de.wedoany.com-Bericht: Die Abteilung für Künstliche Intelligenz zur Arzneimittelforschung von ByteDance hat die Ausgliederung eingeleitet und sucht eine unabhängige Finanzierung.
Nach der Ausgliederung wird ByteDance die Mehrheitsbeteiligung an der neuen Gesellschaft halten. Das Team, die Algorithmen, die Technologieplattform und die bestehenden Pipeline-Assets der KI-Abteilung für Arzneimittelforschung werden in die neue Einheit überführt, die weiterhin Rechenleistung von Volcano Engine erhält. Die 2021 gegründete Abteilung wird von Kai Liu geleitet und umfasst rund 50 Kernmitglieder. Das Team besteht aus AI for Science (AI4S)-Fachkräften, Algorithmusexperten und Arzneimittelspezialisten und hat seit seiner Gründung an Grundlagenmodellforschung, Plattformentwicklung und Kommerzialisierung gearbeitet. Das zuvor für Proteinstrukturvorhersagemodelle zuständige Team von ByteDance wurde ebenfalls in dieses Team integriert; die entsprechenden Algorithmen und Modelle wurden zusammengeführt, und die Grundlagenmodellforschung in diesem Bereich wird fortgesetzt. Einige wenige Mitarbeiter haben das Unternehmen verlassen.
ByteDance hat im Bereich der KI-gestützten Arzneimittelforschung mehrere technologische Erfolge erzielt. Im Jahr 2025 veröffentlichte das AI4S-Team die Molekülstrukturvorhersagemodelle Protenix und Seedfold. Im Jahr 2026 folgten Protenix-v1 und Protenix-v2, die Open-Source-Strukturvorhersagefähigkeiten für biologische Molekülsysteme wie Proteine und Liganden etablierten. Im Bereich Proteindesign und -vorhersage brachte das Team Werkzeuge wie PXDesign für das Design von Proteinbindern auf den Markt. ByteDance hat außerdem Anew Labs eingeführt, eine KI-gesteuerte Plattform, die sich auf die echte Arzneimittelforschung konzentriert. Laut der Website von Anew Labs hat das Team Forschungsergebnisse veröffentlicht, darunter AnewSampling, AnewOmni, AnewFEP, AnewSynth und scNext, die Bereiche wie dynamische Protein-Ligand-Strukturvorhersage, allatomare Molekülgenerierung, freie Energieberechnung, Synthetisierbarkeitsvorhersage und virtuelle Zellen abdecken. Die Plattform hat auch eine frühe Arzneimittel-Pipeline eingeführt.
Im April stellte Anew Labs auf der Jahrestagung der American Association of Immunologists erstmals sein IL-17-Kleinmolekülprojekt vor. Wie bekannt gegeben wurde, handelt es sich um den weltweit ersten Fall, bei dem mit einem Kleinmolekül drei IL-17-Familien-Dimere blockiert werden. IL-17 ist ein wichtiger Signalweg bei Autoimmunerkrankungen wie Psoriasis und Morbus Bechterew. Mit der zunehmenden Reife der KI-Arzneimittelforschung von ByteDance versucht das Unternehmen, diese von der wissenschaftlichen Forschung zur industriellen Anwendung zu überführen. Es hat relevante interne Teams integriert und bereitet sich auf die Kommerzialisierung vor. Das AI4S-Geschäft hat einen langen Validierungszyklus und komplexe Entwicklungsprozesse; am Beispiel der Arzneimittelforschung umfasst es Modellentwicklung, Nasslaborexperimente und klinische Validierung und erfordert Fachkräfte sowie eine Organisationsform, die sich von ByteDances Internetgeschäft unterscheidet.
Die Ausgliederung zielt darauf ab, eine unabhängige Struktur zu schaffen, die besser für dieses Geschäft geeignet ist. ByteDance hofft, dass diese Anpassung dazu beiträgt, Top-Talente anzuziehen und die Grundlagenmodellfähigkeiten, Algorithmen und Arzneimittelfachkenntnisse weiter zu integrieren. Der Anbieter von Gesundheitsdaten und klinischen Forschungsdienstleistungen, IQVIA, prognostiziert, dass die weltweiten Arzneimittelausgaben bis 2028 rund 2,3 Billionen US-Dollar erreichen werden. Der Markt ist riesig, aber die hohen Kosten, langen Entwicklungszyklen und hohen Ausfallraten bei der Entwicklung neuer Medikamente haben sich nicht grundlegend geändert, was die Nachfrage nach KI-Tools schürt, die einige Prozesse verbessern können.
Die AI4S-Forschung beschleunigt sich ebenfalls, wie die AlphaFold-Serie von Proteinstrukturvorhersagemodellen von Google DeepMind zeigt. AlphaFold 2 erweiterte die Proteinstrukturvorhersage massiv und sagte etwa 200 Millionen Proteinstrukturen voraus, während AlphaFold 3 den Vorhersagebereich auf komplexere Interaktionssysteme ausdehnte. In den letzten Jahren aufgetauchte multimodale Molekülgenerierungsmodelle adressieren eine direktere pharmazeutische Herausforderung: das Wirkstoffdesign, was darauf hindeutet, dass die KI-gestützte Arzneimittelforschung allmählich von der Forschung zur industriellen Anwendung übergeht.
ByteDance investiert seit Jahren in AI4S. Etwa im Jahr 2020 begann das Unternehmen, Bereiche wie KI-gestützte Arzneimittelforschung, Molekülsimulation und Computerbiologie zu erkunden. Seitdem wurden Teams aufgebaut, die First-Principles-Berechnungen, Quantenchemie, Molekulardynamik, Materialsimulation sowie Molekülgenerierung für Energie- und Arzneimittelanwendungen abdecken. Nach der Gründung des Grundlagenmodell-Forschungsteams Seed bei ByteDance wurde AI4S Teil seiner Strategie für Spitzentechnologie. Dies ist ByteDances erster Versuch, AI4S zu kommerzialisieren.
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