden Webseiten pro Tag durchsuchen und relevante Informationen in seine Life Science-KI-Maschine extrahieren. Darüber hinaus wird eine EOS Blockchain genutzt, um unveröffentlichte Daten, Daten hinter Paywalls und in Silos gefangene Daten zu integrieren, womit ein tiefer, dichter und vielfältiger Datenozean entsteht, der für eine beschleunigte Medikamentenforschung und -entwicklung mobilisiert wird.
"Jeder Studie wird eine Wahrscheinlichkeit zugewiesen, ihre Zielpunkte zu erreichen. All das geschieht automatisiert, kontinuierlich und in Echtzeit. Dies ermöglicht die Beurteilung der Erfolgswahrscheinlichkeiten für alle laufenden Studien - automatisch unter Berücksichtigung neuer Informationen, die die Wahrscheinlichkeit beeinflussen könnten, dass eine Studie ihre Zielpunkte erreicht", erläutert Dr. Gunjan Bhardwaj, CEO und Gründer von Innoplexus, wie sie die Künstliche Intelligenz nutzen.
Einer der Anlagefonds, der die Vorhersage der KI-Maschine für Investitionszwecke testet und bewertet, ist Acatis Investment KVGmbH, ein Vermögensverwalter, der seit 2017 Künstliche Intelligenz für seine Portfoliomanagementstrategien einsetzt.
Dr. Hendrik Leber, Geschäftsführer von Acatis Investment, betont: "Wir bewerten die Leistungsfähigkeit der Prognosemaschine in Kombination mit anderen regulatorischen und marktrelevanten Informationen für eine bessere Aktienauswahl in der Pharma- und Biotechbranche.“ Er hebt hervor, dass die Vorhersage der KI-Maschine über den Biogen-Studienverlauf vor der eigentlichen Ankündigung korrekt erfolgte.
Neben der jüngsten Biogen-Studie hat Innoplexus bereits in der Vergangenheit Ergebnisse weiterer klinischer Studien vorhergesagt. So prognostizierte die Innoplexus' CTP bereits den Misserfolg von Bristol-Myers-Squibb's Nivolumab zur Behandlung von kleinzelligem Lungenkrebs im Oktober 20183 sowie Janssens jüngsten Erfolg bei der Entwicklung einer Behandlung des Multiplen Myeloms Anfang Dezember letzten Jahres 4.
CTP stiftet nicht nur hohen Nutzen bei der Unterstützung von Investmententscheidungen in der Vermögensverwaltungsindustrie. Es hilft Beratungsunternehmen ihre Pharma-Kunden bei M&A-Entscheidungen mit zusätzlichen Erkenntnissen zu beraten. Zudem können pharmazeutische Unternehmen und Auftragsforschungsinstitute erfolgskritische Kennzahlen (KPIs) ihrer klinischen Studien überwachen. Studien-Recruitmentstrategie können so optimiert werden, um operative und finanzielle Risiken zu managen bzw. deutlich zu reduzieren – damit wird die hohe Rate fehlgeschlagener Studien, die auf verfehlte Recruitmentziele und Ausfallraten basieren, reduziert. Innoplexus befähgt Unternehmen ihre Entscheidungen und Kurskorrekturen zu treffen bevor auftauchende Hindernisse zu Studienverzögerungen führen.
Pharmaunternehmen geben Milliarden von Dollar für die Entwicklung eines neuen Medikaments aus. Allerdings überstehen nur 10-15% der potenziellen Arzneimittel das klinische Stadium. Clinical Trial Prediction (CTP), die Prognosemaschine für klinische Studien von Innoplexus, nutzt ein proprietäres, industriespezifisches, KI-basiertes Modell, das auf Millionen von Datenpunkten trainiert wurde. Dabei kann Innoplexus bis zu 5 Milliarden Webseiten pro Tag durchsuchen und relevante Informationen in seine Life Science-KI-Maschine extrahieren. Darüber hinaus wird eine EOS Blockchain genutzt, um unveröffentlichte Daten, Daten hinter Paywalls und in Silos gefangene Daten zu integrieren, womit ein tiefer, dichter und vielfältiger Datenozean entsteht, der für eine beschleunigte Medikamentenforschung und -entwicklung mobilisiert wird.
"Jeder Studie wird eine Wahrscheinlichkeit zugewiesen, ihre Zielpunkte zu erreichen. All das geschieht automatisiert, kontinuierlich und in Echtzeit. Dies ermöglicht die Beurteilung der Erfolgswahrscheinlichkeiten für alle laufenden Studien - automatisch unter Berücksichtigung neuer Informationen, die die Wahrscheinlichkeit beeinflussen könnten, dass eine Studie ihre Zielpunkte erreicht", erläutert Dr. Gunjan Bhardwaj, CEO und Gründer von Innoplexus, wie sie die Künstliche Intelligenz nutzen.
Einer der Anlagefonds, der die Vorhersage der KI-Maschine für Investitionszwecke testet und bewertet, ist Acatis Investment KVGmbH, ein Vermögensverwalter, der seit 2017 Künstliche Intelligenz für seine Portfoliomanagementstrategien einsetzt.
Dr. Hendrik Leber, Geschäftsführer von Acatis Investment, betont: "Wir bewerten die Leistungsfähigkeit der Prognosemaschine in Kombination mit anderen regulatorischen und marktrelevanten Informationen für eine bessere Aktienauswahl in der Pharma- und Biotechbranche.“ Er hebt hervor, dass die Vorhersage der KI-Maschine über den Biogen-Studienverlauf vor der eigentlichen Ankündigung korrekt erfolgte.
Neben der jüngsten Biogen-Studie hat Innoplexus bereits in der Vergangenheit Ergebnisse weiterer klinischer Studien vorhergesagt. So prognostizierte die Innoplexus' CTP bereits den Misserfolg von Bristol-Myers-Squibb's Nivolumab zur Behandlung von kleinzelligem Lungenkrebs im Oktober 20183 sowie Janssens jüngsten Erfolg bei der Entwicklung einer Behandlung des Multiplen Myeloms Anfang Dezember letzten Jahres 4.
CTP stiftet nicht nur hohen Nutzen bei der Unterstützung von Investmententscheidungen in der Vermögensverwaltungsindustrie. Es hilft Beratungsunternehmen ihre Pharma-Kunden bei M&A-Entscheidungen mit zusätzlichen Erkenntnissen zu beraten. Zudem können pharmazeutische Unternehmen und Auftragsforschungsinstitute erfolgskritische Kennzahlen (KPIs) ihrer klinischen Studien überwachen. Studien-Recruitmentstrategie können so optimiert werden, um operative und finanzielle Risiken zu managen bzw. deutlich zu reduzieren – damit wird die hohe Rate fehlgeschlagener Studien, die auf verfehlte Recruitmentziele und Ausfallraten basieren, reduziert. Innoplexus befähgt Unternehmen ihre Entscheidungen und Kurskorrekturen zu treffen bevor auftauchende Hindernisse zu Studienverzögerungen führen.
- https://www.cnbc.com/2019/03/21/biogen-shares-plunge-more-than-25percent-after-ending-trial-for-alzheimers-drug-aducanumab.html
- https://www.cnbc.com/2017/08/16/goldman-has-a-new-favorite-biotech-potential-alzheimers-blockbuster.html
- https://news.bms.com/press-release/corporatefinancial-news/bristol-myers-squibb-announces-phase-3-checkmate-331-study-doe
- https://www.janssen.com/new-darzalex-daratumumab-phase-3-study-shows-efficacy-and-safety-data-anti-cd38-monoclonal-antibody
