Darmkrebs-Prognose: KI-Algorithmus MangroveGS erreicht 80% Genauigkeit
10.06.2026 - 14:07:37 | boerse-global.de
Statt jahrelanger Tierversuche und teurer klinischer Studien sollen Wirkstoffe künftig erst am Computer simuliert werden. Sanofo treibt diesen „In Silico First“-Ansatz massiv voran – mit virtuellen Patientenzwillingen und KI-gestützten Modellen.
Digitale Zwillinge für die Forschung
Am BioCampus in Frankfurt tüfteln Forscher um Markus Rehberg an sogenannten Quantitativen Systempharmakologie-Modellen (QSP). Diese digitalen Zwillinge bilden biologische Prozesse mathematisch ab – und zeigen, wie der Körper auf neue Wirkstoffe reagiert.
Während KI-gestützte Simulationen und Modelle die Forschung revolutionieren, müssen Unternehmen gleichzeitig die rechtlichen Rahmenbedingungen im Blick behalten. Dieser kostenlose Leitfaden erklärt kompakt die Anforderungen der EU-KI-Verordnung für alle, die KI-Systeme entwickeln oder nutzen. EU AI Act in 5 Schritten verstehen
Besonders spannend: Die Modelle nutzen Single-Cell-RNA-Sequenzierung. Das erlaubt detaillierte Einblicke in zelluläre Mechanismen. Der Fokus liegt aktuell auf Autoimmunerkrankungen wie Asthma, rheumatoider Arthritis und entzündlichen Darmerkrankungen.
Das Ziel: KI analysiert und optimiert die Modelle, beschleunigt Entwicklungsprozesse und minimiert Risiken in späteren klinischen Phasen.
Milliarden-Partnerschaften für KI
Sanofi setzt dabei auf starke Partner. Im Juni 2026 weitete der Pharmariese die Zusammenarbeit mit Owkin aus. Die mehrjährige Partnerschaft baut auf einem bestehenden Abkommen über 90 Millionen Euro auf.
Konkret: Sanofi erhält eine fünfjährige Lizenz für die K Pro Plattform von Owkin. KI-gestützte Workflows sollen fest in Forschung und Entwicklung verankert werden.
Parallel integriert das Unternehmen Lösungen von Snowflake. Neben KI-Agenten im Vertrieb – etwa dem System „Concierge for Field“ – kommen Snowflake-Anwendungen auch in F&E, Beschaffung und IT zum Einsatz. Sanofi soll eines der ersten Biopharma-Unternehmen sein, das KI großflächig über die gesamte Wertschöpfungskette nutzt.
Staat fördert Computersimulationen
Der Trend zur digitalen Medizin wird auch politisch gestützt. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) hat eine Förderrichtlinie für In-silico-Methoden veröffentlicht. Projekte können bis zum 27. August 2026 eingereicht werden.
Auch die Wissenschaft liefert Fortschritte: Ein Team der Universität Kassel entwickelte ein Verfahren für Quantenrechnungen, das biologische Großsysteme mit mehreren Millionen Atomen modelliert. Getestet wurde die Technik an Bakteriophagen mit 45 Millionen Atomen – Anwendungspotenzial gibt es in der Krebsforschung und Chronobiologie.
An der Universität Genf wurde zudem der KI-Algorithmus „MangroveGS“ ausgezeichnet. Er prognostiziert das Metastasenrisiko bei Darmkrebs mit rund 80 Prozent Genauigkeit – und könnte so Tierversuche reduzieren.
Warum präzise Modelle so wichtig sind
Die Notwendigkeit besserer Vorhersagen zeigte sich im Juni 2026 schmerzhaft: Sanofi brach die Phase-3-Studie MOBILIZE zum Wirkstoff Riliprubart ab. Grund: unzureichende Wirksamkeit bei der neurologischen Erkrankung CIDP.
Solche Rückschläge in späten Entwicklungsphasen kosten Milliarden. In-silico-Methoden sollen genau das verhindern – indem sie potenzielle Misserfolge frühzeitig erkennen.
Trotz dieser Herausforderungen gibt es auch Erfolge: Sanofi erhielt im Juni 2026 die EU-Zulassung für eine subkutane Form der Myelom-Therapie Sarclisa. Verabreicht wird sie per On-Body-Injektor.
Und das Münchner Biotech-Unternehmen Vertanical bekam die deutsche Zulassung für das Cannabis-Fertigarzneimittel Exilby. Marktstart: September 2026. Eine Phase-3-Studie mit 820 Teilnehmern hatte eine Schmerzreduktion von 1,9 Punkten gezeigt – gegenüber 1,4 Punkten in der Placebogruppe.
