Künstliche Intelligenz bei Merck Mit KI an die Spitze: Wie Merck mit künstlicher Intelligenz zum Best-in-Class-Unternehmen werden will

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Künstliche Intelligenz wird zum Gamechanger in den Bereichen Healthcare, Life Sciences und Electronics und Merck in Darmstadt will hier ganz vorne mitspielen. Die Reise habe gerade erst begonnen, sagt CEO Belen Garijo. Wo Merck heute schon KI einsetzt und was der Konzern für Pläne hat.

Nein, Künstliche Intelligenz ist schon lange kein Hype mehr, sondern hat klammheimlich alle Lebensbereiche erobert – schon in Auto und Smartphone-Kamera stecken mehr KI als vielen von uns bewusst sein dürfte. Und spätestens seit ChatGPT Medien und Talkrunden dominiert, kennen auch wissenschaftlich und technisch weniger Versierte den Begriff der generativen KI.

Aber wie sieht es mit dem Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Chemie- und Pharmaindustrie aus? Welchen Stellenwert zumindest der Darmstädter Merck Konzern dem Thema beimisst ist auf einer Veranstaltung Anfang Dezember letzten Jahres deutlich geworden. Viele hochrangige Köpfe haben die Veranstalter aufgeboten. Konzernchefin Belen Garijo ist gekommen, die strategische Bedeutung von KI-Technologien für Merck aufzuzeigen. „Künstliche Intelligenz ist mehr als ein Hype. Es ist eine transformative Kraft, die die Art, wie wir arbeiten und kommunizieren verändert,“ sagt sie.

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Auch Chief Technology Officer Laura Matz setzt auf Innovationen durch KI. Im Juli 2021 hat die in analytischer Chemie promovierte Chemikerin den neugeschaffenen CTO-Posten übernommen und seitdem allerhand bewegt. U.a.unterstützt Matz das konzernweite Smartfacturing Programm, das Synergien zwischen den drei Geschäftsbereichen: Electronics, Health Care und Life Science heben und mittels Automatisierung, Datenanalyse, künstlicher Intelligenz und IoT eine effizientere und flexiblere Produktionsumgebung schaffen soll.

KI soll technologische Spitzenposition ermöglichen und Kundenanforderungen erfüllen helfen

Merck wandelt sich also gerade und KI soll eine wichtige Rolle spielen. Es geht um den Einsatz von KI im Konzern, damit Merck technologisch an der Spitze mitspielt, und es geht um KI-gestützte Werkzeuge, die Kunden helfen sollen ihre Probleme zu lösen. Der Konzern fährt dabei zweigleisig: Man will Ecosysteme schaffen in deren geschützten Umgebungen, Kunden, Wissenschaftler, Institute und Behörden Daten austauschen und mit Künstlicher Intelligenz tiefgehende Analyse durchführen können. Merck bringt aber auch KI-unterstützte Software auf den Markt, wie z.B. Catalexis oder ein KI-Tool für Halbleiterindustrie, das die Materialentwicklung für die neuen EUV-Resist-Materialien beschleunigen soll.

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Digitalisierung in der Pharmaindustrie

Catalexis soll Kunden, die neue Synthesen entwickeln, bei der Katalysatorauswahl unterstützen und die Zahl der Experimente von mehreren hundert auf 23 reduzieren. Basierend auf den Daten eines Testkits mit 23 Katalysatoren schlägt der Algorithmus 20 ausgewählte Katalysatoren für die gewünschte Reaktion vor.

KI unterstützt Mercks Transformationsprozess

Das Unternehmen sieht sich selbst auf gutem Weg. Doch ein paar Hausaufgaben gibt es noch zu machen. Um das volle Potenzial von künstlicher Intelligenz zu heben, müsse Merck eine „Data Culture Vision" entwickeln und jeden Mitarbeiter mit dem Wissen und den Werkzeugen ausstatten, um Daten und KI zu nutzen, erklärt Whalid Mehanna. Seit 2023 ist er Chief Data & AI Officer bei Merck und steuert nun die Daten- und KI-Organisation innerhalb des Konzerns (Merck Data & AI Organization (MDAO)), welche die kombinierte Strategie für Innovation und „Data & Digital vorantreiben soll. Mit Big Data hat Mehanna seit über 25 Jahren Erfahrung. Er war bei Mercedes Benz und hat dort das Data & Analytics-Team geleitet. Nun will er die 63.000 Mitarbeitenden bei Merck motivieren, KI zu nutzen und in der täglichen Arbeit auf Datenqualität zu achten.

