Warum drängen OpenAI und Anthropic beide in die Biotechnologie?

Haben Sie sich jemals gefragt, warum fast wöchentlich ein weiteres KI-Unternehmen den Einstieg in die Biotechnologie ankündigt?

Nvidia und Eli Lilly bauen gemeinsam ein Labor in San Francisco; Isomorphic Labs, ausgegliedert aus DeepMind, betreibt Arzneimittelforschung; Sam Altman hat persönlich in das Longevity-Unternehmen Retro investiert; und Anthropic baut seine Aktivitäten im Lebenswissenschaftssektor kontinuierlich aus. Alex Colville steht all diesen Entwicklungen nahe. Er ist Mitgründer von age1, dem weltweit ersten Venture-Capital-Fonds für Longevity, den er gemeinsam mit Laura Deming gründete. Er promovierte an der Stanford University in Genetik mit Schwerpunkt Biologie des Alterns und verwaltete bereits über 100 Millionen Dollar an Longevity-Investitionen. Dieser Artikel verfolgt nur eine Frage: Warum wollen KI-Unternehmen Biotechnologie betreiben, was können sie tatsächlich leisten – und wo stoßen sie an ihre Grenzen? Zunächst stelle ich dar, was er sagte, dann füge ich meine eigenen Gedanken hinzu.

Warum KI-Unternehmen alle in die Biotechnologie drängen

Alex beginnt mit einer Zahl: Die beiden Gewichtsreduktionsmedikamente Semaglutid und Tirzepatid erwirtschaften zusammen mehr Umsatz als OpenAI und Anthropic zusammengenommen – und ihr Wachstum beschleunigt sich weiter. Viele gehen davon aus, dass dieser Geschäftsbereich von Technologieunternehmen übernommen wird, doch bisher geschah dies nicht. Seine Vermutung: Unternehmen wie OpenAI, Anthropic und Google weisen bereits beeindruckende Bewertungen auf und benötigen entsprechend beeindruckende Umsätze; bei einem Blick um sich stellen sie fest, dass ein einzelnes Medikament weltweit mehr einbringt als ihr gesamtes Unternehmen – was es natürlich lohnenswert macht, genauer hinzusehen.

Der zweite Grund ist die „Moat“ (Schutzgraben). Arzneimittel sind patentgeschützt und die Branche streng reguliert, anders als die meisten Tech-Produkte, die im Laufe der Zeit zur Kommodifizierung neigen und immer billiger werden. Er zitiert eine häufige Beobachtung von Marc Andreessen: Preise in regulierten Branchen steigen kontinuierlich, während Preise in unregulierten Branchen unaufhaltsam sinken. Aus seiner Sicht ist Biotech daher hochgradig resistent gegenüber KI – Anthropic wird sie nicht innerhalb eines Jahres disruptieren. Der Grund ist einfach: Es gibt zu viele schwierige Probleme, und selbst wenn man sämtliche Intelligenz der Welt darauf richtet, dauert es eben so lange.

Zu Anthropic speziell sagt er, das Unternehmen habe eine Marktübersicht veröffentlicht, in der Lebenswissenschaften als Bereich mit größtem Impact genannt werden. Das Team erklärte öffentlich, dass dies mindestens die zweitgrößte Marktrichtung des Unternehmens sein könnte – zumindest unter den Top fünf. Vor kurzem stellte Anthropic ein neues Modell für Lebenswissenschaften vor und erwähnte präklinische Programme zu Themen wie Altern und seltenen Krankheiten. Seine Reaktion war ein einziger Satz: Wenn Anthropic öffentlich erklärt, dass dies eine Priorität sei, dann heißt das: „Es ist beschlossene Sache.“

Was ich an diesem Abschnitt bemerkenswert finde, ist, dass die Motive der KI-Unternehmen hier nicht als edel verbrämt werden. Sie kommen, weil hier der weltweit größte Umsatz, der tiefste Schutzgraben und eine Branche zu finden sind, die KI vorerst nicht wegspülen kann. Diese klare Einsicht erleichtert es tatsächlich, abzuschätzen, was sie als Nächstes tun werden: nicht dorthin gehen, wo es am romantischsten erscheint, sondern dort Fuß fassen, wo das Geschäft am schwersten zu ersetzen ist.

