Digitale Zwillinge: Die Pharmaindustrie neu gestalten

Wir betrachten häufig neue Technologien, die unsere Arbeitsweise im Pharmasektor verbessern können — künstliche Intelligenz (AI), maschinelles Lernen und Blockchain-Technologie. Mittlerweile haben Sie wahrscheinlich ein Dutzend Artikel über AI und ihr potenzielles Revolutionierungspotenzial in der Pharmaindustrie gelesen. Dabei übersehen wir oft ältere Technologien, die weiterhin relevant und untergenutzt sind. Eine der wichtigsten davon ist digitale Zwillinge.

Was sind digitale Zwillinge?

Ein digitaler Zwilling ist eine Reihe adaptiver Modelle eines realen Produkts, Systems oder Prozesses. Der digitale Zwilling bildet das Verhalten dieses realen Objekts nach und wird für Simulation, Analyse und Optimierung verwendet. Diese adaptiven Modelle werden kontinuierlich mit aktuellen Daten gespeist, um die erzeugte Simulation so genau wie möglich an das reale Gegenstück anzupassen.

Der erste digitale Zwilling wurde entwickelt von der National Aeronautics and Space Administration (NASA) in den 1960er Jahren, aber sie nannten ihn damals nicht so. Dieser digitale Zwilling wurde verwendet, um die Apollo-Missionen zu modellieren und das Versagen des Sauerstofftanks von Apollo 13 zu simulieren und zu untersuchen. Seitdem wurden digitale Zwillinge langsam in mehrere Branchen integriert, einschließlich des Pharmasektors.

Die Integration digitaler Zwillinge hat nicht so viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen wie AI. Warum? Ihre Vermutung ist so gut wie unsere! Dennoch haben digitale Zwillinge ein gutes Anwendungspotenzial in der Pharmaindustrie.

Wie verwendet man einen digitalen Zwilling?

Im Kern ist ein digitaler Zwilling eine Simulation eines realen Objekts oder Systems. Daher kann er in fast allen pharmazeutischen Prozessen eingesetzt werden. Hier sind einige der wichtigsten Bereiche, in denen digitale Zwillinge eingesetzt werden können:

Pharma-Produktion

Digitale Zwillinge haben das größte Potenzial in der Pharma-Produktion —insbesondere dabei, Pharmaunternehmen beim Hochskalieren ihrer Operationen zu unterstützen.

Betrachten Sie folgendes Szenario: Ihre Wissenschaftler haben erfolgreich den Herstellungsprozess für ein neues Medikament entwickelt, und Sie haben die erforderlichen Genehmigungen erhalten. Jetzt müssen Sie nur noch die Produktion starten. Dazu benötigen Sie jedoch genaue Diagramme und Parameter für eine groß angelegte Anlage. Deren Erstellung erfordert Versuch und Irrtum sowie Zeit, was die Exklusivität Ihres Produkts gefährden kann.

Stattdessen können Sie eine Simulation (oder einen digitalen Zwilling!) des Prozesses unter Verwendung realer Geräteparameter erstellen und ihn optimieren. Dadurch werden alle Kinderkrankheiten des Systems beseitigt, sodass die Installation einfach und zügig verläuft!

Dies ist die vorteilhafteste Anwendung digitaler Zwillinge. Sie können auch zur Echtzeitoptimierung bestehender Prozesse und zur vorausschauenden Wartung eingesetzt werden, sodass Pharmaunternehmen ihre Herstellungsprozesse im Vorfeld optimieren können.

Klinische Studien

Klinische Studien sind ein notwendiger, teurer Prozess, und Pharmaunternehmen müssen mit der Unsicherheit rechnen, dass Versuchspersonen unerwartet ausfallen. Stattdessen können digitale Zwillinge eingesetzt werden. Digitale Zwillinge haben in diesem Bereich zwei unterschiedliche Anwendungen:

• Als virtuelle Studien: Eine virtuelle klinische Studie kann mithilfe digitaler Zwillinge anstelle physischer klinischer Studien durchgeführt werden. Zwar ist dies nur in bestimmten Phasen klinischer Studien umsetzbar, doch virtuelle Studien können den Prozess beschleunigen und Tierversuche bzw. Humanversuche reduzieren.
• Als Patientenzwillinge: Es können auch digitale Zwillinge von Patienten auf Grundlage der Profile von Versuchspersonen erstellt werden. Unternehmen können diese Personas für klinische Studien verwenden, anstatt Studien an realen Personen durchzuführen.

Aus Sicht eines Pharmaunternehmens können diese Anwendungen digitaler Zwillinge die Abhängigkeit von und die Unsicherheit in klinischen Studien verringern und eine bessere Nutzung der Ressourcen ermöglichen.

Personalisierte Medizin und Fernüberwachung von Patienten

Wie bei klinischen Studien können Patientenzwillinge auch verwendet werden, um den Krankheitsverlauf bei Patienten zu untersuchen und personalisierte Medikamente zu entwickeln. Diese Patientenzwillinge können auch genutzt werden, um die Reaktion des Patienten auf Medikamente zu untersuchen und mögliche Nebenwirkungen zu ermitteln. Beispielsweise können Patientenzwillinge verwendet werden, um die Dosierung für einen Krebspatienten zu optimieren.

