Künstliche Intelligenz im Life-Science-Sektor: Neue Technologie ist mehr Freund als Feind

00:00:04: Willkommen zum DZ Research Podcast.

00:00:07: Aktuelle Kapitalmarktentwicklungen Woche für Woche auf den Punkt gebracht!

00:00:16: Kaum ein Thema treibt die Kapitalmärkte gerade so stark an wie die Frage, welche Branchen profitieren von der künstlichen Intelligenz und welche geraten unter Druck?

00:00:26: Heute schauen wir auf einen Sektor, der auf den ersten Blick genau zwischen diesen beiden Welten steht – die LifeScience-Zulieferer Also die Unternehmen, Geräte, Reagenzchen, Verbrauchsmaterialien und Auswertungssoftware für Pharmaforschung, Bioproduktionen und Diagnostikliefern.

00:00:44: Ist Kahi hier ein Wachstumstreiber oder

00:00:47: eher

00:00:48: ein Nachfrage-Risiko?

00:00:50: Darüber sprechen wir heute mit Sven Kirten, Healthcareanalyst in der Gruppe Aktienindustrie und mit Peter Spengler, unserem Pharma- und Chemieanalys.

00:00:58: Hallo Oli!

00:01:00: Mein Name ist Oliver Finger und ich bin Analyst im

00:01:02: Team Anlagestrategie-

00:01:04: und Privatkunden.

00:01:06: Erst wenn, fangen wir mal an gleich mit dir!

00:01:08: Ihr habt ja eine neue Branchenstudie veröffentlicht mit dem Titel KI im Life Science Sektor Mehr Freund als Feind.

00:01:16: Der Titel klingt hier schon irgendwie nach einer klaren Botschaft.

00:01:18: also fangen immer ganz von vorne an.

00:01:20: Worum geht es in eurer Studie?

00:01:22: Und wie lautet eure Kernthese?

00:01:24: vielleicht

00:01:24: mal Ja hi Olli, danke erst so für die Einladung.

00:01:29: Ja, unsere Leitfrage war was macht KI mit der Lifestyle ins Zulieferindustrie?

00:01:34: Das ist ja ein Thema das die Märkte umtreibt.

00:01:37: Was viele Presse diskutiert wird und wir haben es einfach mal geguckt.

00:01:41: Ist es ein Wachstumstreiber oder ist es eine Nachfrage-Risiko.

00:01:43: also Freund oder Feind?

00:01:45: Und auf den ersten Blick wirkt der Sektor verwundbar Denn im Grunde können KI-Modelle schon Millionen von Wirkschaftskandidaten virtuell durchtesten.

00:01:53: Und damit kommt natürlich der Verdacht auf, dass ich in Zukunft viel weniger physische Experimente brauchen werde, weniger Geräte brauchen werden und weniger Reagenz gebrauchen werden.

00:02:00: Damit ist die Frage kann so ein Geschäftsmodell letztendlich kollabieren?

00:02:04: Aber da ist unsere Antwort ganz klar wir sehen das nicht so.

00:02:06: Wir sind der Meinung, es ist deutlich mehr Freund als Feind.

00:02:10: Wir sehen eher einen Schiff vom reinen Mengengeschäft hin zu

00:02:14: hören...

00:02:15: Teil der Wertschöpfungskette.

00:02:17: Wir sehen weniger sinnloses Screening rund in der Firm-O, mehr hochwertige standardisierte Experimente und mehr Automatisierung in der Datenauswertung.

00:02:24: Und bei manchen Sachen wie zum Beispiel Biopharmaproduktion ist ganz klar ein reiner Wachstumstreiber also das z.B.

00:02:28: sehr positiv.

00:02:30: Und es ist auch so dass die Regulierung die etablierten Anbieter schützt einfach deswegen weil da sehr hohe ... oder sehr starke Vorschriften gibt, um man dann nicht einfach so reinstürmen kann.

00:02:42: Und deswegen ist das ein kleiner Schutz für die etablierten Anbieter trotz KI.

00:02:46: Okay.

00:02:47: Das liegt schon mal nach einer klaren Ansage!

00:02:48: Du hast ja gerade angedeutet, dass ihr die Wirkung von KI in mehreren Bereichen untersucht habt.

00:02:55: Kannst du uns mal kurz mitnehmen, wo überall greift denn KI in dieser Branche?

00:03:00: Ja, weil wir haben am Grund sechs Felder identifiziert.

00:03:03: Die nennen nicht mal kurz, dass die Wirkstoffforschung hier seh manches größte Disruptionsrisiko durch virtuelle Experimente.

00:03:09: Aber auch da sagen wir es hat vor allem das einfache Massengeschäft vielleicht überflüssig aber nicht das hochwertige Geschäft von Unternehmen das größte Geld verdienen.

