AstraZeneca und insitro: Bis zu 1,86 Milliarden Dollar für neue Therapien
Veröffentlicht am: 15.10.2026 um 19:48 Uhr | Redaktion boerse-global.de
In der pharmazeutischen Wirkstoffforschung gewinnt der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Bewältigung komplexer Krankheitsbilder zunehmend an Gewicht. Berichten von Mitte Oktober 2026 zufolge haben das Pharmaunternehmen AstraZeneca und das kalifornische Unternehmen insitro eine mehrjährige strategische Forschungs- und Lizenzkooperation vereinbart.
Ziel der Zusammenarbeit ist die Identifizierung neuer biologischer Zielstrukturen sowie die Entwicklung neuartiger Therapien gegen metabolische dysfunktionsassoziierte Steatohepatitis (MASH) und Kardiomyopathien.
Finanzielle Vereinbarungen und klare Aufgabenteilung
Die Vereinbarung sieht vor, dass AstraZeneca eine Vorauszahlung in Höhe von 40 Millionen US-Dollar leistet. Für insitro besteht zudem Anspruch auf bis zu rund 1,46 Milliarden US-Dollar an Meilensteinzahlungen für Entwicklungs- und Vermarktungsschritte. Hinzu kommen mögliche Lizenzgebühren im einstelligen Prozentbereich auf weltweite Nettoerlöse.
Einem Bericht von Bloomberg zufolge beläuft sich das gesamte potenzielle Volumen des Geschäfts auf bis zu 1,86 Milliarden US-Dollar, während sich die offengelegte Vorauszahlung und Meilensteine auf rund 1,5 Milliarden US-Dollar summieren.
Im Rahmen der Partnerschaft bringt insitro seine Technologieplattform ein, die laborgezüchtete Zellmodelle mit Verfahren des maschinellen Lernens kombiniert. Diese Plattform soll von der Identifizierung der Zielstrukturen bis hin zur Bereitstellung erster Wirkstoffkandidaten zum Einsatz kommen.
AstraZeneca übernimmt im Gegenzug die Benennung relevanter Zielstrukturen sowie die vollständige Durchführung und Finanzierung der nachfolgenden klinischen Studien. Darüber hinaus sichert sich AstraZeneca die weltweiten Exklusivrechte an ausgewählten Entwicklungsprogrammen und verantwortet Zulassungsprozesse sowie die spätere weltweite Vermarktung.
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Strategische Relevanz nach klinischen Rückschlägen
Die Suche nach neuen therapeutischen Angriffspunkten gilt in der biopharmazeutischen Entwicklung als eine der anspruchsvollsten Phasen. Sharon Barr, Executive Vice President für BioPharmaceuticals-F&E bei AstraZeneca, verwies darauf, dass die Kombination aus Algorithmen und erfahrener Laborforschung dazu beitragen könne, die Anzahl zeitaufwendiger Labortests sowie Fehlversuche zu reduzieren. insitro-Geschäftsführerin Daphne Koller hob hervor, dass MASH und Kardiomyopathien in der Bevölkerung weit verbreitet seien, jedoch häufig unterdiagnostiziert blieben. Während bei MASH bereits greifbare Forschungsfortschritte verzeichnet wurden, benötige das Kardiomyopathie-Programm voraussichtlich mehr Zeit.
Für AstraZeneca erfolgt der Schritt nach vorangegangenen Rückschlägen in beiden Indikationsfeldern. Das Medikament Wainua zeigte Anfang 2026 in einer Herzstudie keinen nachweisbaren Nutzen, und ein MASH-Kandidat in einer mittleren Studienphase musste im Vorjahr zurückgezogen werden. insitro wiederum erweitert mit dem Abkommen seine bestehenden Kooperationen in der Industrie; das Unternehmen arbeitet unter anderem mit Bristol Myers Squibb im Bereich ALS sowie mit Eli Lilly an Vorhersagemodellen für pharmakologische Eigenschaften.
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Branchenweites Interesse an computergestützter Entwicklung
Die Kooperation reiht sich in eine Reihe vergleichbarer Industrieaktivitäten ein. Boehringer Ingelheim erweiterte Mitte Oktober 2026 seine Partnerschaft mit Variant Bio auf Herz-Kreislauf-Erkrankungen, wodurch das potenzielle Gesamtvolumen auf über 250 Millionen US-Dollar stieg.
Søren Tullin, Forschungsleiter für kardiovaskuläre, renale und metabolische Erkrankungen bei Boehringer Ingelheim, nannte dabei genetisch gestützte Zielstrukturen für First-in-class-Therapien als zentrales Ziel. Einen Tag zuvor hatte das Unternehmen bereits eine KI-Partnerschaft mit Envisagenics über potenziell eine Milliarde US-Dollar zur Validierung tumorspezifischer Zielstrukturen vereinbart.
Auch in der akademischen Forschung schreitet die Verknüpfung von Chemie und maschinellem Lernen voran: Forschende der ETH Zürich entwickelten unter Leitung von Professor Gisbert Schneider in Zusammenarbeit mit Roche ein Vorhersagemodell für chemische Molekülmodifikationen, insbesondere C-H-Borylierungen.
Wie in Nature Computational Science dargelegt wurde, minimiert das durch automatisierte Experimente trainierte Modell unnötige Labortests bei der Synthese neuer Wirkstoffmoleküle.
