Mit dem de novo Design entwirft die KI von Grund auf neue Moleküle und Proteine für spezifische Ziele und eröffnet dabei einen bislang unerschlossenen chemischen Raum weit über die Anpassung bekannter Strukturen hinaus, um optimale Wirkstoffe zu finden.
Wir nutzen Generative KI, die aus Chemie‑ und Biologiedaten lernt und neue kleine Moleküle vorschlägt, die genau an das gewünschte Zielprotein andocken, optimiert auf Wirkung, Verträglichkeit und gute Aufnahme im Körper.
Für Antikörper arbeiten wir mit Modellen, die die bindenden Bereiche so gestalten, dass sie besonders präzise zum Ziel passen. Dafür bauen wir bei Genentech gezielt Know‑how in modernen Grundmodellen (Foundation Models) und Sprachmodellen (LLMs) auf.
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Mit Generativer KI erzeugen wir künstliche, aber realistische Patientendaten, die Eigenschaften echter Gruppen widerspiegeln ohne persönliche Informationen zu enthalten. So können wir klinische Szenarien simulieren, Hypothesen testen und seltene Fälle besser untersuchen. Dabei haben wir uns klare Leitplanken gesetzt: menschliche Aufsicht, verantwortungsvoller Einsatz und transparente Prüfungen sind für uns unerlässlich, damit Ergebnisse verlässlich bleiben.
Künstliche Daten machen wertvolle klinische Informationen teilbar (intern und mit Partnern), ohne die Privatsph äre von Patient:innen zu berühren. So überwinden wir eine der größten Hürden der medizinischen Forschung.
Mit digitalen Zwillingen können wir Teile klinischer Studien am Computer nachstellen. Wir testen Hypothesen, optimieren den Ablauf und schätzen die Wirkung eines Medikaments vorab ein. So lassen sich echte Studien oft kleiner, kürzer und gezielter planen.
Bei seltenen Erkrankungen oder kleinen Patient:innengruppen sind Daten oft zu knapp. Generative KI vergrößert solche Datensätze künstlich, damit Analysen aussagekräftig werden und Modelle verlässlich lernen können.
Große KI‑Grundmodelle durchforsten Literatur, Genom‑ und Proteindaten sowie Versuchsergebnisse, und erkennen verborgene Zusammenhänge, um neue, ungewöhnliche Forschungsideen vorzuschlagen. Bei Roche fließen diese Hypothesen und Moleküle direkt in unseren „Lab in a Loop“: Sie werden experimentell geprüft, verfeinert und treiben so den Innovationszyklus voran.
Unser Forschungsteam für grundlegende KI‑Modelle in der Biologie: Wir entwickeln multimodale generative Modelle, große Sprachmodelle und KI‑Agenten als Basis für neue Hypothesen und Entdeckungen.
Bei Genentech arbeiten führende Wissenschaftler:innen an großen KI‑Grundmodellen, die die menschliche Genomsequenz verstehen helfen. Unser Ziel: die Wirkung genetischer Varianten entschlüsseln und daraus neue Ansatzpunkte für Medikamente ableiten.
Unser Anwendungsteam: Wir übertragen die in BRAID entwickelten Foundation Models auf konkrete biologische Fragen und leiten daraus neue Hypothesen etwa für Biomarker oder Wirkstoffziele.
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