00:03:18: Dann haben wir die fortgeschrittenen Zellmodelle und da geht es darum letztendlich Tierversuche zu ersetzen Und das ist natürlich eine sehr positive Sache.

00:03:27: Die KI wird auch eine große Rolle spielen, aber die Unternehmen bleiben mit ihren Geräten und Reagenzen ganz wichtige Datenlieferanten um die Modelle zu füttern.

00:03:35: Insofern gehen wir nicht davon aus dass es in der Ersetzung stattfindet sondern eher ein Shift und werden gut positioniertes Wort profitieren.

00:03:42: dann haben wir die Bio Farmer Produktion habe ich eben schon gesagt sehr positiv reiner Wachstumstreiber sage später noch was zu.

00:03:49: Dann haben wir die Bioinformatik und Genomik.

00:03:51: Auch da, die Sequenzierung ist ja sehr günstig geworden.

00:03:54: KI ist jetzt ein Wahnsinns-Treibe letztendlich bei der Interpretation der Daten in Summe.

00:03:58: Wer da gut aufgestellt ist wird auch dazu den Gewinnern gehören.

00:04:01: Wir haben allerdings ein gewisses Disruptionsrisiko durch so Open Source Modeller.

00:04:05: das ist ganz also bisschen demokratisiert.

00:04:06: Vielleicht ist es ein bisschen zweischandiges Schwert.

00:04:08: trotzdem überwiegen auch hier die Chancen.

00:04:11: dann noch die klinische Diagnostik.

00:04:13: Massen-Tests werden vielleicht etwas weniger werden, aber wir werden weiteren testen und der Wert pro Test steigt.

00:04:17: Das wird höherwertig werden.

00:04:19: Wir werden eine bessere Dateninterpretation durch die KI haben... ...und dann halt bei den internen Effizienzunternehmen selbst.

00:04:25: Und hier sind wir eigentlich allen Unternehmen große Chancen durch eine bessre Planung der Produktion,... ...durch ne bessere Planung in der Logistik.

00:04:32: diese ganzen Dinge einen besseren digitalen Vertrieb.

00:04:34: Also da sind sicherlich fast nur Chancenen daraus, dass man Summe sagen.

00:04:37: Bei vier von sechs Bereichen überwiegen die Chancensen ganz klar.

00:04:41: Denomik hast du angesprochen, das ist DNA-Forschung oder für unsere Zuhöre?

00:04:46: Ja so könnte man es nennen.

00:04:50: Peter zu dir mal!

00:04:51: Du bist ja der Pharmaanalyst im Team.

00:04:54: Sven hat gerade diese Wirkstoffforschung als den Bereich mit dem größten Disruptionsrisiko angesprochen.

00:05:00: Kannst du uns mal etwas näher beleuchten?

00:05:03: was passiert da eigentlich und wie ernst die Bedrohung wirklich?

00:05:08: Ich würde gerne auf vier Aspekte in meine Antwort eingehen.

00:05:11: Erstens mal Ausgangspunkt, welche Vorteile hat die KI entsprechend in der Wirkstoffforschung?

00:05:18: Also virtuelle Computermodelle des suchen heute Millionen von Wirkstoffkandidaten in wenigen Stunden.

00:05:24: das ist ungefähr ... zehn Millionen mal schneller, als das ein klassisches Labor eben machen kann.

00:05:33: Und drei Viertel der Biotec-Firmen nutzen KI bereits für Proteinstruktur vorhersagen.

00:05:40: also das mal so zum Ausführungspunkt.

00:05:42: Welche ersten Erfolge sind nachgewiesen?

00:05:45: Also es gibt zB einen Wirkstoff gegen Lungenfibrose... Ja, das ist eine schwere Lungenerkrankung.

00:05:54: Und der wurde jetzt in achtzehn Monaten gefunden.

00:05:59: also normalerweise braucht man da zwei bis vier Jahre dafür.

00:06:03: und es gibt auch Ich sage mal, das erste KI-designte Molekül, das nach zwölf Monaten in eine klinische Studie überführt werden konnte.

00:06:14: Was auch ein Wahnsinnszeit ist.

00:06:17: So der dritte Punkt ist dann der Realitätscheck.

00:06:20: also wo liegen die Grenzen der KI?

00:06:22: Ist ja auch groß Thema der Studie generell.

00:06:25: Also es keine Revolution aus unserer Sicht sondern Evolution Und der Zeithorizont, sage ich mal sind so drei bis fünf Jahre.

00:06:33: Wir glauben nicht oder wir sind eigentlich sicher das es keine vollautonomen Labore ohne Menschen geben wird und dass jede KI-Hypothese auch nochmal durch den Menschen oder durch ein menschliche Aufsicht überprüft werden muss.