Die Basis wird gerade geschaffen

Eine große Aufgabe, für die ein Fundament gelegt und Basisarbeit geleistet werden müsse, betont er, bildlich symbolisiert durch eine Pyramide, deren Spitze gekrönt sei von State-of-the Art-KI, die Geschäftsprozesse und -modelle transformieren werde. „Indem wir jeden Mitarbeiter mit dem Wissen und den Werkzeugen ausstatten, um Daten und KI zu nutzen, schaffen wir die Grundlage für nachhaltiges Wachstum und bereiten die Bühne, um das Spiel zu verändern,“ erklärt Mehanna.

Konkret heißt das Werkzeug myGPT, eine Merck-eigene ChatGPT-Entwicklung, die 2023 installiert wurde und seitdem mehr als drei Millionen Prompts verarbeitet habe. Mittlerweile gibt es Funktionen für die Zusammenarbeit, das Surfen im Internet und der Zugriff auf Unternehmenssysteme sind möglich. Das System kommt offenbar an. Knapp zwei Jahre nach der Einführung verzeichnet Merck eine Nutzerbasis von 18.000, Tendenz steigend.

Ecosysteme für den KI-Einsatz

Für Merck ist KI kein Neuland. Schon seit 2017 arbeiten die Darmstädter mit dem Datenanalyseunternehmen Palantir zusammen, mit dem Ziel Datenecosysteme zu schaffen. Zwei gemeinsame Unternehmen haben die beiden Partner in der Zwischenzeit gegründet:

• Das Joint Venture Syntropy soll helfen, wissenschaftliche Daten aus der Krebsforschung zu aggregieren und effizienter zu nutzen. Die Idee dahinter: Wissenschaftler, Institute, Gesundheitsbehörden u.a. können Rohdatensätze in die Datenbank hochladen und so der Wissenschaftscommunity zugänglich machen. Die in Syntropy integrierte KI ermöglicht es den Nutzern, in den Datensätzen zu suchen, Daten zu extrahieren, zu analysieren und die visualisieren.

• Die Grundidee der Datenanalyseplattform Athinia ist ähnlich. Allerdings geht es hier um Materialdaten für die Halbleiterfertigung. Athinia soll es Halbleiterherstellern und Materiallieferanten ermöglichen, Daten untereinander auszutauschen, zu aggregieren sowie zu analysieren, um so das Verständnis der Wechselwirkungen zwischen Materialien und Prozessen in Produktionsanlagen für Halbleiter zu verbessern. CTO Laura Matz hat die Kooperation zur Chefsache gemacht und ist in Personalunion CEO von Athinia.

Schneller und zielgenauer Pharmawirkstoffe entwickeln

Nicht weniger als eine Revolution in der Wirkstoffentwicklung verspricht die Entwicklung an der Ashwini Ghogare maßgeblich beteiligt war. Die promovierte Chemikerin ist „Head of AI and Automation for Drug Discovery“ bei Merck und ist die treibende Kraft hinter „AIDISSON“AI-enabled Drug DIscovery SolutiON, einer KI-basierten Modellierungsplattform zur Wirkstoffforschung, die schneller und präziser vielversprechende Moleküle für neue Medikamente identifizieren soll. „Jeder Schuss ein Treffer,“ erklärt Chogare anschaulich das Ziel hinter Aidisson. Und das würde jede Menge Zeit und Geld sparen. Schließlich nimmt im Lebenszyklus eines Arzneimittels von der Entwicklung bis zu dessen Markteinführung das Design des Wirkstoffs 40 Prozent der Zeit in Anspruch und verschlingt über zwei Milliarden US-Dollar.

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Aufbruchstimmung in der Pharmaforschung: Kleine Moleküle, großes Potenzial

Clou der Entwicklung sind die Unmengen an experimenteller Daten, die in die Modellierung fließen. 30 Jahre Daten und Erfahrung in der Arzneimittelentwicklung stecke in der Software, erklärt Chogare. Spannend dabei: Es fließen auch Informationen ein, wenn Moleküle die Erwartungen nicht erfüllt haben. Diese negativen Daten seien bei der Erstellung generativer KI-Modelle besonders wichtig, damit die KI nicht irgendwann anfange zu halluzinieren und falsche Modelle zu liefern, betont Chogare.

