Vergessen Sie die langen, mühsamen Wartezeiten, die seit Jahrzehnten die Entdeckung von Medikamenten und Agrarchemikalien bestimmen. Dank einer Partnerschaft zwischen Google Cloud und Evogene Ltd. stehen wir nun an der Schwelle zu einer Ära, in der leistungsstarke künstliche Intelligenz neue Moleküle mit einer Geschwindigkeit und einem Einfallsreichtum entwickelt, die noch vor wenigen Jahren undenkbar waren.
This breakthrough surfaced publicly on June 10, 2025, but in truth, it’s the culmination of years of work. Evogene’s ChemPass AI platform—now running with Google’s backbone—gives researchers something akin to a supercharged laboratory. With it, they can seek out molecules optimized for everything at once: potency, safety, stability, even patentability. All these typically conflicting traits get woven together in the earliest stages, reducing the risk and guesswork that’s historically made drug and agricultural chemical R&D so slow, costly, and frustrating.
Zum Vergleich: Früher (d. h. vor 2025) testeten Wissenschaftler einen neuen Wirkstoff auf seine Wirksamkeit, um dann nach vielen weiteren Screening-Runden festzustellen, dass er nicht sicher war, im Körper nicht wirkte oder mit einem bereits auf dem Markt befindlichen Wirkstoff nahezu identisch war. Das ist wahrscheinlich der Grund, warum über 90% der Arzneimittelkandidaten es nie in die Apothekenregale geschafft haben. Enge chemische "Komfortzonen" und sequenzielle Tests erstickten echte Innovationen im Keim. Sowohl in der Pharmazie als auch in der Landwirtschaft bestand daher schon immer die dringende Notwendigkeit, diesen Engpass zu überwinden.
Was diese neue Generation der KI-gesteuerten Entdeckung wirklich auszeichnet, ist die Art und Weise, wie sie die Regeln umschreibt. Das neueste Modell von Evogene basiert auf KI-Architekturen, die denen ähneln, die für Sprache verwendet werden (die Art, mit der Sie mit GPT chatten oder Text mit einem Klick übersetzen können), aber es spricht die Sprache der Chemie. Es wurde mit einem riesigen Datensatz trainiert: rund 40 Milliarden molekulare Strukturen. Das ist ein Ozean der Chemie, und die KI kann ihn mit Leichtigkeit durchschwimmen und völlig neue Moleküle in Form von SMILES-Zeichenfolgen erzeugen, der Kurzschrift, die Chemiker zur Beschreibung eines Moleküls in Textform verwenden.
Aber es geht nicht nur um Zahlen. Das Modell ist einfallsreich und präzise. In Tests, etwa 90% der von der künstlichen Intelligenz geschaffenen Moleküle erfüllte alle Anforderungen-ein enormer Sprung gegenüber der Trefferquote von 29%, die für ältere, generische maschinelle Lernmodelle gemeldet wurde. Und ChemPass AI verlässt sich nicht nur auf einen Ansatz: Während seine "Vorstellungskraft" von Modellen stammt, die chemische Strukturen sequenzieren, wird seine Zuverlässigkeit durch graphische neuronale Netze erhöht, die perfekt für die Analyse der Verbindungen geeignet sind, die Moleküle stabil, wirksam und patentwürdig machen.
Wenn Sie Forscher fragen, was sie wirklich begeistert, werden viele auf die Fähigkeit von ChemPass AI verweisen, mehrere Kriterien ohne mühsames Hin und Her abzuwägen. Die KI wird in ihrem Training dafür "belohnt", dass sie Moleküle findet, die in allen Kriterien - Potenz, Sicherheit, Bioverfügbarkeit und mehr - gleichzeitig hervorragend sind. Das heißt, anstatt einen Wirkstoff nach nur einer Eigenschaft auszuwählen und die Daumen zu drücken, können Wissenschaftler mit Molekülen beginnen, die den langen Weg bis zur kommerziellen Nutzung mit viel höherer Wahrscheinlichkeit überleben werden. Diejenigen, die auf der Suche nach dem nächsten Blockbuster-Medikament, umweltfreundlichen Pestiziden oder fortschrittlichen Materialien sind, haben nun endlich ein Werkzeug, das genauso breit und kreativ denkt wie sie selbst.
Diese Arbeit an generativer KI für die Chemie ist kein Einzelfall. Evogene entwickelt auch KI-Maschinen für die mikrobielle Entdeckung und die Gentechnik und bildet damit ein Schweizer Taschenmesser für biotechnologische Innovationen. Diese Plattformen scannen routinemäßig Milliarden genetischer und chemischer Möglichkeiten und bewerten sie auf ihre Nützlichkeit in der Praxis - etwas, das menschliche Teams, egal wie groß sie sind, einfach nicht alleine schaffen können.
In naher Zukunft werden KI-gestütztes digitales Design und Laborexperimente noch enger miteinander verschmelzen und einen positiven Kreislauf in Gang setzen, in dem sowohl Maschinen als auch menschliche Intuition die Entdeckung beschleunigen. Nicht nur die Biowissenschaften stehen vor einem Wandel: Wenn diese Technologie ausgereift ist, könnten andere Bereiche - wie Lebensmittel, Werkstoffe und Nachhaltigkeit - als nächstes an der Reihe sein.
Wenn Sie wissen möchten, wie Google Cloud und Evogene die molekulare Forschung schneller und intelligenter machen, können Sie die vollständige Ankündigung lesen hier.
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