KI in der Wirkstoffsuche

Isomorphic Labs, das aus Google DeepMind hervorgegangene Unternehmen unter der Leitung von Demis Hassabis, hat die Schweiz zu einem seiner zentralen strategischen Standorte gemacht. Das Ziel ist ambitioniert: Die Wirkstoffsuche durch KI von einem langwierigen Trial-and-Error-Prozess in ein kalkulierbares digitales Design-Problem zu verwandeln.

Aktueller Stand (Februar 2026) zu Isomorphic Labs und der KI-Wirkstoffforschung in der Schweiz:

1. Der Standort: Lausanne als zweites Hauptquartier

Nach dem Start in London hat Isomorphic Labs massiv in der Schweiz expandiert.

Standort Lausanne: Das Unternehmen eröffnete zunächst im EPFL Innovation Park und ist mittlerweile in ein größeres Innovationszentrum im Viertel Flon in Lausanne umgezogen.
Warum Lausanne? Die Nähe zur EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne) ist entscheidend. Isomorphic nutzt den Zugang zu Talenten in den Bereichen Machine Learning, Bioinformatik und Computational Biology.
Teams vor Ort: In Lausanne arbeiten interdisziplinäre Teams aus KI-Forschern und Biologen direkt an der Modellierung molekularer Interaktionen.

2. Die Megadeals: Kooperation mit Novartis

Die Schweiz ist die Heimat globaler Pharmariesen, und Isomorphic Labs hat dies frühzeitig genutzt.

Der Novartis-Deal: Anfang 2024 schlossen Novartis und Isomorphic Labs eine strategische Partnerschaft zur Entdeckung niedermolekularer Therapeutika.
Finanzvolumen: Novartis zahlte vorab 37,5 Millionen USD. Die Partnerschaft beinhaltet potenzielle Meilensteinzahlungen von bis zu 1,2 Milliarden USD.
Erweiterung 2025/2026: Im Jahr 2025 wurde die Zusammenarbeit aufgrund erster Erfolge bei der Identifizierung schwieriger „Targets“ (Zielmoleküle) ausgeweitet. Novartis nutzt dabei die AlphaFold 3-Technologie, um Proteinstrukturen und deren Bindungsverhalten mit beispielloser Präzision vorherzusagen.

3. KI in der Schweizer Wirkstoffsuche: Das Ökosystem

Isomorphic Labs ist nicht allein. Die Schweiz hat sich zu einem globalen Hotspot für „Digital Biology“ entwickelt:

Unternehmen / Institution	Fokus in der Schweiz
Novartis (Basel)	Nutzt interne KI-Plattformen (z. B. „Data42“) und externe Partner wie Isomorphic.
Roche (Basel)	Investiert massiv in Genom-Daten und KI-gestützte Onkologie.
ETH Zürich & EPFL	Liefern die algorithmischen Grundlagen für neue Deep-Learning-Modelle in der Biologie.
Startups (z.B. Terray, Araris)	Ergänzen das Ökosystem durch spezialisierte Nischenanwendungen.

4. Technologischer Kern: AlphaFold & Beyond

Der Erfolg von Isomorphic Labs in der Schweiz basiert auf der Weiterentwicklung von AlphaFold. Während die ursprüngliche Version „nur“ Proteinstrukturen vorhersagte, kann die aktuelle Technologie (AlphaFold 3):

Interaktionen vorhersagen: Wie binden Wirkstoffe an Proteine? Wie interagieren Proteine mit DNA oder RNA?
Zeitersparnis: Prozesse, die früher Jahre dauerten, werden in Wochen am Computer simuliert.
Präzision: Die Fehlerrate bei der Vorhersage von Molekülbindungen wurde drastisch gesenkt, was die klinische Erfolgsquote erhöht.

Witz am Rande: Während man in Basel früher sagte, man brauche für ein neues Medikament „10 Jahre, eine Milliarde Dollar und viel Glück“, lautet die Devise in Lausanne heute: „Ein paar GPUs, gute Daten und das richtige Modell.“

Wie geht es weiter?