Zwei Dinge, bei denen KI bereits hilft

Was hat KI also bereits konkret bewirkt? Alex sieht zwei besonders offensichtliche Veränderungen.

Erstens: Molekülgenerierung. Für bestimmte Arzneimittelklassen ist die Gestaltung von Molekülen heute deutlich schneller und kostengünstiger als früher – ohne dass Menschen und Labore noch bei jedem Schritt austauschen müssen. Dennoch ist man noch weit entfernt von „keine Menschen, keine Experimente“. Er nennt Unternehmen wie Nabla Bio, die bereits Antikörper und kleine Moleküle „zero-shot“ generieren können – also Kandidatenmoleküle in einem Durchgang ohne vorherige Beispiele. Gleichzeitig betont er, dass derzeit meist nur neue Varianten bestehender Medikamente für bekannte Zielstrukturen (Protein oder Gen) entwickelt werden – allerdings sehr schnell. Der nächste Schritt sei zwangsläufig: Auch völlig neue Zielstrukturen erhalten künftig Moleküle in einem solchen One-Shot-Verfahren.

Die zweite Veränderung ist alltäglicher: Die Routinearbeit ist nun 30 bis 95 % schneller – etwa das Verfassen regulatorischer Dokumente, die Recherche zu Konkurrenten, die Suche nach Kooperationspartnern oder das Einarbeiten in ein neues Zielgebiet. Sein Urteil: Vor anderthalb bis zwei Jahren war die Gründung eines Pharmakonzerns ein schweres Unterfangen; heute ist sie nahezu „demokratisiert“.

Meine Einschätzung ist, dass die eine Veränderung „Dinge herstellen“ betrifft, die andere „Dinge effizienter tun“, und beide liegen im frühen Teil der Arzneimittelentwicklung. Sie machen Versuch und Irrtum günstiger und ermöglichen kleinen Teams den Start – doch sie berühren nicht den härtesten Teil der Branche. Was dieser ist, erklärt er anschließend.

Die teuerste, langsamste Phase: Wo KI noch nicht hilft

Manche stellen sich eine Zukunft mit Millionen „mitarbeiterloser“ Biotech-Unternehmen vor: Mit genügend Tokens könne man – wie beim Software-Schreiben mit KI – Forschung und Design in einem Zug durchführen. Alex hält dies für noch weit entfernt von der Realität. Seine Begründung: Die eigentliche Engstelle kommt nach der Molekülgenerierung. Um aus einem optimierten Molekül ein zugelassenes Medikament zu machen, muss dessen Sicherheit und Wirksamkeit nachgewiesen werden – und dieser Abschnitt macht einen unverhältnismäßig großen Anteil von Kosten und Zeit in der Arzneimittelentwicklung aus. Die Gestaltung des Moleküls selbst ist zwar aufwendig und teuer, aber im Vergleich dazu geringfügig. Dies sei „die letzte Grenze“, sagt er: das vielversprechendste Kandidatenmolekül auswählen und den gesamten Prozess so kostengünstig wie möglich durchlaufen. Selbst wenn eine Person ein Molekül mit KI entwirft, benötigt jedes solche Unternehmen danach immer noch Millionen Dollar – und genau hier hat KI heute am wenigsten Hebelwirkung.

Ich halte diesen Teil für den nüchternsten des gesamten Gesprächs. KIs Narrative dreht sich stets um „mehr Intelligenz“, doch letztlich konkurrieren Medikamente nicht um Intelligenz, sondern um Nachweisbarkeit. Nachweis erfordert Patienten, Zeit, Regulierungsbehörden und Geld – und keines davon schrumpft automatisch, nur weil ein Modell besser wird. Das erklärt auch, warum KI-Unternehmen bereit sind einzusteigen, aber niemand wagt zu behaupten, sie würden Arzneimittel bereits morgen günstiger machen.

