Pharmafinanzierung und Forschung: die Verbindung zu den Life Sciences

Die Life-Sciences-Konzerne, die Teil G beschrieben hat, gehören zu den grössten privaten Investoren in künstliche Intelligenz in der Schweiz, auch wenn ihre Investitionen eher der Forschung und Entwicklung dienen als dem Finanzbereich. Roche hat über seine Forschungsorganisation und seine Tochtergesellschaft Genentech in South San Francisco ein Programm aufgebaut, das es «lab in the loop» nennt: Modelle generieren Hypothesen für das Wirkstoffdesign, die in Laborexperimenten geprüft werden, und deren Ergebnisse verbessern wiederum die Modelle. Genentech übernahm 2021 das auf maschinelles Lernen spezialisierte Unternehmen Prescient Design und kündigte 2023 eine Zusammenarbeit mit dem Chiphersteller NVIDIA an.¹ Novartis hat eine ähnliche Strategie über Partnerschaften verfolgt, darunter eine 2019 geschlossene Allianz mit Microsoft und eine im Januar 2024 angekündigte Zusammenarbeit mit Isomorphic Labs, einem Unternehmen der Alphabet-Gruppe.²

Ob solche Programme den langen und kostspieligen Weg vom Zielmolekül zum zugelassenen Arzneimittel verkürzen werden, bleibt ungewiss. Mehrere Wirkstoffe, die unter erheblichem Einsatz maschinellen Lernens entdeckt wurden, traten Anfang der 2020er-Jahre in klinische Studien ein, doch ist bisher nicht nachgewiesen, dass der Anteil, der den Markt erreicht, sich von jenem der mit herkömmlichen Methoden gefundenen Wirkstoffe unterscheidet. Sorgfältige Beobachter begegnen den Behauptungen der Branche daher mit Zurückhaltung.³ Für den Finanzplatz ist die Wirkung in zweifacher Hinsicht von Bedeutung. Investitionen in künstliche Intelligenz verändern die Zusammensetzung der Forschungsausgaben und das Profil der Fachleute, welche die Konzerne in Basel rekrutieren. Wenn die Technologie Erfolg hat, könnte sie zudem die Ökonomie der Lizenzierung und der Risikokapitalfinanzierung von Biotech-Unternehmen verändern, die Teil G, Kapitel IV beschrieben hat, weil kleinere Teams mit Zugang zu Modellen und Daten Wirkstoffkandidaten zu geringeren Kosten hervorbringen könnten.

Die Konzerne setzen künstliche Intelligenz auch in ihren Finanz- und Treasury-Funktionen ein. Shared-Service-Center für Buchhaltung, Beschaffung und Lohnabrechnung, von denen mehrere die weltweiten Aktivitäten von Basel oder von kostengünstigeren Standorten im Ausland aus bedienen, sind naheliegende Kandidaten für die Automatisierung. Treasury-Abteilungen nutzen Prognosemodelle für Geldflüsse und Währungsrisiken. Steuerabteilungen, die den in Teil G, Kapitel III beschriebenen Meldepflichten der Säule 2 unterliegen, nutzen Datenwerkzeuge, um Informationen aus vielen Rechtsordnungen zu erheben und abzugleichen.⁴ Diese Anwendungen sind weniger sichtbar als die Wirkstoffforschung, doch ihre Wirkung auf die Beschäftigung in der Region könnte sich durchaus als grösser erweisen.

Anmerkungen

1. Roche und Genentech, Geschäftsberichte und Medienmitteilungen zur Übernahme von Prescient Design (2021) und zur Zusammenarbeit mit NVIDIA (November 2023); Beschreibungen des Ansatzes «lab in the loop» in Publikationen von Genentech. ↩
2. Novartis, Medienmitteilungen zur strategischen Allianz mit Microsoft (Oktober 2019) und zur Forschungszusammenarbeit mit Isomorphic Labs (Januar 2024) sowie Geschäftsberichte. ↩
3. Zur klinischen Pipeline von mithilfe von KI entdeckten Wirkstoffen und zu ersten Erkenntnissen über Erfolgsquoten vgl. die Übersichtsartikel in Nature Reviews Drug Discovery und Drug Discovery Today seit 2022. ↩
4. Zu den Konzernfinanz- und Steuerfunktionen der Pharmakonzerne vgl. Teil G, Kapitel II und III; zum Einsatz von KI in Shared Services und in der Steuerberichterstattung vgl. die Publikationen der grossen Prüfungs- und Beratungsgesellschaften. ↩

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