Isomorphic Labs baut derzeit seine eigene interne Wirkstoff-Pipeline in den Bereichen Onkologie und Immunologie weiter aus, wobei der Standort Schweiz eine Schlüsselrolle bei der Verbindung von KI-Theorie und pharmazeutischer Praxis spielt.

Die technische Magie hinter AlphaFold 3 und die wichtigsten Schweizer Player, die neben Isomorphic Labs das Spielfeld dominieren.

1. Der technische Motor: AlphaFold 3 & Isomorphic Labs

Während AlphaFold 2 „nur“ Proteine falten konnte, ist AlphaFold 3 (das Herzstück von Isomorphic Labs) eine echte Multimodal-KI für die Biologie.

Jenseits von Proteinen: Es sagt die Struktur und Interaktion von DNA, RNA und Liganden (kleinen Molekülen, aus denen Medikamente bestehen) voraus.
Vom Bild zur Interaktion: Die KI nutzt eine Diffusions-Architektur (ähnlich wie bei Bildgeneratoren wie Midjourney, nur für Atome). Sie beginnt mit einer „verrauschten“ Wolke von Atomen und ordnet sie schrittweise so an, dass die physikalisch wahrscheinlichste Bindung entsteht.
Der Clou für die Wirkstoffsuche: Isomorphic kann damit simulieren, wie genau ein Wirkstoffkandidat in die „Tasche“ eines Zielproteins passt. Das spart Monate an Laborarbeit (Pipettieren, Kristallisieren, Röntgen).

2. Die Schweizer Herausforderer: KI-Startups & Hubs

Die Schweiz ist nicht nur wegen Isomorphic Labs ein „AI for Health“-Powerhouse. Hier sind drei weitere Schwergewichte aus dem lokalen Ökosystem:

Startup / Unternehmen	Standort	Fokus
InterAx Biotech	Villigen (PSI)	Nutzt KI, um die Signalwege von GPCR-Rezeptoren zu entschlüsseln (Angriffspunkt für ~30% aller Medikamente).
Araris Biotech	Zürich / Wädenswil	Kombiniert KI mit Linker-Technologien für Antikörper-Wirkstoff-Konjugate (ADCs) – präzise Raketen gegen Krebs.
MindMaze (Digital Health)	Lausanne	Zwar eher Neuro-Technologie, aber ein Paradebeispiel für die Verbindung von EPFL-KI und Medizin.

3. Warum die Schweiz gerade jetzt „explodiert“

Es ist die perfekte Mischung aus zwei Welten, die sich früher oft fremd waren:

Health Valley (Genfersee-Region): Über 1.000 Unternehmen im Bereich Life Sciences konzentrieren sich rund um die EPFL in Lausanne.
Basel Biotech-Cluster: Die enorme Dichte an Pharma-Expertise (Novartis, Roche, Lonza) sorgt dafür, dass KI-Modelle nicht nur „theoretisch hübsch“, sondern klinisch relevant sind.
Rechenpower: Mit dem CSCS (Swiss National Supercomputing Centre) in Lugano hat die Schweiz Zugang zu einer der weltweit stärksten Infrastrukturen für das Training komplexer Modelle.

Die neue Realität

Früher war Wirkstoffforschung wie das Suchen eines Schlüssels für ein Schloss in einem dunklen Raum. Isomorphic Labs und die Schweizer Startups haben das Licht angemacht und drucken den Schlüssel jetzt per 3D-Simulation.

Da die Schweiz auch die Heimat von Roche und Novartis ist, liegt der Fokus hier ganz klar auf der Onkologie (Krebsforschung). Hier wird die KI nicht nur zum Designen von Molekülen genutzt, sondern um die gesamte Strategie gegen den Krebs zu verändern.