In der Longevity-Branche gibt es noch wenig Geld und kein Produkt

Zurück zum Feld, in das er investiert. Langlebigkeit ist der Bereich, mit dem KI am ehesten assoziiert wird, doch ihre Realität ist nüchterner, als viele vermuten. Alex schätzt, dass alle Unternehmen, die sich mit Alterung befassen, zusammen nur etwa 15 Milliarden Dollar wert sind – mit rund einem Fünfzigstel der Unternehmen und Investitionssummen im Onkologiebereich. Die Finanzierungsmeldungen, die groß erscheinen, sind neben KI-Investitionen in einem Balkendiagramm nahezu unsichtbar. Seine Schlussfolgerung: Jeder Dollar wirkt derzeit enorm stark, und wir befinden uns noch in den allerersten Phasen.

Wichtiger noch: Das Feld besitzt bislang kein kommerzielles Produkt, dessen Wirksamkeit beim Menschen nachgewiesen ist. Er erwartet die erste Welle solcher Produkte innerhalb des nächsten Jahrzehnts – ausgerichtet auf Verzögerung oder Prävention bestimmter Alterungsaspekte, nicht auf spektakuläre neue Technologien, sondern auf den ersten Nachweis. Dies nennt er den »ChatGPT-Moment« der Langlebigkeitsforschung – allerdings mit verzögerter Rückmeldung im Vergleich zur ersten Nutzung eines großen Sprachmodells. Sein Großvater gehörte zu den ersten amerikanischen Soldaten, die mit Penicillin behandelt wurden; nach einer lebensbedrohlichen Lungenentzündung lebte er bis in die Neunzig. Er sagt, er habe auf den »Penicillin-Moment« der Langlebigkeit gewartet – und schätzt, dass dieser noch zehn bis fünfzehn Jahre entfernt ist. Genau wie heute Statine ab einem bestimmten Alter zur Prävention kardiovaskulärer Erkrankungen eingesetzt werden, wartet er auf einen »Statin« für andere Organsysteme.

Derzeit kommt einem menschlichen Produkt am nächsten ein Medikament für Hunde. Das Unternehmen Loyal entwickelt eine tägliche orale Kautablette zur Verlängerung der Lebensdauer von Hunden – möglicherweise die erste lebensverlängernde Therapie, die von der US-amerikanischen Arzneimittelbehörde (FDA) zugelassen wird. Sowohl die Wirksamkeits- als auch die Sicherheitszulassung seien bereits erteilt; lediglich der Herstellungsprozess stehe noch aus – voraussichtlich abgeschlossen Ende nächsten Jahres, doch Unsicherheiten bleiben. Die Version für Menschen hält er noch für mehrere Jahre entfernt.

Weiter entfernt liegt eine mutigere zweite Generation – hier wird KI eine große Rolle spielen. Eine Kategorie umfasst den Ersatz alter Zellen und Gewebe durch neue innerhalb der nächsten fünfzig Jahre; eine weitere ist die epigenetische Reprogrammierung, bei der der Zelltyp unverändert bleibt, aber das »Alter« der Zelle rückwärts gestellt wird. Damit beschäftigte er sich selbst in der ersten Hälfte seiner Promotion. NewLimit gilt ihm als führend in diesem Bereich mit über 600 Millionen Dollar Bargeld. Sie begannen mit der Leber: Mittels mRNA-Technologie entwickelten sie bei älteren Mäusen eine Therapie, die diese vor Alkoholschäden so schützte wie junge Mäuse; als Nächstes folgen Immunzellen und Nieren. Doch betont er: Kein einzelner Ansatz löst alles – auch die extrazelluläre Matrix (die stützende Struktur außerhalb der Zellen) sammelt Schäden an; allein das Zurückdrehen des zellulären Alters reicht möglicherweise nicht aus – mehrere Wege müssen parallel voranschreiten.

