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Isomorphic Labs sammelt 2,1 Mrd. USD bei einer Bewertung von 10 Mrd. USD ein: 173 KI-Medikamentenprogramme in klinischen Studien, keines zugelassen

Newsletter zur KI-Wirkstoffforschung für die Woche vom 28. Mai bis 4. Juni 2026. Die 2,1-Milliarden-Dollar-Finanzierungsrunde von Isomorphic Labs bei einer gemeldeten Bewertung von rund 10 Milliarden US-Dollar hat die Bruchlinie zwischen Optimisten und Skeptikern verschärft: 173 KI-entwickelte Programme befinden sich in der Klinik, keines ist bislang zugelassen. Der Chief AI Officer von Eli Lilly legte derweil eine These vor, wonach es um Risikominderung statt Geschwindigkeit geht, während Recursion und Schrödinger deutlich zulegten, ohne dass ein einziges Wort in den Podcasts über sie fiel.

KI-Wirkstoffforschung

Woche vom 28. Mai bis 4. Juni 2026: Isomorphic Labs sammelt 2,1 Mrd. USD bei einer Bewertung von 10 Mrd. USD ein: 173 KI-Medikamentenprogramme in klinischen Studien, keines zugelassen

Das Wichtigste in Kürze

  • Im Mittelpunkt der Woche stand die 2,1-Milliarden-Dollar-Finanzierungsrunde von Isomorphic Labs bei einer gemeldeten Bewertung von rund 10 Milliarden US-Dollar – ein Unternehmen in der präklinischen Phase ohne zugelassenes Medikament, dessen Bewertung die Bruchlinie zwischen Optimisten und Skeptikern in der KI-Wirkstoffforschung deutlich sichtbar machte. Die entscheidende Kennzahl: 173 KI-entwickelte Medikamentenprogramme befinden sich in der klinischen Entwicklung, und keines wurde bislang zugelassen The Heart of Healthcare.
  • Die eigentliche Debatte ist längst nicht mehr die Frage, "ob KI funktioniert", sondern an welcher Stelle der Wertschöpfungskette sie sich auszahlt – in der Forschung oder in der Klinik – und ob Technologie oder Regulierung der eigentliche limitierende Faktor ist.
  • Eli Lilly (LLY) war der einzige in den Podcasts behandelte Name, bei dem sowohl inhaltlich fundierte Aussagen zur KI-Strategie (Chief AI Officer Thomas Fuchs) als auch eine geschäftsintensive Woche zusammenkamen: vier Lizenz- bzw. Forschungspartnerschaften wurden abgeschlossen, der Kurs schloss nahe einem Allzeithoch bei 1.125,38 USD (+4,3 % am Tag).
  • Recursion (RXRX, 3,80 USD, +9,5 %) und Schrödinger (SDGR, 15,85 USD, +6,2 %) legten am selben Tag deutlich zu, tauchten in den Podcast-Gesprächen jedoch überhaupt nicht auf – bemerkenswert angesichts der lauten Gesamtnarrative rund um KI in der Biotechnologie.

Was diese Woche neu war

Isomorphic Labs dominierte das Geschehen. In The Heart of Healthcare erläuterte die Digital-Health-Investorin Hallie Tecco die 2,1-Milliarden-Dollar-Finanzierungsrunde des DeepMind-Spin-offs, getragen von Venture-Capital-Gebern und Staatsfonds, bei einer Bewertung, die sie als "für ein präklinisches Forschungsunternehmen astronomisch" bezeichnete (rund 10 Mrd. USD). Die genannten Pharmapartner: Novartis, Eli Lilly und Johnson & Johnson The Heart of Healthcare.

Das regulatorische Umfeld wurde unübersichtlicher. Laut derselben Folge hat die FDA gemeinsam mit AstraZeneca und Amgen ein Pilotprojekt für die Echtzeit-Überprüfung klinischer Studien gestartet – eine cloudbasierte Prüfung von Sicherheitssignalen und Endpunkten in Echtzeit, während diese anfallen. Der Chief AI Officer der FDA behauptete, dies könne die Studiendauer halbieren. Zugleich trat FDA-Kommissar Marty Makary zurück (Berichten zufolge wegen Drucks, aromatisierte E-Zigaretten zuzulassen), und Co-Moderator Steve Krause berichtete, Biotech-Investoren seien "fast außer sich. Sie brauchen von dieser Behörde ein Mindestmaß an Verlässlichkeit" The Heart of Healthcare.

