Zusammenfassung
„Vollständig KI-generierte“ (De-novo-)Therapeutika befinden sich nun eindeutig in der klinischen Phase, doch die fundiertesten öffentlichen Belege liegen derzeit eher in der frühen bis mittleren klinischen Entwicklung als in abgeschlossenen Spätphasen-Studien vor. Der stärkste peer-reviewte klinische Proof-of-Concept Stand Mai 2026 ist rentosertib von Insilico Medicine (ehemals ISM001-055 / INS018_055), für das Ergebnisse einer randomisierten Phase-2a-Studie bei idiopathischer pulmonaler Fibrose (IPF) in Nature Medicine veröffentlicht wurden (online erschienen am 3. Juni 2025).[1]
Parallel dazu sind mehrere mit generativen KI-Plattformen entwickelte Programme in die Phase 1 eingetreten (zum Beispiel das erste KI-basierte Medikament von Isomorphic Labs in Großbritannien und ABS-101 von Absci) oder in pivotale Studien übergegangen (beispielsweise GB-0895 von Generate:Biomedicines mit geplanten globalen Phase-3-Studien sowie MDR-001 von MindRank, bei dem der erste Patient in einer Phase-3-Studie in China behandelt wurde).[2–5]
State of the Art
In der Praxis kann sich „KI-basiertes Design“ auf verschiedene technische Beiträge entlang des Pfades von der Target-Selektion über die Lead-Optimierung bis hin zum Molecule Engineering beziehen. Insilico beschreibt beispielsweise einen End-to-End-Workflow, bei dem zunächst ein Target für IPF mithilfe der PandaOmics-Engine identifiziert und anschließend ein Small Molecule unter Einsatz der generativen Chemie-Engine Chemistry42 entworfen und optimiert wurde.[6]
Eine separate, zunehmend wichtige Fähigkeit ist die hochpräzise Modellierung von Proteinformen und -interaktionen. Die öffentliche Berichterstattung über das erste KI-basierte Medikament von Isomorphic Labs stellt das Projekt explizit als durch AlphaFold 3 vorangetrieben dar, das als Werkzeug beschrieben wird, welches „die Form von Proteinen und deren Interaktion mit anderen Molekülen präzise vorhersagen“ kann.[2]
Auf der Seite der Biologika demonstrieren De-novo-Methoden der Proteingenerierung eine Kontrolle der Bindung auf atomarer Ebene. Ein Bericht aus dem Jahr 2026 beschreibt die Kombination eines fein abgestimmten RFdiffusion2-Netzwerks mit Yeast-Display-Screening zur Erzeugung von Antikörperformaten (VHHs, scFvs und vollständige Antikörper), die nutzerspezifische Epitope „mit atomarer Präzision“ binden. Kryo-EM-Bestätigungen der Bindungsposen und Affinitätsreifung ergaben dabei Binder im einstelligen nanomolaren Bereich unter Beibehaltung der Epitopselektivität.[7]
Klinische Evidenz
Die folgende Tabelle fasst eine kleine Auswahl an De-novo-, generativen KI-basierten Programmen mit expliziten, quellengestützten klinischen Meilensteinen im vorliegenden Datensatz zusammen.
Führend bei peer-reviewten klinischen Ergebnissen
Das detaillierteste und peer-reviewte klinische Signal im Datensatz ist rentosertib von Insilico bei IPF. Der veröffentlichte Bericht beschreibt „die erste multizentrische, doppelblinde, randomisierte, placebokontrollierte Phase-2a-Studie“, in der rentosertib (ehemals ISM001-055) getestet wurde – charakterisiert als „First-in-Class KI-generierter niedermolekularer Inhibitor von TNIK“, wobei TNIK als ein „mithilfe generativer KI entdecktes First-in-Class-Target bei idiopathischer pulmonaler Fibrose (IPF)“ beschrieben wird.[1]
Die Wirksamkeit wurde als Veränderung der forcierten Vitalkapazität (FVC) angegeben, wobei der Arm mit der höchsten Dosis eine mittlere Veränderung von mL (95% CI 10.9 bis 185.9) in der Gruppe mit 60 mg einmal täglich zeigte, verglichen mit mL (95% CI −116.1 to 75.6) in der Placebogruppe.[1] Begleitende Mitteilungen zu demselben Phase-2a-Programm beschreiben das Erreichen des primären Endpunkts für Sicherheit und Verträglichkeit über alle Dosierungsstufen hinweg sowie eine dosisabhängige FVC-Verbesserung bei einem sekundären Endpunkt.[12]
Unabhängig davon meldete Insilico regulatorische Fortschritte für eine Formulierung zur direkten Inhalation: Eine Inhalationslösung von rentosertib erhielt die IND-Zulassung für eine Phase-1-Studie zur Bewertung von Sicherheit, Verträglichkeit und Pharmakokinetik.[13]
Die nachfolgende Welle
Über rentosertib hinaus beschreiben mehrere Organisationen nun öffentlich First-in-Human-Tests für KI-basierte Kandidaten.
