Institutional Money, Ausgabe 3/2026

Foto: © Finvia KI in der Pharmabranche PRODUKTE & STRATEGIEN 3/2026 | institutional-money.com 179 Medikaments eine Dauer von 15,5 Jahren und Kosten von 2,3 Milliarden US-Dol- lar. Für ein einziges Medikament werden zunächst 5.000 bis 10.000 verschiedene Moleküle untersucht. Zudem scheitert der überwiegende Teil der Wirkstoffkan- didaten: Mehr als 90 Prozent schaffen es nicht durch die klinischen Studien bis zur Zulassung. Für die Unternehmen bedeu- tet das hohe Kosten bei gleichzeitig großer Unsicherheit und für Investoren schwer planbare Cashflows und stark schwankende Erfolgsprofile. Diese Zahlen verdeutlichen das Potenzial von KI. Wenn es gelingt, bessere Entschei- dungen früher imEntwicklungsprozess zu treffen, lassen sich Fehlinvestitionen redu- zieren und Ressourcen gezielter einsetzen. Bayer etwa setzt gezielt auf KI-gestützte Plattformen, um die eigene Pipeline früh- zeitig zu „entrisken“ und nur diejenigen Projekte weiterzuverfolgen, die eine gute Erfolgschance haben. „In der Pharma- forschung ist davon auszugehen, dass KI Entwicklungszeiten verkürzt und Kosten nachhaltig reduziert“, glaubt Maschner. Hinzu kommt die zunehmende Verfüg- barkeit patientenzentrierter Daten. Durch Partnerschaften mit Forschungseinrich- tungen und Datenplattformen entstehen immer größere, qualitativ hochwertige Datensätze, die KI-Anwendungen zusätz- lich leistungsfähiger machen. Von Jahren zu Monaten Ein Beispiel für eine KI-Anwendung, die bereits in der Breite eingesetzt wird und Prozesse in der Pharmaforschung revo- lutioniert hat, ist AlphaFold. Das von der Google-Tochter DeepMind entwickelte Sys- tem sagt aus der Abfolge von Aminosäuren die räumliche Struktur und das „Faltver- halten“ von Proteinen vorher – zentrale Angriffspunkte für Medikamente. Was frü- herMonate bis Jahre experimenteller Arbeit erforderte, gelingt heute in Minuten oder Stundenmit hoher Präzision. Für dieWirk- stoffforschung bedeutet das: Zielstrukturen lassen sich schneller verstehen und poten- zielle Wirkstoffe gezielter entwickeln. Der Einsatz moderner KI-Systeme wie AlphaFold markiert einen Wendepunkt in der Logik der pharmazeutischen Forschung. Erstmals lassen sich Protein­ strukturen mit hoher, teils atomarer Präzision vorhersagen – eine zentrale Vor- aussetzung, um gezielt Wirkstoffe zu entwickeln. Was früher Jahre an experi- menteller Arbeit erforderte, kann heute in deutlich kürzerer Zeit modelliert und über- prüft werden. „Vor Tools wie AlphaFold haben viele Unternehmen praktisch im Blindflug gearbeitet – heute haben sie eine konkrete Struktur, mit der sie arbeiten kön- nen“, sagtMichielssens. „Was heutemöglich ist – vollständig automatisierteWirkstoffsu- chemit 24/7-Feedback – gab es vor wenigen Jahren noch nicht“, erklärt er. Für Investoren ist dieser Schritt entschei- dend. Denn je früher sichRisiken erkennen und Projekte priorisieren lassen, desto effi- zienter wird der Einsatz von Kapital. „KI wird einenmassiven Produktivitätsgewinn für den Sektor bringen – wir werden die Zulassung vonmehr Medikamenten sehen – und wahrscheinlich auch besseren“, sagt Michielssens. Dass KI in der Pharmaindustrie an Bedeu- tung gewinnt, lässt sich inzwischen auch an belastbaren Zahlen ablesen. Der Markt für KI-Anwendungen im Pharmasektor wächst seit Jahren zweistellig und dürfte sich weiter dynamisch entwickeln. Laut der britischen Analysefirma TBRC soll er von weniger als vier Milliarden US-Dol- lar 2025 auf mehr als elf Milliarden Dollar fünf Jahre später anwachsen – eine durch- schnittliche jährliche Wachstumsrate von mehr als 23 Prozent. Während sich diese Studien auf denMarkt für KI-Lösungen für die Pharmaindustrie beziehen, entsteht ein noch erheblich grö- ßerer wirtschaftlicher Nutzen innerhalb der Pharma- und Medizinprodukteunter­ nehmen. McKinsey schätzt, dass die Technologie dort die Wertschöpfung um 60 bis 110 Milliarden Dollar pro Jahr erhö- hen kann. Grund ist vor allem eine höhere Produktivität durch schnellere Prozesse von der Wirkstoffidentifizierung bis zur Markteinführung. Das betrifft die gesamte Wertschöpfungs- kette, nicht nur die Wirkstoffforschung, sondern auch die aufwendigen klini- schen Studien und den langwierigen Zulassungsprozess. „KI verändert die Patientenrekrutierung und die Zeitabläufe klinischer Studien“, schreibt Christoph Koenen, Global Head of Clinical Develop- Marktwachstum Prognose, in Mrd. US-Dollar TBRC erwartet, dass der Markt für KI in der Pharmabranche bis 2030 ummehr als 23 Pro- zent pro Jahr auf über elf Milliarden Dollar wachsen wird. Quelle: TBRC, AI In Pharma, 2026 » KI wird einen massiven Produktivitätsgewinn für den Sektor bringen. « Servaas Michielssens, Candriam 2025 3,78 4,79 CAGR 2025-2030 23,4% 11,12 2026 2027 2028 2029 2030