En rapport fra Capgemini forudser et markant gennembrud for kunstig intelligens indenfor lægemiddeludvikling i de kommende år.
Her forventes AI-teknologi at stå for hele 60% af alle nye aktive molekyler (NME’s) inden 2036.
Ifølge rapporten forrykker AI i stor stil tyngdepunktet i medicinalindustriens forsknings- og udviklingsarbejde lige nu. Det sker ved at løfte kvaliteten i de tidlige udviklingsfaser og forkorte vejen til kliniske studier.
Capgeminis rapport konkluderer samtidig, at AI vil få størst effekt i forhold til opdagelse af nye NME’s inden for target discovery og hit/lead-prioritering. Her vil AI’s evne til at arbejde med datarige modeller kunne skabe langt mere præcise lægemiddelkandidater. Noget, der ifølge Capgemini også samlet set vil øge sandsynligheden for succes i kliniske forsøg for medicinalindustrien.
Rapporten peger også på, at det massive indtog af AI i medicinalindustriens R&D-arbejde vil accelerere den computersimulerede forskning (in silico), hvilket både kan minimere behovet for dyreforsøg, øge udviklingshastigheden og styrke den omfattende dokumentation, der er et centralt element i forskningen.
Michael Clausen, CTO i Capgemini Danmark
“AI ændrer ikke kun hastigheden, men også kvaliteten af lægemiddelforskning. Når specialiserede modeller bliver kombineret med automatiserede og enormt datarige studier og laboratorieforsøg, vil vi se en helt ny standard for præklinisk evidens for nye, potentielle lægemidler. Det vil give en mere sikker vej mod de målrettede kliniske forsøg og gøre hele R&D-indsatsen mere dokumenterbar, reproducerbar og regulatorisk robust,” siger Michael Clausen, CTO i Capgemini Danmark.
Han forklarer, at fremtiden også åbner døren for teknologier som kvantesimuleringer og præcisionsmedicinsmodellering, der potentielt vil kunne benyttes overfor sygdomme, der tidligere blev betragtet som “undruggable”. Samtidig kan AI også være med til at identificere mindre patientgrupper, hvor tidligere fejlslagne lægemiddelkandidater faktisk kunne have effekt.
”De største gennembrud kommer, når AI integreres tæt med automatiserede, datarige laboratorier i præklinisk forskning, og når den kliniske forskning bliver understøttet af specialiserede, små sprogmodeller (SLM’s), der er blevet trænet på virkelige data og suppleret med syntetiske datasæt,” understreger Michael Clausen.
Rapporten konkluderer også, at medicinalindustrien allerede i dag har stor opmærksomhed på GenAI’s transformative potentiale på tværs af den farmaceutiske værdikæde.
- Inden for lægemiddelopdagelse ser hele 74% i rapporten et betydeligt potentiale i GenAI. Specifikt er identifikation af target-molekyler det mest udbredte fokusområde for teknologien. Her svarer 43%, at man allerede anvender GenAI med en gennemsnitlig tidsbesparelse på 28%.
- Når det gælder de kliniske forsøg, mener over 60% af de adspurgte i rapporten, at GenAI markant kan forbedre både forsøgseffektiviteten og de endelige resultater.
- På regulatoriske område er 73% enige i, at GenAI fundamentalt kan transformere arbejdsgange. Blandt dem, der allerede har taget teknologien i brug, ses produktivitetsgevinster med en gennemsnitlig tidsbesparelse på 19%.
I rapporten medvirker 500 ledere fra 250 pharmavirksomheder i Europa, USA og Asien-Pacific.
Hele Capgeminis rapport kan findes på: https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2026/01/140126CRI_Gen-AI-in-Lifesciences-_Final-interactive-1.pdf
Om Capgemini
Capgemini er en førende, global teknologi- og rådgivningspartner. Understøttet af AI hjælper vi organisationer og virksomheder med at skabe reel forretningsværdi via digital og teknologisk transformation. I Danmark har Capgemini ca. 500 medarbejdere, men globalt beskæftiger Gruppen mere end 420.000 medarbejdere i mere end 50 lande. Med næsten 60års erfaring er Capgemini en betroet partner for kunderne. På tværs af strategi, teknologi, design, engineering og forretningsdrifts leverer vi end-to-end services og løsninger baseret på dyb brancheforståelse og et stærkt netværk af partnere. Capgemini Gruppen omsatte i 2025 for €22,5 mia. Se mere på www.capgemini.com.
