Quantum Inside

Uhlmann: Der Druck auf die Branche ist groß. Gesundheitssysteme geraten an ihre Grenzen, die Medikamentenpreise stehen ebenfalls unter Druck und die geopolitischen Unsicherheiten werden nicht kleiner. Gleichzeitig steigen die Kosten für Forschung und Entwicklung seit Jahren stark an, im Schnitt auf über zwei Milliarden US-Dollar pro Medikament, während die erwarteten Erlöse sinken. Jeder Fehlschlag wird somit teurer. 

Utschig-Utschig: Grundsätzlich ja, auch wenn das für uns nicht im Vordergrund steht. Aber wenn wir mit Hilfe von KI oder Quantencomputing bessere Wirkstoffe entwickeln und früher erkennen, ob ein Ansatz funktioniert, sinken die Kosten automatisch. Wir wollen mit höherer Wahrscheinlichkeit erfolgreich sein, und zwar entlang der gesamten Entwicklungskette. Je früher wir valide Entscheidungen treffen, desto weniger Ressourcen fließen in Projekte, die später scheitern können – und genau dort entstehen heute die größten Kosten.

Uhlmann: Mit künstlicher Intelligenz sehen wir bereits konkrete Effekte. Einsparungen im mittleren zweistelligen Prozentbereich sind möglich, beispielsweise durch schnellere klinische Studien, eine bessere Patientenselektion oder eine effizientere Vorauswahl von Wirkstoffen. Bei Quantencomputing ist das noch schwer zu quantifizieren, da wir uns technologisch in einer frühen Phase befinden. Das Potenzial ist jedoch eindeutig: Wenn wir molekulare Prozesse genauer verstehen, ist das ein immenser Vorteil. 

Utschig-Utschig: Quantencomputing verspricht eine Genauigkeit in der Pharmaforschung, die bislang und auch mit KI nicht möglich ist. Damit können wir molekulare Prozesse physikalisch korrekt beschreiben. Wenn wir Wechselwirkungen auf atomarer Ebene präzise vorhersagen können, müssen wir Wirkstoffe nicht mehr primär durch Trial-and-Error oder statistische Methoden finden, sondern können sie gezielt designen. Das erhöht die Erfolgswahrscheinlichkeit, reduziert Fehlschläge und verkürzt Entwicklungszeiten deutlich.

Uhlmann: Das sehe ich ähnlich. Quantencomputing kann einen qualitativen Sprung ermöglichen, weil es hilft bessere wissenschaftliche Hypothesen aufzustellen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Technologien, die die Erfolgswahrscheinlichkeit erhöhen, sind von strategischer Bedeutung.

Utschig-Utschig: Heute sind wir gezwungen, die Realität zu vereinfachen. Wir müssen viele Faktoren weglassen, etwa komplexe Wechselwirkungen, Lösungsmittel oder Temperatur, da klassische Computer nicht über die Kapazität verfügen, um diese Abhängigkeiten in realistischen Zeiträumen zu berechnen. Quantencomputing bietet hingegen einen anderen Zugang: Die Natur funktioniert quantenmechanisch. Klassische Computer können sich dem nur annähern, während Quantencomputer selbst nach diesen Prinzipien arbeiten.

Utschig-Utschig: Wir werden kein Entweder-oder sehen, sondern ein Zusammenspiel. KI bleibt für schnelle Vorhersagen wichtig, klassische Simulationen für viele andere Anwendungen. Quantencomputing kommt als zusätzliche Ebene hinzu, um besonders komplexe Probleme präziser zu lösen. Der entscheidende Punkt ist die Integration in bestehende Prozesse und Workflows.

Uhlmann: Dafür ist die Datenbasis zentral. Ohne hochwertige, gut strukturierte und interoperable Daten funktionieren weder KI noch Quantenansätze. Häufig liegt die eigentliche Herausforderung weniger in der Technologie als darin, die notwendigen Voraussetzungen für ihren effektiven Einsatz zu schaffen.

Utschig-Utschig: Es müssen zwei Dinge zusammenkommen. Zum einen benötigen wir leistungsfähigere Hardware mit deutlich mehr und vor allem fehlerkorrigierten Quantenbits, der grundlegenden Informationseinheit, die im Quantencomputing verwendet wird.  Zum anderen – und das ist die größere Herausforderung – sind die passenden Algorithmen nötig. Wir brauchen neue mathematische Methoden, die die Eigenschaften von Quantencomputern wirklich nutzen. Wir untersuchen daher, wie sich chemische und physikalische Systeme effizient auf Quantencomputern berechnen lassen. Gleichzeitig müssen konkrete Anwendungen so weit entwickelt werden, dass sie klassischen Verfahren überlegen sind und sich skalierbar und reproduzierbar in bestehende Prozesse integrieren lassen. Bis zum Ende des Jahrzehnts rechnen wir mit ersten Durchbrüchen. 

Uhlmann: Sie müssen heute investieren, obwohl der konkrete Nutzen noch nicht vollständig absehbar ist. Das ist eine strategische Wette. Wer früh Kompetenzen, Partnerschaften und erste Anwendungsfälle aufbaut, wird einen klaren Vorsprung haben. Es geht also nicht nur um Technologie, sondern auch um Fähigkeiten und Lernkurven.

Uhlmann: Transparenz ist entscheidend. Wir müssen verständlich erklären, was die Technologien leisten können und wo ihre Grenzen liegen. Dazu gehört ein realistisches Erwartungsmanagement: Es handelt sich nicht um eine kurzfristige Lösung, sondern um eine langfristige Entwicklung. Vertrauen entsteht, wenn Fortschritte nachvollziehbar sind und Versprechen eingehalten werden.

Utschig-Utschig: Wir müssen das Thema entmystifizieren. Quantencomputing ist keine Magie, sondern Physik. Wenn wir die zugrunde liegenden Prinzipien und den konkreten Nutzen verständlich machen und erste praktische Anwendungen zeigen, wächst die Akzeptanz.

Autor: Michael Hasenpusch