Führende KI-Labore verankern sich weiter in der Pharmabranche. Tecco wies darauf hin, dass Anthropic den CEO von Novartis in seinen Verwaltungsrat berufen hat – ein Signal, dass Foundation-Model-Unternehmen die Wirkstoffforschung ernst nehmen The Heart of Healthcare. Unabhängig davon präsentierte Reid Hoffman bei Possible sein Start-up Manus AI als "Fabrik für Medikamentenentdeckung im Dienste von Monopolen" und behauptete, das Unternehmen habe "bereits neuartige Chemie entdeckt" und über ein firmeneigenes RL-System namens "SIDRL" ein Jahrzehnt früherer Forschung "in wenigen Stunden" reproduziert Possible. (Einschränkung: Hoffman ist Mitgründer von Manus, und es wurden weder Kandidaten noch Finanzkennzahlen offengelegt.)

Die Debatte: Erzielt KI in der pharmazeutischen F&E tatsächlich einen ROI?

Dies ist längst kein einfaches Optimisten-Pessimisten-Duell mehr; die Debatte gliedert sich entlang dreier Achsen.

Wo zahlt sich KI aus? Eli Lillys Chief AI Officer Thomas Fuchs zog die schärfste Trennlinie. Der Wert von KI liege, so seine These, in der Risikominderung, nicht in der Geschwindigkeit: "Das Ziel ist nicht, das dramatisch zu beschleunigen ... weil Biologie ihren Lauf nehmen muss. Man kann Biologie nicht beschleunigen ... Was man tun kann, ist, das Risiko zu senken, indem man tatsächlich bessere, sicherere Moleküle entwickelt" The AI in Business Podcast. Tecco lieferte das Gegenstück aus Sicht der Skeptiker: KI-Unternehmen konzentrieren sich auf die Forschungsphase, "nicht die teuerste Phase" – die kostspielige Arbeit sind Studien, Kohortenauswahl sowie Sicherheits- und Wirksamkeitsnachweise, "dort, wo Biologie eben immer noch Biologie bleibt". Daraus ergibt sich eine Finanzierungslücke: "Wer wird den teuren Teil finanzieren?" The Heart of Healthcare.

Technologie oder Regulierung als limitierender Faktor? Peter Mantas von Logos LP lieferte bei This Week in Intelligent Investing die konträrste Einordnung der Woche. Beim Input selbst ist er ausgesprochen optimistisch: "KI senkt die Kosten für Wissen praktisch auf null ... der größte Nutznießer ist die Biotechnologie", und er prognostiziert "die größte Biotech-Blase, die wir je gesehen haben, gegen die 2021 wie ein Kinderspiel wirken wird." Dennoch besteht er darauf, dass der Engpass nicht technologischer Natur ist: "Der einzige Weg, Eroom's Law zu durchbrechen, sind Änderungen in der Regulierung. Nicht technologische Disruption ... Wenn unsere Regulierungsbehörden und Politiker dieses Problem nicht angehen, dann erzeugt KI am Ende nur eine Warteschlange" This Week in Intelligent Investing.

Ist der Hype gerechtfertigt? Die unverblümteste Skeptikerin war Peyton Greenside, CEO von Big Hat Bioscience, zitiert über Stat News: "KI in der Arzneimittelentwicklung ist leistungsstark, aber sie wird überschätzt." Sie bezweifelt, dass KI den gesamten Entwicklungszeitraum so stark verkürzt, wie es die vorherrschende Erzählung behauptet The Heart of Healthcare. Dem hält Hoffman sein Argument zum adressierbaren Gesamtmarkt (TAM) entgegen: Medikamente seien "im Grunde legale, 20 Jahre währende Monopole", und er nennt GLP-1-Präparate als Beleg dafür, dass diese Kategorie kein Winner-take-all-Markt ist, da mehrere Anbieter jeweils zweistellige Milliardenumsätze erzielen Possible.

Eine leisere, aber folgenreiche Meinungsverschiedenheit betrifft Fuchs' architektonische Einschätzung: Die eigentlichen produktiven Motoren seien "Molekülmodelle, Diffusionsmodelle, generative Flow-Modelle" – nicht große Sprachmodelle (LLMs), die Lilly "größtenteils nur zur Koordination von Arbeitsabläufen" einsetzt. Das widerspricht der in weiten Teilen der optimistischen Lesart mitschwingenden Annahme, Foundation-Modelle würden "die Biologie lösen". "Sprachmodelle werden niemals wirklich gute Wissenschaftler sein können", sagte er The AI in Business Podcast.