00:06:50: Bei komplexen Vorhersagen über das Falten im Körper hat die KI ihre Grenzen.

00:06:58: Was ist jetzt eigentlich?

00:06:59: wer verliert, wer gewinnt?

00:07:01: Verlierer sehen wir das billige Massengeschäft.

00:07:03: Weniger Bedarf an einfachen Labor-Materialien was er eigentlich gut für die Industrie ist in der frühen Phase weil viel virtuell simuliert werden kann.

00:07:14: Gewinner ist eher das teure Spezialgeschäft was eigentlich sehr gut ist für die Unternehmen und wir gehen davon aus bei einer stabilen Nachfrage nach zertifizierten Spezialprodukten dass wir da eher positive Effekte haben, weil diese Tests auch streng reguliert sind und sich nicht im Computer simulieren lassen.

00:07:41: Ja Sven jetzt mal zu diesem positiven Fall den du vorhin schon angeteasert hast die biofamazeutische Produktion.

00:07:49: Warum ist hier ein reiner Wachstumstreiber?

00:07:52: Und nicht wie man vielleicht befürchten könnte in Substitutionsrisiko?

00:07:58: Also

00:07:58: erst mal vorab die bioformazeutische Produktions, einer der größten Teilmärkte für die LifeSense zu liefern ist ein sehr wichtiges Segment.

00:08:04: und das Segment was sehr stark wächst weil ich immer neue Bioformazeute gehabt habe.

00:08:09: Vor allen Dingen immer neue Biosimilars sind diese biologischen Nachammerprodukte wie immer stärker kommen.

00:08:14: und da hab' ich einen großen Bedarf halt.

00:08:16: Und das Kernprinzip ist dass die KI die Prozesse optimiert ohne den Bedarf von Verbrauchsmachtereilen hinzusenken.

00:08:22: Der steigt sogar eher noch durch eine bessere Anlage.

00:08:25: Und das kann man sich so vorstellen, dass was ein digitaler Zylinger zeugt von dem Produktionsprozess und der wird dann von der KI mit Millionen Parametern immer wieder durchgerechnet optimiert.

00:08:34: Dann habe ich auch in der Realität eine Anlage die sehr viel besser arbeitet Und das Gleiche gilt auch für die Qualitätskontrolle.

00:08:42: Normalerweise ist es so am Schluss gucke ich was schief gegangen ist und schmeiß die Sachen raus, jetzt kann ich mit der KI schon im Produktionsprozess mit einer Feedbacks bei der Qualitäterskontrollen ja das schon optimieren soll dass der Ausschuss auch viel geringer wird.

00:08:55: Ich habe diese Sachen halt enorme Verbesserungen, ich hab Studien sagen zehn bis zwanzig Prozent höheren Ertrag.

00:09:02: da gibt's aber Unternehmen die stellen schon sehr sehr viele höhere Zahlen in den Raum.

00:09:06: Die sind noch nicht verifiziert, aber ich glaube man kann von deutlich höheren Zahlen in dem Bereich ausgehen.

00:09:11: Dann hab' ich dann dreißig bis fünfzig Prozent weniger Schwankungen bei den Chargen oder der Qualität und ich habe dann dreizig bis vierzig Prozent schnellerer Prozessentwicklung also im Grunde nur Vorteile.

00:09:21: Ich brauche sogar noch mehr Verbrauchsmaterialien und daher für die Hersteller ein reiner Wachstumstreiber.

00:09:28: Peter nochmal zu dir?

00:09:29: Ein anderer Bereich, den ihr euch auch angeschaut habt ist ja diese klinische Diagnostik.

00:09:34: Da hört man ja auch viel über KI-gestützte Blutests und Alzheimer, Früherkennung usw.

00:09:41: Was tut sich da konkret?

00:09:42: Und was bedeutet das für die

00:09:44: Branche?

00:09:47: Das ist eine gute Frage!

00:09:48: Ich habe die Antwort auch wieder in vier Punkte gegliedert.

00:09:51: also erst mal welches Potenzial hat hier die KI?

00:09:54: Also die KI ist kein Risiko für die Diagnostik sondern klarer Wachstumstreib aus unserer Sicht.

00:10:00: Die Tests liefern dann KI mehr wertvolle Daten und können viel breiter eingesetzt werden.

00:10:07: Aber der physische Test im Labor bleibt weiterhin notwendig, dann der zweite Aspekt oder zweite Punkt was sind denn generell die vier großen Wachstumstreiber der klinischen Diagnostik?

00:10:18: Also einmal eben KI-gestützte Pathologie, Computer für ein Gewebeproben, Molekulartests und Patientendaten zu einem präzisen Gesamtbild zusammen also so eine Art Fusion.

