Seit mindestens 2017 spricht er immer wieder öffentlich darüber, wie KI-Systeme die Innovation verändern und wie sich Schutzrechte dem anpassen müssen, oder auch nicht. Mittlerweile ist dieses Thema nicht zuletzt dank ChatGPT auch in der Öffentlichkeit präsent. Salsberg ist es gewohnt, entsprechende Auskünfte zu geben. Im Gespräch mit ihm zieht sich ein Aspekt wie ein roter Faden durch das Gespräch: KI, so wie sie Novartis im Innovationprozess einsetzt, ist die Grundlage für ganz neue Hilfsmittel für die Forschenden, nicht mehr und nicht weniger. Diese stehen ihnen bei der Forschungstätigkeit genauso wie bisherige Werkzeuge zur Verfügung. KI-Werkzeuge benötigen menschlichen Input und vor allem eine sorgfältige Kontrolle des Ergebnisses. Klar ist für Salsberg: Die Ideengebenden und somit die Erfindenden bleiben die Menschen. KI ist für Novartis also eine Ergänzung im Innovationsprozess und kein Ersatz für Forscherinnen und Forscher.
Generative KI unterstützt die Forschung ebenfalls
Die zweite grössere Kategorie von KI-Werkzeugen entspricht der generativen KI. Sie dient Forschenden zum Beispiel zur Schaffung neuer Moleküle mit der In-silico-Methode. Das Grundkonzept kann mit der allgemeinen Nutzung von KI-Tools zur Generierung von Sprache oder Bildern verglichen werden, jedoch mit sehr viel mehr menschlicher Steuerung und Kontrolle. Beispielsweise, wie Salsberg erklärt, nachdem ein KI-Tool entwickelt, trainiert und mit relevanten Datensätzen für eine bestimmte Forschungsaufgabe gespiesen wurde, könnte eine Forscherin oder ein Forscher sie bitten, die Eigenschaften eines Moleküls oder Proteins zu nehmen, die zuvor erfolgreich waren und einige virtuelle Versionen von neuen Molekülen vorzuschlagen, die die gleichen Eigenschaften oder Wirkungen aufweisen. Wie beim Einsatz der nicht-generativen KI geht es auch hier in erster Linie um Mustererkennung. Die Muster werden jedoch nicht nur in einer bestehenden Datenbank gesucht, sondern auf etwas Neues angewendet. Der Output kann eine grosse Anzahl virtueller Moleküle sein. Die Forschenden müssen danach herausfinden, ob und welche Moleküle vielversprechend sind und sich im Labor synthetisieren lassen. Daraufhin müssen die Forschenden diese Kandidaten selbstverständlich weiterentwickeln und testen, denn grundlegende Moleküle sind nur der Anfang eines langwierigen und komplexen Prozesses zur Entwicklung von Medikamenten. Die KI liefert also auch hier einen spürbaren Mehrwert, fungiert jedoch vor allem als Werkzeug zur Steigerung des menschlichen Erfindergeistes und für eine effizientere Forschung.
Die Tools, die bei Novartis mit KI funktionieren, können in zwei grössere Kategorien unterteilt werden: die nicht-generative und die generative KI. Die nicht-generative KI ist ein Analyse-Tool, das unter anderem zur Erkennung von Mustern in grossen Datenmengen dient. Und Daten besitzt das Pharmaunternehmen aufgrund der intensiven Forschungstätigkeit von Haus aus viele. Zum Beispiel in der Form von digitalen Bibliotheken mit Millionen von möglichen Wirkstoffen und entsprechenden Kombinationen.
«Wenn wir wissen, dass ein bestimmter Aspekt eines Moleküls für die Behandlung einer Krankheit potenziell nützlich ist, können wir die KI auf diese Bibliotheken ansetzen, um rasch weitere Kandidaten mit diesen Eigenschaften zu finden», sagt der Experte. Wo KI zusehends unabdingbar ist, sind die klinischen Tests, die auf dem langen Weg einer Medikamentenzulassung vorgeschrieben sind. Hier ermöglicht sie eine deutlich höhere Effizienz beim Identifizieren von geeigneten Patientinnen und Patienten, insbesondere mit selteneren Krankheiten.
KI-Tools gehören laut Corey Salsberg mittlerweile zum Standard in vielen Innovationsprozessen von Novartis. Allerdings variiere die Qualität solcher KI-Werkzeuge von Drittanbietern stark und es eigneten sich nicht alle zum Einsatz in biopharmazeutischer Forschung und Entwicklung. Die Auswahl geeigneter und sicherer Tools kann zeitaufwändig sein. Sie müssen die praktischen, rechtlichen und ethischen Anforderungen von Novartis erfüllen und sollten möglichst wenige von den Schwachstellen aufweisen, mit denen Standard-KI-Werkzeuge nach wie vor kämpfen.
