Wenn Künstliche Intelligenz Medikamente besser macht

Wenn künftig Medikamente schneller entwickelt, präziser hergestellt und besser auf die Bedürfnisse von Patientinnen und Patienten abgestimmt werden, könnte ein Teil dieser Innovationen aus Braunschweig stammen. Am Institut für Partikeltechnik (iPAT) erforscht die Arbeitsgruppe von Professor Carsten Schilde, wie Künstliche Intelligenz (KI) dazu beitragen kann, komplexe pharmazeutische Herstellungsprozesse besser zu verstehen, vorherzusagen und zu steuern. Im Mittelpunkt stehen dabei insbesondere partikelbasierte Systeme, deren Eigenschaften maßgeblich die Qualität und Wirksamkeit pharmazeutischer Produkte bestimmen.

Der Weg zur intelligenten Arzneimittelproduktion

Die Herstellung pharmazeutischer Produkte ist hochkomplex. Von der Wirkstoffentwicklung über die Formulierung bis zur Produktion müssen zahlreiche Parameter exakt aufeinander abgestimmt werden. Bereits kleinste Veränderungen bei Partikelgröße, Oberflächenstruktur oder Zusammensetzung können die Qualität und Wirksamkeit eines Arzneimittels beeinflussen.

Genau hier setzt die Forschung von Carsten Schilde und seinem Team an. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler untersuchen mithilfe moderner Simulationsverfahren und KI-Methoden, wie sich Partikel während der Herstellung verhalten und wie sie die Eigenschaften eines Produkts bestimmen. Dazu werden physikalisch basierte Modelle mit datengetriebenen Verfahren kombiniert.

Diese sogenannten Hybridmodelle verbinden naturwissenschaftliches Prozessverständnis mit den Möglichkeiten moderner Datenanalyse und ermöglichen besonders belastbare Vorhersagen für komplexe Herstellungsprozesse.

Ziel ist es, Produktionsprozesse nicht nur abzubilden, sondern besser zu verstehen und gezielt zu optimieren. Entwicklungszeiten können verkürzt, Ressourcen effizienter genutzt und industrielle Prozesse nachhaltiger gestaltet werden. Für die pharmazeutische Industrie eröffnen sich dadurch neue Möglichkeiten: Produktionsabläufe könnten künftig in Echtzeit überwacht und angepasst werden, während Qualitätsabweichungen frühzeitig erkannt werden.

Daten als Grundlage für die Medizin von morgen

Eine entscheidende Voraussetzung für leistungsfähige KI-Systeme sind hochwertige Daten. Deshalb entwickelt die Arbeitsgruppe gemeinsam mit anderen Forschungsbereichen am iPAT moderne Datenerfassungssysteme, die direkt in bestehende Prozesse integriert werden können. Die gewonnenen Informationen dienen als Grundlage für intelligente Modelle, die nicht nur Vorhersagen treffen, sondern auch Rückschlüsse auf die zugrunde liegenden Herstellungsmechanismen ermöglichen. Auf diese Weise entsteht ein tieferes Verständnis darüber, welche Faktoren die Qualität eines Produkts beeinflussen und wie Prozesse gezielt verbessert werden können.

Die entwickelten Methoden sind dabei nicht auf die Pharmaindustrie beschränkt. Auch in anderen Zukunftsfeldern, etwa der Batterietechnik, können datengetriebene Modelle und Simulationen dazu beitragen, Materialien und Produktionsprozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu optimieren.

Self-Driving Labs als Zukunftsperspektive

Die in Simulationen, Datenauswertung und KI gewonnenen Erkenntnisse bilden zugleich die Grundlage für zukünftige Forschungsansätze. Eine vielversprechende Vision sind sogenannte Self-Driving Labs, in denen automatisierte Experimente, moderne Sensorik und intelligente Algorithmen eng miteinander verknüpft werden. Dabei könnten moderne KI-Methoden wie Large Language Models und agentische Systeme zukünftig als wissenschaftliche Assistenten fungieren, die Experimente planen, Ergebnisse interpretieren und neue Hypothesen ableiten. Solche Systeme könnten künftig Forschungsprozesse teilweise eigenständig steuern, Versuchsergebnisse auswerten und auf dieser Grundlage neue Experimente vorschlagen. Ziel ist es, Entwicklungszyklen zu verkürzen und neue Materialien, Formulierungen oder Prozessparameter deutlich schneller zu identifizieren. Auch wenn sich diese Konzepte noch in der Entwicklung befinden, gelten sie als wichtiger Baustein für die nächste Generation datengetriebener Forschung und könnten langfristig die Entwicklung innovativer Arzneimittel sowie intelligenter Produktionsprozesse maßgeblich beschleunigen.

Von digitalen Zwillingen zur personalisierten Medizin

Die Erkenntnisse aus datengetriebenen Modellen, Self-Driving Labs und KI-gestützter Prozessanalyse münden langfristig in die Vision einer intelligenten und vernetzten Arzneimittelherstellung.

Digitale Zwillinge – virtuelle Abbilder realer Prozesse – könnten Produktionsanlagen künftig kontinuierlich begleiten, Prozessparameter automatisch anpassen und so eine gleichbleibend hohe Produktqualität sicherstellen. Perspektivisch eröffnen solche Technologien auch neue Wege für die personalisierte Arzneimittelherstellung. Medikamente könnten flexibler hergestellt und stärker auf individuelle Anforderungen zugeschnitten werden – ein Ansatz, der in der modernen Medizin zunehmend an Bedeutung gewinnt.

Ein deutschlandweit einzigartiges Forschungsumfeld

Einen besonderen Rahmen für diese Forschung bietet das Zentrum für Pharmaverfahrenstechnik (PVZ) der TU Braunschweig. Hier arbeiten Expertinnen und Experten aus Pharmazie, Verfahrenstechnik und Mikrotechnik in einer deutschlandweit einzigartigen Konstellation zusammen. Ziel ist es, neue Technologien zu entwickeln, mit denen Arzneimittel künftig effizienter, nachhaltiger und stärker auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten hergestellt werden können.

Die Forschung von Carsten Schilde fügt sich nahtlos in diese Vision ein. Mit der Verbindung aus KI, Simulationstechnologien und datengetriebenen Modellen trägt seine Arbeitsgruppe dazu bei, die nächste Generation intelligenter Produktionsprozesse für Arzneimittel zu entwickeln. So entstehen in Braunschweig nicht nur neue digitale Werkzeuge für die Industrie, sondern auch die wissenschaftlichen Grundlagen für eine effizientere, nachhaltigere und stärker personalisierte Arzneimittelproduktion der Zukunft.