00:10:30: Dann die Bekleiddiagnostik, Spezialtests, die genau bestimmen welche zielgerichteten Gripstherapie bei welchen Patienten wirken sollen.

00:10:41: Dann gibt es die sogenannte Flüssigbiopsy Englisch Liquid Biopsy.

00:10:47: Das sind Blutests Die kleinste Spuren von Gripzzellen nach einer OP Nachweisen extrem schnelles zweistelliges Wachstum in dem Bereich.

00:10:56: also Der dritte große Treiber und der vierte sind Schnelltests in Krankenhaus, sogenannte Multiplex Tests die innerhalb weniger Stunden über eine Vielzahl von Erregern entsprechend Auskunft geben.

00:11:10: Du hast erwähnt jetzt drittens ein Highlight ist die Alzheimer-Früherkennung per Pluttest Und diese Technologie steht vor einem großen Durchbruch.

00:11:20: KI gestützte rein untersuchen könnten die Testzahlen explosionsartig steigern.

00:11:25: also Das wäre ein massiver Hebel.

00:11:28: Aktuell sprechen wir von wenigen Millionen Tests, aktuell als ein Riesenproblem für die westlichen Gesellschaften und wenn dieser Bluttest zur Routinevorsorge für Menschen ab fünfzig wird bedeutet das hunderte Millionen zusätzlicher Test pro Jahr allein in den USA und Europa.

00:11:51: Die vermeintliche Bedrohung, also gibt es ein KI-Risiko.

00:11:54: Sie ist auch immer ein Thema der Studie, das wir da untersucht haben.

00:11:59: Also die Sorge dass KI Symptomprüfer wie auf Apps, Smartphones und so was alles im echte Labortest ersetzen ist unbegründet trifft höchstens sehr einfache Diagnosen, also da sehen wir eigentlich kein Risiko.

00:12:15: Und regulierte Spezialabore sind geschützt – die gesetzlichen Anforderungen an medizinische Laborergebnisse sind sehr hoch und da sehen kein Risiko durch eine reine Softwarelösung und so, als Fazit.

00:12:28: KI ist für die Diagnostikbranche ein klarer Freund und sie macht Tests wertvoller und komplexer ohne dass wir in Zukunft weniger physische Tests brauchen.

00:12:38: im Gegenteil die Testmengen werden wahrscheinlich massiv ansteigen.

00:12:41: Okay ja sehr wirklich beeindruckend wie breit die KI den Sektor in dem Gesektor schon wirkt und auch wie schnell wenn man überlegt wie kurz diese Technologie eigentlich erst am Markt ist.

00:12:53: Sven, lass uns zum Abschluss noch mal die zentralen Punkte für unsere Zuhörer zusammenfassen.

00:12:59: Was ist die wichtigste Botschaft eurer Studie und was heißt das jetzt konkret für Anleger vor allem?

00:13:04: Die sich für den Sektor interessieren.

00:13:07: Ja Olli, die KM-Motschaft ist ganz klar, KI ist mehr Freund als Feindfliebranche.

00:13:12: Es gibt Verlierer aber die Gewinner überwiegen bei Weitem.

00:13:15: Wir sehen keine Destruktion im Silicon Valley Sinne so dass zum Beispiel Programmiere mehr gebraucht werden wie man es in der Softwareindustrie sieht Sondern es ist eher eine Ergänzung.

00:13:24: Und die Regulierung ist ein weiterer schützender Faktor für die etablierten Anbieter, im Grunde kann man sagen ... Die Chancenrisiken sind ungleich verteilt.

00:13:35: Ich hab viele Gewinner und paar Verlierer, deswegen muss ich bei den jeweiligen Unternehmen genau unter die Motorhaube gucken um zu sehen was bedeutet KI fürs jeweilige Unternehmen?

00:13:42: Aber grundsätzlich wie gesagt seht man's positiv.

00:13:43: Sehr schön!

00:13:44: Prima!

00:13:45: Ja Sven-Peter vielen Dank für die wirklich aufschlussreichen Einblicke.

00:13:50: Man merkt wie viel schichtig das Thema ist und aber Sven Duas sehr gesagt, wie wichtig es ist auch speziell beim Einzelunternehmen dann hinzuschauen, wie KI hier wirkt.

00:13:57: Liebe Zuhörerinnen und Zuhürer vielen Dank für's Reinschalten und bis zum nächsten Mal!

00:14:03: Ihnen hat der Podcast vom zweiten Juli zwanzig sechsundzwanzig gefallen.

00:14:07: Dann freuen wir uns über ein Abo und ihre Weiterempfehlung.

00:14:10: Die rechtlichen Hinweise finden Sie wie immer in unseren Show Notes.