Pharmaforschung: Novo Nordisk und Anthropic testen Claude Science
Veröffentlicht am: 16.09.2026 um 20:11 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die Zusammenarbeit zwischen Pharmaunternehmen und KI-Entwicklern verdichtet sich derzeit branchenweit. Ein aktuelles Beispiel ist Novo Nordisk, das mit dem KI-Unternehmen Anthropic kooperiert und dessen Modell Claude Science in Forschung und Entwicklung testet.
Ziel sei es, biologische Zusammenhänge besser zu verstehen und die Medikamentenentwicklung zu beschleunigen. Die Künstliche Intelligenz solle zudem in der Softwareentwicklung des Konzerns zum Einsatz kommen, allerdings unter menschlicher Aufsicht.
An der Vereinbarung beteiligt sind laut Berichten Novo-Chef Mike Doustdar und Anthropic-Chef Dario Amodei. Novo Nordisk unterhält bereits Partnerschaften mit OpenAI und dem Cloud-Anbieter AWS. An der Börse zeigte die Aktie darauf zunächst kaum Reaktion und notierte zeitweise leicht im Minus bei 275,35 dänischen Kronen.
Wettbewerber setzen auf eigene Forschungsansätze
Während Novo Nordisk auf externe KI-Partnerschaften setzt, verfolgt Boehringer Ingelheim einen anderen Weg: Der Konzern nimmt die Antibiotika-Forschung wieder selbst auf, wie Konzernchef Shashank Deshpande bei einem Mediengespräch in Biberach ankündigte.
Kurzfristig würden daraus keine nennenswerten Erträge erwartet – ein Hinweis darauf, dass Investitionen in neue Wirkstoffklassen langfristig angelegt sind, unabhängig davon, ob KI-Tools zum Einsatz kommen.
Auch im Bereich der Lizenzvereinbarungen zeigt sich, wie datengetriebene Biotech-Ansätze traditionelle Pharmakonzerne anziehen: QurCan Therapeutics hat eine exklusive Forschungs- und Kooperationsvereinbarung mit Eli Lilly zu PLNP-basierten Nukleinsäuretherapien für das zentrale und periphere Nervensystem geschlossen.
QurCan erhält demnach eine Vorauszahlung, eine strategische Investition von Lilly sowie Meilensteinzahlungen von bis zu 237 Millionen US-Dollar pro Programm plus gestaffelte Lizenzgebühren auf den weltweiten Nettoumsatz. Lilly übernimmt im Gegenzug klinische Entwicklung und Vermarktung.
KI-Werkzeuge für Literaturanalyse und Datenmanagement
Neben der Wirkstoffentwicklung selbst verändert KI auch angrenzende Bereiche der Forschung. Der Verlag Elsevier integriert das Chemie-Vision-Modell MolMole von LG AI Research in seine Datenbank Reaxys, wodurch Substanzen aus Bildern und Reaktionsschemata in Patenten und Fachliteratur durchsuchbar werden.
Laut Berichten erzielt MolMole mit seinen Komponenten ViDetect, ViReact und ViMore Spitzenwerte in drei von vier Benchmark-Tests zur optischen Erkennung chemischer Strukturen und übertrifft damit etablierte Systeme wie DECIMER, MolScribe und MolGrapher. Als nächster Entwicklungsschritt sei die Reaktionsextraktion geplant.
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Im Bereich synthetischer Biologie hat das Unternehmen Therna Biosciences unter dem Namen Chronos eine Methode zur Messung zehntausender synthetischer Gene und mRNAs über 50 menschliche Zelllinien veröffentlicht, die auf Millionen funktioneller Messungen basiert. Die Module Penta-47x27K und Tria-47x28K wurden auf der Plattform Hugging Face bereitgestellt.
Das Unternehmen selbst spricht von einem rund 200-fachen Geschwindigkeitsgewinn gegenüber herkömmlichen Verfahren – eine Zahl, die auf eigenen Messungen beruht und bislang nicht unabhängig überprüft wurde. Protokolle, RNA-Foundation-Modelle sowie eine Immunzell-Studie bleiben nach Unternehmensangaben privat.
Vorsicht bei der klinischen Anwendung
Während KI in der Forschung und Entwicklung neuer Wirkstoffe zunehmend Fahrt aufnimmt, zeigt sich in der klinischen Praxis ein differenzierteres Bild.
Eine Studie des DIW Berlin mit 372 dänischen Hausärztinnen und Hausärzten zur Diagnose von Harnwegsinfekten ergab, dass die Ärzteschaft ihre Risikoeinschätzung nach einer KI-gestützten Diagnose um 41 Prozent weniger stark anpasste als nach einem gleich zuverlässigen Urin-Schnelltest.
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Etwa jeder Dritte ignorierte die KI-Information den Autoren Hannes Ullrich, Shan Huang und Renke Schmacker zufolge nahezu vollständig – mit der Folge, dass mehr unnötige Antibiotika verschrieben wurden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass technologisches Vertrauen in KI-Diagnosen nicht automatisch gegeben ist, selbst wenn die zugrunde liegende Datenqualität vergleichbar ist.
Auf europäischer Ebene betonte EU-Kommissionspräsidentin Ursula von der Leyen in ihrer Rede zur Lage der Union, KI solle das Gesundheitssystem stärken, aber Ärzte niemals ersetzen. Sie verwies dabei auf den Einsatz von KI-Mammografie zur Krebsfrüherkennung und nannte Gesundheit als eines von fünf Schwerpunktfeldern für industrielle KI-Anwendungen in der EU.
Für November seien weitere Initiativen in diesem Bereich angekündigt. Laut Weltgesundheitsorganisation verfügen bislang nur 8 Prozent der Mitgliedstaaten über eine nationale Strategie für Gesundheits-KI – ein Hinweis darauf, dass die regulatorische und strategische Einbettung solcher Technologien vielerorts noch am Anfang steht.
Fazit
Die Beispiele zeigen ein uneinheitliches, aber dynamisches Bild: Große Pharmakonzerne wie Novo Nordisk setzen zunehmend auf externe KI-Partnerschaften, um Forschungsprozesse zu beschleunigen, während andere Unternehmen wie Boehringer Ingelheim eigene Forschungskapazitäten wiederaufbauen.
Parallel dazu mehren sich Studien, die zeigen, dass der praktische Nutzen von KI in der klinischen Anwendung stark von Akzeptanz und Vertrauen der Anwender abhängt – ein Faktor, der über die reine technologische Leistungsfähigkeit hinausgeht.