Darüber hinaus können durch die Kombination dieser Modelle mit realen Gesundheitsüberwachungssystemen wie Smartwatches die Modelle unerwünschte Ereignisse vorhersagen. Indem beispielsweise Echtzeitdaten von der Smartwatch einer Versuchsperson gewonnen werden, kann der Patientenzwilling den Glukosespiegel verfolgen und zuständige Stellen alarmieren, bevor ein unerwünschtes Ereignis eintritt.

Ein solcher Einsatz digitaler Zwillinge kann Pharmaunternehmen helfen, Kosten zu senken und verfügbare Ressourcen besser zu nutzen. Viele Big-Pharma-Unternehmen wie Pfizer und Sanofi haben digitale Zwillinge implementiert. Dennoch ist ihre Anwendung angesichts des Alters der Technologie relativ rückständig.

Was begrenzt ihren Einsatz?

Datenbeschränkungen

Wie bei AI benötigen digitale Zwillinge ebenfalls hochwertige Echtzeitdaten, um ein Objekt genau zu simulieren. Die Datenlandschaft in der Pharmaindustrie ist jedoch recht zersplittert: Daten stammen aus unterschiedlichen Quellen und weisen verschiedene Qualitäten, Zuverlässigkeiten und Standards auf. Daher ist es eine Herausforderung, all diese verschiedenen Daten in ein Standardformat zu integrieren, das mit der Alt-Dateninfrastruktur in den meisten Pharmaunternehmen kompatibel ist.

Finanzielle Beschränkungen

Um es einfach auszudrücken: Die Entwicklung von Modellen, die reale Objekte simulieren können, ist teuer. Außerdem ist die Rendite dieser Investition ziemlich unsicher, was viele Pharmaunternehmen davon abhält, digitale Zwillinge einzuführen. Kleine und mittelgroße Pharmaunternehmen tun sich möglicherweise schwer, die Einführung digitaler Zwillinge zu rechtfertigen, weil die hohen anfänglichen Implementierungskosten gegenwärtig sind.

Regulatorische Einschränkungen

Es gibt keine standardisierten Richtlinien für digitale Zwillinge. Daher ist die Implementierung digitaler Zwillinge für Pharmaunternehmen ziemlich heikel, da sie nicht einfach feststellen können, ob eine Änderung zu Compliance-Problemen führen wird. Viele Unternehmen sind aus diesen Gründen nicht bereit, digitale Zwillinge einzuführen. Bei anderen, die sich dafür öffnen, können die Aufsichtsbehörden eine rigorose Validierung der Modelle digitaler Zwillinge vor der Genehmigung ihrer Nutzung verlangen, was höhere Kosten bedeutet.

Cybersecurity-Bedrohungen

Im pharmazeutischen Bereich müssen digitale Zwillinge Patientendaten verwenden, um angemessen zu funktionieren. Dies kann jedoch behördliche Prüfungen des Unternehmens nach sich ziehen. Außerdem können die Modelle Ziel von Cyberangriffen und Hacking-Versuchen werden, was zusätzliche Herausforderungen darstellt, die Unternehmen bewältigen müssen bevor digitale Zwillinge implementiert werden.

Auch wenn dies wie enorme Herausforderungen klingt, hat die Pharmaindustrie historisch gesehen weitaus größere Probleme überwunden. Daher ist zu erwarten, dass digitale Zwillinge trotz ihrer langsamen Akzeptanzrate eines Tages in den meisten Pharmaunternehmen implementiert werden.

Fazit

Wir sind der Ansicht, dass digitale Zwillinge eine Technologie mit außerordentlichem Potenzial zur Transformation der Pharmaindustrie sind. Gegenwärtig sind sie jedoch stark unterimplementiert und untergenutzt. Ihre Implementierung kann Prozesse für Unternehmen erheblich vereinfachen; anstatt beispielsweise zuerst eine Anlage zu bauen und auf Probleme zu stoßen, können Unternehmen eine perfekt laufende Simulation erstellen und diese anschließend realisieren. Dafür müssen Unternehmen jedoch Altsysteme ersetzen und hochwertige, reale Daten beschaffen — zwei Herausforderungen mit erheblichen finanziellen Auswirkungen.

Häufig gestellte Fragen

1. In welchen Branchen werden digitale Zwillinge üblicherweise eingesetzt?

Digitale Zwillinge werden häufig in der Luft- und Raumfahrt sowie in der Automobilindustrie eingesetzt. Sie haben jedoch auch großes Potenzial in den Bereichen Fertigung, Energie, Bauwesen und Gesundheitswesen.

2. Wie lange dauert die Implementierung digitaler Zwillinge?

Die Implementierung digitaler Zwillinge hängt von der Komplexität der Modelle und Objekte ab. Einfache Modelle können mehrere Wochen in Anspruch nehmen. Komplexe Modelle können jedoch Monate oder sogar Jahre dauern.

3. Wie viel kostet die Entwicklung digitaler Zwillinge?

Die Entwicklungs- und Implementierungskosten variieren von Unternehmen zu Unternehmen, da sie die Kosten für die Entwicklung des Modells + die Implementierung des Modells + die Schulung der Mitarbeiter + die Aktualisierung der Infrastruktur + den Erwerb notwendiger Lizenzen + die Einrichtung von Datensicherheitsmaßnahmen umfassen.