Virtuelle Molekülmodelle und Sythesewege

Die generativen KI-Modelle optimieren aber nicht nur sondern sie erzeugen auch de-novo virtuelle Molekülmodelle mit den gewünschten chemischen Eigenschaften. Neue Moleküle entstehen auf der Grundlage von Neuartigkeit, Arzneimittelähnlichkeit (= qualitative Bewertung der Eignung einer Verbindung als Arzneimittel) und Ähnlichkeit mit einer chemischen Zielstruktur. Sie bewerten die generierten Moleküle auch nach ihrer Fähigkeit, synthetisiert zu werden. Dies sei ein wichtiger Fortschritt, betont Chogare. Denn nicht wenige vielversprechende Wirkstoffe scheitern, weil es keine oder nur sehr aufwändige Synthesen gibt. Synthia, so der Name der Software, ermöglicht es Chemikern, den am besten geeigneten Syntheseweg für ihre Wirkstoffkandidaten zu ermitteln und spuckt auch gleich eine Liste der wichtigsten Komponenten und Reagenzien aus, die für die Wirkstoffherstellung benötigt werden.

Merck vermarktet übrigen das ursprünglich interne Tool mittlerweile auch weltweit an externe Arzneimittelunternehmen. Vor allem kleinere Teams, die selten Zugriff auf große interne Datenbestände haben, um eigene Modelle zu erstellen, könnten von Aidisson profitieren, sagt das Unternehmen.

Kein Allheilmittel, aber ein wichtiges Unterstützungswerkzeug

Fakt ist, KI wird sich in Zukunft zu dem wichtigsten Werkzeug der Arzneimittelforschung entwickeln. Da sind sich die Experten von Merck mit denen der Marktbegleiter einig. Kein Pharmaunternehmen, das nicht die Bedeutung von KI unterstreicht und auf Effizienzgewinne und Zeitersparnis hofft. Klar ist aber auch: Künstliche Intelligenz allein wird es auch nicht richten. Ohne menschliche Unterstützung kann ein Algorithmus, und sei er noch so ausgefeilt, das perfekte Molekül nicht finden.

Der Einsatz von KI-gestütztem Moleküldesign kann aber Moleküle so verbessern, dass die Anzahl der „Design-Make-Test“-Zyklen, die zur Optimierung eines Arzneimittelkandidaten erforderlich sind, minimiert werden. Stu Bailey, „Head of Clinical Measurement Sciences“ bei Merck Healthcare sieht eine Beschleunigung von 25 bis 50 Prozent und eine Reduktion der Menge an benötigten Materialien und Labortests.

Merck hat in einem Beispiel 46.000 theoretische Moleküle mit KI bewertet. Von diesen synthetisierten die Forscher 35, und mehr als die Hälfte dieser Moleküle waren gute Treffer. Dies stelle eine erhebliche Verbesserung gegenüber einem rein experimentell gesteuerten Entdeckungsprozess dar, bei dem im Durchschnitt eine Trefferquote von unter einem Prozent erzielt werde, betont Bailey.

Merck setzt in der Arzneimittelforschung auf die integrative Kraft der KI

Merck ist als mittelgroßes Pharmaunternehmen breit aufgestellt: Impfstoffe, therapeutische Proteine, Antikörper-Wirkstoff-Konjugate, Monoklonale Antikörper und kleine Moleküle für die Indikationsgebiete „Neurologie & Immunologie“, „Onkologie“, „Fertilität“ sowie „Herz-Kreislauf-, Stoffwechsel- & endokrine Erkrankungen.

Mit Blick auf den Einsatz von KI in der Arzneimittelentwicklung, verfolgt das Unternehmen eine „modalitätsagnostische Forschungsstrategie“. Mit diese Strategie will Merck, Erkenntnisse aus allen Wirkstoffklassen zu nutzen, damit sich die Entwicklung von Biologika, ADCs und der Entdeckung kleiner Moleküle gegenseitig befruchten. Konkret nutzen die Forscher für KI-gestütztes Proteindesign und -modellierung das Vorhersagemodell Alphafold, das als Open Source Software anhand linearer Aminosäureketten die 3D-Struktur des Proteins vorhersagt.

KI, das zeigt das Beispiel Merck, ist keine Eintagsfliege. Als Werkzeug mit Überlegung eingesetzt, löst es komplexe Fragestellungen und hebt die Analyse großer Datenmengen auf ein neues Level.

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