Fantasie-Resultate ausschliessen
Ein unerwünschter Nebeneffekt generativer KI-Systeme ist auch im Pharmabereich das Halluzinieren. Manchmal wird erst im Labor klar, dass beim virtuellen Protein oder Molekül aus der Maschine in der Realität etwas nicht ganz stimmt. Hinzu kommen Themen wie Vertraulichkeit und Datenschutz, die Novartis vor dem Einsatz neuer KI-Werkzeuge abklärt. Aus all diesen Gründen steht beim Einsatz von KI zurzeit der Effizienzgewinn im Vordergrund. Die Fäden in den Händen behalten, die Forschung leiten und die Qualität sichern, werden noch lange Zeit Aufgabe der Mitarbeitenden bleiben. Am Beispiel von Novartis zeigt sich auch, dass sich der KI-Einsatz im Pharmabereich nicht von anderen Branchen unterscheidet.
Anpassung der Schutzstrategie?
Auf die Schutzstrategie von Novartis hat der beschriebene KI-Einsatz bisher kaum eine Auswirkung, sagt Corey Salsberg. Das gilt zumindest bei der traditionellen Aufgabe von Novartis, der Erforschung und Entwicklung von Medikamenten zum Wohle der Patientinnen und Patienten. «An dieser Mission ändert der Einsatz von KI nichts und damit auch nicht an den entsprechenden Strategien», betont er. Es kommen lediglich neue Werkzeuge hinzu, die vor allem Arbeitsabläufe beeinflussen. Auch wenn KI-Systeme viel mehr Substanzen liefern: Es lohnt sich am Ende nur, die erfolgversprechendsten zu patentieren.
Sonderfall softwarebasierte Erfindungen
Anders ist das Schutzverhalten in Bezug auf die selbst entwickelten KI-Werkzeuge. Auch wenn Novartis ein Pharmaunternehmen bleiben will, entwickelt man bei Bedarf und wo nützlich softwarebasierte Erfindungen. Hier können Patente, Geschäftsgeheimnisse und Urheberrechte eine wichtige Rolle spielen. Novartis entscheidet im Einzelfall, welche Schutzstrategie verfolgt wird, je nach Art und beabsichtigter Nutzung der Erfindung. «An der Mission und den Kernaufgaben der Forschung wird sich in den nächsten fünf Jahren kaum etwas ändern», betont Corey Salsberg und unterstreicht erneut, dass Novartis sich ganz auf die Entwicklung und Verbreitung von Medikamenten konzentriert. «Auch wenn die KI-Werkzeuge noch effizientere Abläufe ermöglichen werden.»
Zusammenarbeit mit Zulassungsbehörden und Patentämtern
Grosses Effizienzpotenzial sieht er im Bereich der formellen Zulassungsanträge, die Erfinderinnen und Erfinder für neue Medikamente bei den Behörden einreichen müssen. Schon jetzt gibt es KI-basierte Hilfsmittel, welche Rohdaten aus diversen klinischen Studien nach den Regeln der jeweiligen Behörden auswerten. Aber da gibt es laut dem Novartis-Manager noch Verbesserungsmöglichkeiten.
Er äussert im Gespräch auch einen Wunsch an die Patentämter: Sie sollten zumindest vorläufig ihren KI-Einsatz in der Prüfung von Patentanträgen auf Effizienz trimmen. «Die Qualität der Recherche soll weiterhin im Vordergrund stehen», sagt er. Es soll transparent ausgewiesen werden, wo und wie KI im Prüfprozess zum Einsatz komme. Die Entscheide müssten nachvollziehbar sein, damit die Verantwortlichen bei Novartis und andere Erfinderinnen und Erfinder entsprechend reagieren könnten.
Empfehlungen für «KI-Einsteiger»
Das Thema KI sei indessen nicht nur eines für Grossunternehmen, im Gegenteil. Gerade auch kleinere Unternehmen sollen davon profitieren. «Seid aufgeschlossen, aber vorsichtig!», gibt Corey Salsberg zu bedenken. KI ist, anders als ihr Name vorgibt, nicht intelligent. Sie wird zumindest vorläufig die kreative Arbeit nicht übernehmen oder Dinge von selbst erledigen. «Aber am richtigen Ort eingesetzt ist sie ein mächtiges Werkzeug, das den bestehenden Innovationsprozess verbessern und effizienter machen kann», sagt Corey Salsberg.
