BB Biotech : «Mit KI-Methoden Entwicklungskandidaten identifizieren»

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"Mit KI-Methoden Entwicklungs- kandidaten identifizieren"

Interview mit Dr. Samuel Croset, Portfoliomanager, BB Biotech

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Plattform Life Sciences: Wodurch kommt gerade jetzt das Thema künstliche Intelli- genz so gewaltig nach vorne?

Dr. Croset: Das Thema ist eigentlich nicht wirklich neu, aber die Entwicklung hat im vergangenen Jahrzehnt deutlich Fahrt aufgenommen. Dabei spielte sowohl die Dynamik der Veränderungen im ganzen Feld der Informatik (Hardware, Algorithmen etc.) als auch Innovation im KI-/Machine-Learning-Gebiet - vor allem durch soge- nanntes Deep Learning - eine Rolle. Erste bahnbrechende Erfolge wurden z.B. in der Bild-, Sprach- (Siri) und Textanalyse (Google Translate) und bei Spielen (AlphaGo) erzielt.

Haben Sie im Gesundheitssektor dann auch einen breiten Blick auf entspre- chende Innovationen?

BB BIOTECH AG

Die BB Biotech AG ist eine Investment- JHVHOOVFKDIWPLW6LW]LQ6FKDIIKDXVHQ6FKZHL] GLH DQ GHU 6FKZHL]HU GHXWVFKHQ XQG LWDOL-

HQLVFKHQ % UVH QRWLHUW LVW 6HLW LQYHV

WLHUW VLH LQ LQQRYDWLYH 8QWHUQHKPHQ GHU 0HGLNDPHQWHQHQWZLFNOXQJ GLH KDXSWV¥FK- OLFK LQ GHQ 86$ XQG :HVWHXURSD DQV¥V- VLJ VLQG %% %LRWHFK LVW HLQHU GHU I KUHQ- den Investoren in diesem Sektor. Bei der Selektion der Portfolioholdings greift die

*HVHOOVFKDIW DXI GLH ODQJM¥KULJH (UIDKUXQJ LKUHV UHQRPPLHUWHQ 9HUZDOWXQJVUDWV XQG DXI GLH )XQGDPHQWDODQDOVH GHV HUIDKUHQHQ Investmentmanagementteams der Bellevue $VVHW0DQDJHPHQW$*]XU FN

Uns interessieren natürlich vor allem Ansätze, GLH VLFK LQWHQVLY PLW :LU VWRIIåQGXQJ XQG -entwicklung befassen. Wir berücksichtigen aber auch die Konsequenzen von KI in allen anderen Gesundheitssektoren, welche sich auf die Biopharmaindustrie auswirken können.

Was meinen Sie damit genau?

Uns interessiert, wie KI-Methoden genutzt werden können, um schneller und günstiger geeignetere Entwicklungskandidaten zu LGHQWLå]LHUHQ' EHLJO XEHQZLUG VVKLHU- bei analytisch zum einen eine ausgeklügelte Balance zwischen In-silico- und In-vitro- Experimenten genutzt werden muss und zum anderen Mensch und Maschine kolla- borieren müssen. Für den Moment stufen wir die Unterstützung des Wissenschaftlers durch gezielte Anwendung von KI für beson- ders schwierige Fragestellungen gegenüber einer vollintegrierten maschinellen Platt- form ohne Beteiligung des Menschen als erfolgversprechender ein. Diese gezielten Anwendungen spannen sich über den gesamten Entwicklungsprozess von Medi- kamenten: von der präklinischen Toxiko- logie, der Pharmakologie, der Konzeption von klinischen Studien bis hin zum Zulas- sungsprozess oder sogar der Vermarktung. Die Hürden zum erfolgreichen Einsatz einer vollintegrierten maschinellen Plattform sehen wir vor allem in der Standardisierung, der Normierung, dem Zugang und der Vernetzung von Daten vielfältiger Art im Kontext der Medizin.

Ist bei so einem Buzzword jedoch nicht auch die Gefahr groß, dass nun alle wie

die Lemminge darauf losstürzen, aber leider niemand die richtige Richtung kennt?