Dieser Abschnitt wirkt erfrischend bodenständig. Draußen herrscht viel Lärm; drinnen gibt es wenige Unternehmen, einige Mäuse und ein Medikament für Hunde. KIs Aufgabe hier ist nicht, die langwierige Validierung zu ersetzen, sondern mehr mögliche Wege schneller zu testen.

Seine Sicht zu KI-Unternehmen und Biosicherheit

Die Biologie besitzt etwas, das andere Branchen nicht haben: Derselbe Kompetenzsatz kann sowohl heilen als auch Menschen schaden. Alex freut sich sehr, dass Gründer fast aller Spitzenlabore echtes Interesse an Biosicherheit zeigen – an Pandemierisiken und bioterroristischen Bedrohungen. Er glaubt, dass typische CEOs großer Unternehmen in deren Position wahrscheinlich weniger sensibel reagieren würden. Er meint nicht, dass die Labore stets richtig liegen oder genug tun – schließlich ist es schwer, in dieser Position stets recht zu behalten – doch das Engagement ist echt, und er ist dankbar dafür.

Er spricht auch offen über die reputationsbezogene Ebene: Diese Labore wissen genau, dass sie, sobald sie als Krebsheiler wahrgenommen werden, kaum noch einzuschränken oder zu schließen sind. Er räumt ein, dass sich hinter diesem »Heiligenschein« zu verstecken etwas beunruhigend sein kann, doch glaubt er fest daran, dass ihr echtes Engagement einen riesigen Nutzen für die Menschheit darstellt. Außerdem sagt er, dass KIs Einsatz in der Biologie – abgesehen von Bioterrorismus – kaum umstritten ist: etwas wirklich Gutes für die Menschheit, im Gegensatz zu anderen Anwendungen, bei denen Gut und Böse kaum klar zu trennen sind.

Einige eigene Gedanken

Rückblickend handelt es sich bei Alex’ Darstellung tatsächlich um mehrere Ebenen derselben Geschichte: Warum KI-Unternehmen kommen – größter Umsatz und tiefster Wettbewerbsvorteil. Was sie unterstützen können – Moleküldesign und alltägliche Effizienz. Was sie nicht unterstützen können – die teuerste, langsamste menschliche Validierung. Und an einer Grenze wie der Langlebigkeit bleibt Geld knapp, und das erste Produkt ist noch gar nicht da. Setzt man diese Ebenen zusammen, ergibt sich eine klare Schlussfolgerung: KI hat das »Ausdenken« billig gemacht, aber nicht das »Beweisen«.

Meine eigene Auffassung ist, dass dies unterschiedliche Konsequenzen für Zuschauer und für Gestalter hat. Zuschauer werden von Schlagzeilen wie »Unternehmen X betritt die Biotech-Branche« mitgerissen und glauben, Medikamente würden bald günstig und Menschen bald länger leben. Gestalter sollten eine zusätzliche Frage stellen: Löst dieses Unternehmen das Ideenproblem oder das Beweisproblem? KI beschleunigt ersteres; letzteres hängt weiterhin von Zeit, Patienten und Geld ab.

Natürlich bietet Alex Urteilsvermögen – keine Prophezeiung. Ob das erste Langlebigkeitsprodukt innerhalb von zehn Jahren erscheint und ob KI die Validierungskosten senken kann, bleibt abzuwarten. Doch seine Rangfolge ist hilfreich: Könnte er nur auf eine Kategorie wetten, würde er auf die setzen, die sich zuerst beweisen lässt – Verzögerung und Prävention der Alterung – während Ersatz und Reprogrammierung erst fünf Jahre später ihren Durchbruch erleben würden.

Ideen werden immer billiger. Beweise nicht.