Zwischen Biontech und dem Start-up besteht bereits eine mehrjährige strategische Partnerschaft.
Zwischen BioNTech und dem Start-up besteht bereits eine mehrjährige strategische Partnerschaft.Foto: Sebastian Gollnow/dpa

BioNTech übernimmt KI-Start-up InstaDeep für umgerechnet 410 Millionen Euro

Von 14. Januar 2023
Das Mainzer Pharmaunternehmen BioNTech erwirbt das britische Start-up InstaDeep. Dessen KI-Kompetenz soll bei der Wirkstoffentwicklung helfen.

Das durch seinen Corona-Impfstoff auf mRNA-Basis bekannt gewordene Mainzer Pharmaunternehmen BioNTech wird sich vergrößern. Nachdem beide Unternehmen bereits über mehrere Jahre eine strategische Partnerschaft gepflegt hatten, wird BioNTech das britische Start-up InstaDeep übernehmen. Das 2014 gegründete Unternehmen befasst sich vor allem mit Künstlicher Intelligenz (KI) und darauf gestützten Entscheidungsprozessen.

KI-Start-up mit 240 Fachkräften und starker Vernetzung

Wie das „Manager-Magazin“ berichtet, hat das Mainzer Unternehmen für die Übernahme einer Vorabzahlung von rund 362 Millionen Pfund Sterling in bar zugestimmt. Umgerechnet entspricht dieser Wert 410 Millionen US-Dollar. Wie BioNTech am Dienstag (10.1.) mitteilte, sei dies die bisher größte Übernahme in der Geschichte des Unternehmens.

Anteilseignern von InstaDeep stellte BioNTech zudem erfolgsabhängige Zahlungen in einer Gesamtsumme von bis zu 200 Millionen Pfund Sterling in Aussicht. Mit der Vereinbarung wird InstaDeep mit Sitz in London ein Tochterunternehmen des mRNA-Pioniers. Die Briten beschäftigen etwa 240 Fachkräfte und verfügen über ein weltweites Netz an Forschungspartnern in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Data Science.

BioNTech kehrt zurück zu den Wurzeln

Die Mainzer versprechen sich von der Übernahme den Aufbau „vollständig integrierter, unternehmensweiter Kapazitäten zur Erforschung, Konzeption und Entwicklung von Immuntherapien der nächsten Generation im großen Maßstab“.

Das deutsch-türkische Wissenschaftler-Ehepaar Uğur Şahin und Özlem Türeci geht offenbar nach dem kommerziellen Durchbruch mithilfe des Corona-Impfstoffs Comirnaty zurück zu seinen Wurzeln. BioNTech hatte vor Ausbruch der Coronakrise über etwa 25 Jahre hinweg an der mRNA-Technologie geforscht.

Das eigentliche Ziel sei dabei nach Angaben des Gründerpaares die Entwicklung eines Impfstoffs oder Biopharmazeutikums gegen Krebs gewesen. Künftig will man wieder auf diesen Forschungspfad zurückkehren. Allerdings sollen nach der viel beachteten Entwicklung des Corona-Impfstoffs auch noch weitere Präparate gegen Infektionskrankheiten entstehen.

Welchen Nutzen kann InstaDeep für BioNTech haben?

Dazu soll InstaDeep mit seinen technologischen Möglichkeiten beitragen. In gemeinsamen Forschungslaboren sollen schon in der ersten Jahreshälfte die Arbeiten beginnen, sobald die Kartellbehörden grünes Licht gegeben haben.

Wie das Fraunhofer-Institut erläutert, soll der Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Wirkstoffentwicklung vor allem für beschleunigte Verfahren sorgen. Üblicherweise sei der Entwicklungsprozess eines Medikaments langwierig, weil Molekülbibliotheken zu durchforsten und Testreihen zu durchlaufen seien.

KI-gestütztes Machine Learning erleichtert es, die Eigenschaften einer potenziellen Substanz zu prognostizieren. Je nach Entwicklungsziel kann die KI Substanzen auswählen, welche die gewünschten Merkmale aufweisen und vermutlich nicht wirksame ausscheiden.

KI kann Entwicklungsprozess beschleunigen und günstiger machen

Der Prozess wird dadurch gegenüber der digitalen Begleitung beschleunigt. Auch kann er helfen, in erheblichem Maße Kosten zu sparen und Präparate zu entwickeln, die klinischen Testanforderungen genügen. Neuesten Erkenntnissen zufolge kostet es im Schnitt mehr als 2,5 Milliarden US-Dollar, einen neuen Wirkstoff auf den Markt zu bringen.

Das Marktforschungsunternehmens Bekryl schätzt das Potenzial von KI, Kosten in der Wirkstoffentwicklung einzusparen, auf über 70 Milliarden US-Dollar bis 2028. Dazu kommt, dass es in der Praxis nur weniger als zehn Prozent der Wirkstoffkandidaten nach den Phase-1-Studien überhaupt auf den Markt schaffen.

Allerdings kann eine Maschinenintelligenz nicht von allein ursächliche Zusammenhänge zwischen chemischen Strukturen und ihren Effekten erkennen. Es kommt deshalb darauf an, sie mit den entsprechenden Daten zu füttern. Dies setzt voraus, dass die Nutzer den entsprechenden Krankheitsprozess vollständig verstehen.



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