Die Gefahr ist groß; die Ernüchterung beim Ausbleiben von frühen Erfolgen wird eben- falls groß sein. Große wie kleine Unterneh- men streben alle einen Eintritt in das KI-Feld an. Einige sind bereits weiter fortgeschritten als andere. Für die Großen ist das Problem oft, dass sie nur relativ geringe Ressourcen bereitstellen und die Firmenkultur KI nicht als Kernkompetenz hochhält. In der Folge

ZUM INTERIVEWPARTNER
Dr. Samuel Croset NDP	DOV

Portfoliomanager und Digital Transformation

/HDG I U BB Biotech ]X Bellevue Asset Management. Zuvor arbeitete er von

ELV EHL5RLYDQW6FLHQFHVDOV'DWD Scientist, der Investitionsentscheidungen in $U]QHLPLWWHOSURMHNWH XQWHUVW W]WH XQG HLQ 7HDP OHLWHWH GDV VLFK DXI GLH $QDOVH YRQ 5HDO:RUOG'DWHQNRQ]HQWULHUWH6HLQHEHUXI- liche Laufbahn begann Dr. Croset bei Roche als Data Scientist in der Forschungsabteilung

ELV (U KDW HLQHQ 3K' LQ %LRLQIRUPDWLNYRQGHU8QLYHUVLW¥W&DPEULGJH

einen MS in Bioinformatik und einen MS in

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134ls 03-2021 "Biotechnologie"

spielen KI-Wissenschaftler in diesen größe- ren Unternehmen nach wie vor keine domi- nante Rolle. Die besten Talente in diesen Hybridfeldern aus Technologie und Gesund- heitswissenschaften orientieren sich daher bei der Wahl des Arbeitsplatzes eher an Inno- vationsführern, welche die Firmen von Grund auf mit dem Fokus auf KI konzipieren.

Wie es sich schon so oft bei der Weiter- entwicklung von Technologien und Ansätzen innerhalb wie außerhalb der Biotechnologie bewahrheitet hat, werden sich auch die KI- Plattformen nicht bei allen Anwendungen durchsetzen. Man wird eine gewisse Ver- nunft und Ausdauer mitbringen müssen, um selektiv Opportunitäten zu erkennen.

Wenn wir einmal von KI abstrahieren: Was sind Ihre ersten Kriterien für ein neues Investment?

Am Ende interessiert uns vor allem Medizin, die Patientenbeschwerden lindert oder gar heilt. Das Feld verbalisiert dies als "unmet medical need". Der Weg oder die Methode zur Entwicklung eines potenziellen Kandi- daten, um diesen Bedarf zu decken, ist uns

im Prinzip egal. In der Praxis ermöglichen allerdings gewisse Innovationen in den Methoden oder Technologie überhaupt erst eine Behandlung. Daher kann man bahn- brechende Innovationen in Teilgebieten des

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Entwicklungsprozesses als frühe Indikato- ren zukünftig erfolgreicher Behandlungs- ansätze betrachten. Es wird spannend sein, in welcher Breite und Tiefe KI hier einen wesentlichen Beitrag leisten kann.

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Doch dann kommen die Techgiganten wie Google, Apple, IBM oder Amazon und man ist versucht, die weiße Fahne zu hissen, weil diese sowieso den Health- caremarkt dominieren werden und die entsprechende Rechenleistung und Datenkompetenz mitbringen - oder?

Das glauben weder wir noch die Techgigan- ten selbst. Man sieht zunehmend Aussagen der Techriesen hinsichtlich ihrer Rolle als "Enabler" statt als Entwickler. Beispielhaft dient hierfür die kürzliche komplette Publi- kation von Googles Alphafold-Protein- Strukturvorhersagen, begründet in der Hoffnung, dass die Biopharmaindustrie sich diese Datenbanken breit zunutze machen wird. Den Techriesen wird bei jedem Versuch, in das Feld einzudringen, immer wieder bewusst (gemacht), wie schwierig der Prozess der Medikamentenentwicklung ist, sowohl hin- sichtlich regulatorischer Gegebenheiten als auch der schieren Komplexität des biologi-

Abb. 1: Portfoliozusammensetzung BB Biotech (Stand 30.6.2021)

0%	2%	4%	6%	8%	10%	12%
Moderna
Ionis Pharmaceuticals
Argenx SE
Neurocrine Biosciences
Incyte
Agios Pharmaceuticals
Fate Therapeutics
Vertex Pharmaceuticals
Alnylam Pharmaceuticals
Biogen
Macrogenics
Arvinas
Crispr Therapeutics
Intra-Cellular Therapies
Radius Health
Sage Therapeutics
Myovant Sciences
Relay Therapeutics
Esperion Therapeutics
Beam Therapeutics
Molecular Templates
Essa Pharma		neu in Q1 2021
Generation Bio Co.
Scholar Rock Holding
Halozyme Therapeutics
Revolution Medicines		neu in Q1 2021
Exelixis
Nektar Therapeutics
Black Diamond Therapeutics
Mersana Therapeutics
Kezar Life Sciences
Wave Life Sciences
Homology Medicines

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schen Hintergrunds. Bisher war es in ad- junkten Gesundheitsbereichen wie Digital +H OWK I¼U 7HFKåUPHQ XIJUXQG YRQ VW U vereinfachter oder gar nicht vorhandener Regulation und direkter Nähe zum Konsu- menten deutlich einfacher, Fuß zu fassen.