Isomorphic Labs (Alphabet) gab den Beginn klinischer Studien am Menschen für sein erstes KI-basiertes Medikament bekannt. Eine Phase-1-Studie sei in Großbritannien im Gange und konzentriere sich auf die Sicherheit und Verträglichkeit bei gesunden Probanden, wobei das Projekt als von AlphaFold 3 getrieben beschrieben wird.[2]
Generate:Biomedicines hat sowohl frühe klinische Daten als auch Absichten für Spätphasen-Studien offengelegt. Für GB-0669 (ein SARS-CoV-2-neutralisierender Antikörper) zeigten First-in-Human-Daten eine Phase-1-Verträglichkeit ohne dosislimitierende Toxizitäten oder schwerwiegende unerwünschte Ereignisse und berichteten Neutralisierungsmetriken (beispielsweise Neutralisierungsindex 15 bei 1200 mg).[11] Für GB-0895 (Anti-TSLP) kündigte das Unternehmen Pläne zur Initiierung zweier globaler Phase-3-Studien (SOLAIRIA-1 und SOLAIRIA-2) an und beschrieb das Dosierungsschema (300 mg subkutan alle sechs Monate) sowie ein 52-wöchiges Design mit einem primären Endpunkt, der an die jährliche Asthma-Exazerbationsrate gekoppelt ist.[4, 10]
Absci hat mehrere KI-entwickelte Antikörper in die klinische Erprobung gebracht. Es wurde gemeldet, dass die ersten gesunden Probanden in einer Phase-1-Studie zu ABS-101 dosiert wurden, einem Anti-TL1A-Antikörper, der mit seiner generativen KI-Plattform entwickelt wurde.[3] Zudem wurde die Dosierung der ersten gesunden Probanden in einer Phase-1/2a-HEADLINE-Studie für ABS-201 (Anti-PRLR) gemeldet, wobei Interimsdaten für die zweite Hälfte von 2026 erwartet werden.[14]
Realitätscheck
Erstens bedeutet „in der klinischen Prüfung“ nicht „klinisch bewiesen“. Das deutlichste Wirksamkeitssignal im Datensatz (Veränderung der FVC durch rentosertib in Phase 2a) ist noch immer ein Phase-2a-Ergebnis und wird explizit so dargestellt, dass es weiterer Untersuchungen in größeren und längeren Studien bedarf.[15]
Zweitens stellt das Erreichen pivotaler Studien in der Regel den Übergang zu längeren, bestätigenden Tests dar und nicht deren Abschluss. Beispielsweise wird das Phase-3-Asthma-Programm für GB-0895 als geplanter Beginn beschrieben und spezifiziert ein 52-wöchiges placebokontrolliertes Design, was impliziert, dass Ergebnisse erst nach einer erheblichen Nachbeobachtungszeit und Analyse vorliegen werden.[4, 10] In ähnlicher Weise ist die Bekanntgabe von MindRank zu MDR-001 als Dosierung des ersten Patienten in Phase 3 formuliert, was einen Meilenstein zum Studienbeginn und nicht ein Auslesen der Endpunkte darstellt.[5]
Drittens bleibt der Begriff „KI-basiertes Design“ über verschiedene Modalitäten und Unternehmen hinweg heterogen. Einige Programme betonen generative End-to-End-Workflows sowohl für das Target als auch für das Molekül (wie für die Target-Identifizierung und den KI-generierten Inhibitor von rentosertib beschrieben), während andere den Schwerpunkt auf die Strukturvorhersage (AlphaFold-gestützte Bemühungen) oder die De-novo-Protein-/Antikörper-Generierung (RFdiffusion-basierte Ansätze) legen.[1, 2, 7]
Ausblick
Die kurzfristige wissenschaftliche Frage ist, ob sich das für rentosertib beobachtete Phase-2a-Signal – insbesondere die dosisabhängige FVC-Veränderung – in größeren und längeren Studien bei IPF reproduzieren lässt, einem Umfeld, in dem der Rückgang der Lungenfunktion klinisch bedeutsam und schwer umkehrbar ist.[1]
Die kurzfristige translationale Frage ist, ob KI-entwickelte Antikörper wie GB-0895 eine lang wirkende Pharmakokinetik und Biomarker-Suppression aus der Phase 1 in klinisch bedeutsame Reduktionen von Exazerbationen über ein einjähriges Phase-3-Design übertragen können.[4, 10] Schließlich wird das Feld mit dem Eintritt weiterer Kandidaten in die Phase 1 (einschließlich der von Isomorphic Labs und Absci beschriebenen) weniger nach Behauptungen über die Designgeschwindigkeit beurteilt werden, sondern vielmehr nach den klinischen Eigenschaften, auf deren Messung frühe Studien explizit ausgelegt sind: Sicherheit, Verträglichkeit, Pharmakokinetik und – später – validierte Wirksamkeitsendpunkte.[2, 3]