Einblick in die aktuellen Durchbrüche auf Schweizer Boden:

1. Onkologie: Die Jagd nach den „Un-druggables“

In der Krebsforschung gibt es Proteine (wie KRAS oder MYC), die als „undruggable“ (unbehandelbar) galten, weil sie keine tiefen Taschen besitzen, in die ein herkömmliches Medikament passen würde.

Der Isomorphic-Ansatz in Lausanne: Mit AlphaFold 3 identifiziert das Team in Lausanne winzige, flache Oberflächenstrukturen auf diesen Proteinen. Sie designen „molekulare Kleber“ (Molecular Glues), die das Krebsprotein an ein körpereigenes Entsorgungsprotein binden. Die Zelle baut den Krebs dann quasi selbst ab.
Novartis & Radioliganden: Novartis nutzt KI in Basel, um die Zielsteuerung für Radioliganden-Therapien zu optimieren. Das sind „Präzisionsgeschosse“, die Radioaktivität direkt in die Krebszelle bringen. Die KI berechnet hierbei, wie der Wirkstoff am besten durch das Gewebe gleitet, ohne gesundes Material zu beschädigen.

2. Personalisierte Onkologie: Roche & SOPHiA GENETICS

Die Schweiz ist weltweit führend darin, den Krebs nicht mehr nach dem Organ (z. B. „Lungenkrebs“), sondern nach seinem genetischen Code zu behandeln.

Roche (Basel): Durch die Übernahme von Firmen wie Foundation Medicine hat Roche riesige Mengen an Genomdaten. Ihre KI-Modelle „matchen“ nun Patientenprofile mit experimentellen Wirkstoffen. Das Ziel: Ein Medikament wird am Computer simuliert, bevor der Patient die erste Pille nimmt.
SOPHiA GENETICS (Lausanne/EPFL): Ihr Hauptsitz in der Schweiz nutzt die „DDM™-Plattform“, um aus Tausenden von Biopsien Muster zu erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen. Sie sagen voraus, welche Patienten auf eine Immuntherapie ansprechen und welche nicht.

3. Seltene Krankheiten (Rare Diseases)

Bei seltenen Krankheiten gibt es oft zu wenig Patienten für klassische Studien. Hier hilft die KI durch „Synthetische Kontrollarme“.

Der digitale Zwilling: In Schweizer Forschungsprojekten werden KI-Modelle genutzt, um das Fortschreiten einer Krankheit zu simulieren. Statt einer echten Kontrollgruppe (die ein Placebo bekäme), nutzt man KI-generierte Daten. Das ist ethisch sauberer und beschleunigt die Zulassung enorm.
Waisen-Medikamente (Orphan Drugs): Startups im Health Valley nutzen KI, um bereits zugelassene Medikamente für seltene Krankheiten „umzuwidmen“ (Drug Repurposing). Das spart Jahre an Entwicklungszeit.

Vergleich: KI-Erfolge in der Praxis

Bereich	Herausforderung	KI-Lösung in der Schweiz
Bauchspeicheldrüsenkrebs	Hohe Mutationsrate	KI-generierte personalisierte Impfstoffe (mRNA-basiert).
Glioblastom (Hirntumor)	Blut-Hirn-Schranke	Simulation der Durchlässigkeit von Wirkstoffen am Computer.
Seltene Muskelerkrankungen	Zu wenig Testpersonen	Simulation des Krankheitsverlaufs zur Verkleinerung der Testgruppen.

Die „Schweizer Präzision“ 2.0

Man kann sagen: Die Schweiz hat das „Schweizer Taschenmesser“ gegen den Krebs digitalisiert. Während Isomorphic Labs (Google) die Rechenpower und die genialen Algorithmen liefert, steuern die Basler Giganten die jahrzehntelange biologische Erfahrung bei.

Interessanter Fakt: Ein Medikament, das mit KI-Hilfe entwickelt wurde, erreicht die klinische Phase heute im Schnitt 40% schneller als mit traditionellen Methoden. In einem Land wie der Schweiz, wo Zeit (und Forschung) extrem teuer ist, ist das der entscheidende Wettbewerbsvorteil.