Eine zukünftige Vereinfachung und da- mit bessere Vorhersagbarkeit hinsichtlich Regulation, aber auch Durchführung klini- scher Entwicklung (die durch KI selbst an- gestoßen wird) sowie eine Verschiebung im Zieldreieck Arzt-Versicherung-Patient könnte dies verändern.

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Innovationen?

Unser Hauptfokus liegt speziell im KI-Feld, dabei auf den USA, zudem auf China und zuletzt doch auch auf Europa, wo wir besonders UK als führend in dem Feld ansehen.

Während andere Länder in diesem Bereich sehr dynamisch und massiv voranschrei- ten, liest man in Europa als Erstes von einer Sonderregulierung für KI, kürzlich verabschiedet. Kann man so im globalen Wettbewerb mithalten?

Wenn es um Ethik geht, führt Europa meis- tens die Diskussion und die Regulierung an. Regulation sollte man nicht immer nur negativ sehen, denn im Idealfall - wenn angemessen - kann diese die Qualität enorm erhöhen. Man muss KI-Algorithmen nicht als ultimative Wunderwaffe überhöhen; zudem wandert viel geistiges Gut aus dem Feld momentan in den Open-Source-Raum und eher die Super-

computer und die richtige Problembeschrei- bung sind maßgebend für den wirtschaftli- chen Erfolg. Auch die Food and Drug Administration (FDA) zeigt einen großen Drang und Anstrengung, diesen Bereich unter Kontrolle zu behalten und wirklich als Tür- steher zu fungieren.

Kommen wir zu konkreten Beispielen aus dem BB Biotech-Portfolio: Wo steckt da aktuell KI drin?

Ein Beispiel ist etwa Relay Therapeutics. Diese Firma hat Zugang zu einem der schnellsten spezialisierten Computer der Welt. Damit können Forscher bekannte Proteinstrukturen dynamisch simulieren, anstatt statisch zu betrachten, um kleinste 8QWHUVFKLHGH ]X LGHQWLå]LHUHQ XQG I¼U GLH :LU VWRIIåQGXQJ]XQXW]HQ'LHVHQHXHXQ- HUUHLFKWH$Xæ¶VXQJXQG%HWU FKWXQJVG XHU von Proteindynamik ist ein wichtiger

Das übergreifende Thema für unseren Investmentprozess bezeichnen wir als "Advanced Analytics", da dies u.a. KI-Anwen- dungen umfasst.

Meilenstein. Da man Struktur-Dynamik-Wirkungs-Hypothesen im Labor durch WUX WXU Xæ¶VXQJHQ XQG ELRFKHPLVFKH Assays testen kann, ermöglicht dies eine relativ frühe Validierung dieser Hypothesen. Black Diamond Therapeutics nutzt hin- gegen maschinelle Lernverfahren, um die Auswirkungen verschiedener Mutationen auf ein onkologisch relevantes Protein zu verstehen, zu kategorisieren und differen- ziell mit einem einzelnen Wirkstoff zu

blockieren.

Zum Schluss: Benutzen Sie auch selbst KI für die eigene Investmentstrategie?

Das übergreifende Thema für unseren Invest- mentprozess bezeichnen wir als "Advanced Analytics", da dies u.a. KI-Anwendungen umfasst. Mithilfe großer Datensätze wie EHRs (elektronische Gesundheitsakte) oder Krankenversicherungsdaten versuchen wir, Märkte aus medizinischer, aber auch wirt- schaftlicher Sicht besser zu verstehen. Auf anderer Ebene entwickeln wir Tools, um neue Informationen und Nachrichten zu ver- folgen und zu verarbeiten, um ein möglichst umfassendes Verständnis einer Domäne aufzubauen. Weiter analysieren wir auch große molekulare und genomische Daten- banken, um die biomedizinische Implikation für eine Investitionshypothese besser zu charakterisieren.

Wir danken für dieses Gespräch.

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136ls 03-2021 "Biotechnologie"