Aktien im Fokus

Eli Lilly (LLY), 1.125,38 USD, +4,3 %, Marktkapitalisierung ca. 1,06 Bio. USD. Das klarste Beispiel dafür, wie ein etablierter Konzern KI operativ umsetzt. Fuchs gab bekannt, dass Lilly einen NVIDIA DGX SuperPOD B300 mit 1.000 B300-GPUs einsetzt, "den leistungsstärksten Supercomputer unserer Branche", und stellte Lillys jahrzehntelang gesammelte, unveröffentlichte negative Versuchsdaten als strukturellen Wettbewerbsvorteil dar: "Wir wissen sehr viel darüber, was nicht funktioniert, und das hilft uns ... bessere Moleküle zu entwickeln" The AI in Business Podcast. Die hauseigene Plattform TuneLab beherbergt validierte interne und Partnermodelle. Auch fundamental war die Woche ereignisreich: Lillys Retevno erreichte in einer Phase-3-Studie bei nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom (NSCLC) den primären Endpunkt (83 % Reduktion von Rückfall bzw. Tod gegenüber Placebo), und das Unternehmen schloss diese Woche vier Geschäftsvereinbarungen ab, darunter eine Forschungskooperation mit Haisco im Wert von bis zu 3,05 Mrd. USD sowie eine RNA-Editing-Vereinbarung mit Ascidian im Wert von bis zu 1,9 Mrd. USD.

Recursion (RXRX), 3,80 USD, +9,5 %, Marktkapitalisierung 1,7 Mrd. USD. Die Aktie legte am Tag deutlich zu, notiert aber nahe dem unteren Ende der 52-Wochen-Spanne von 2,77 bis 7,18 USD, und das Unternehmen schreibt Verluste (Gewinn je Aktie der letzten zwölf Monate: −1,16 USD). Bemerkenswert: RXRX wurde diese Woche in keinem einzigen Podcast erwähnt, obwohl die Finanzierungsrunde von Isomorphic die Debatte rund um KI in der Biotechnologie dominierte – eine Lücke bei der Aufmerksamkeit, die es zu beobachten gilt.

Schrödinger (SDGR), 15,85 USD, +6,2 %, Marktkapitalisierung 1,2 Mrd. USD. Auch diese Aktie legte deutlich zu (bei einer 52-Wochen-Spanne von 10,95 bis 27,63 USD und einem Gewinn je Aktie der letzten zwölf Monate von −1,40 USD), ohne dass Podcasts darüber berichteten. Die Erzählung um die physikbasierte Plattform war schlicht kein Teil der Diskussion dieser Woche.

Was das bedeutet

  • Isomorphics Bewertung von rund 10 Mrd. USD ist der Vergleichswert, der die börsennotierten Unternehmen unter Druck setzt. Wenn eine präklinische Plattform ohne Zulassung im Privatmarkt rund 10 Mrd. USD wert ist, verschärft dies eher, als es zu untermauern, die Prüfung der Bewertungsmultiplikatoren börsennotierter KI-Biotechs; die skeptische Lesart (Tecco, Greenside) besagt, dass der Wert der Forschungsphase kapitalisiert wird, bevor der teure klinische Nachweis überhaupt vorliegt The Heart of Healthcare.
  • LLY ist Partner, nicht reiner KI-Wert, und genau darin liegt der Punkt. Lilly ist sowohl Teil von Isomorphics Partnerliste als auch Betreiber eines eigenen B300/TuneLab-Stacks und sichert sich so KI-Optionalität, während das GLP-1-Geschäft die teuren klinischen Phasen finanziert, die sich andere Unternehmen nicht leisten können The AI in Business Podcast. Hoffmans eigenes Argument zur GLP-1-Marktstruktur untermauert unbeabsichtigt Lillys etablierte Marktstellung Possible.
  • Regulierung, nicht Modelle, könnte den Takt vorgeben. Mantas' These "KI erzeugt nur eine Warteschlange" sowie der Rücktritt von Makary sprechen dafür, dass der Durchsatz und die Verlässlichkeit der FDA – nicht algorithmischer Fortschritt – über die kurzfristige Wertschöpfung entscheiden. Das Echtzeit-Prüfpilotprojekt von AstraZeneca und Amgen ist der positive Gegenpol, den es zu beobachten gilt This Week in Intelligent Investing.
  • "Risikominderung statt Beschleunigung" definiert die relevante Kennzahl neu. Sollte Fuchs recht behalten, ist nicht die kürzere Entwicklungszeit die entscheidende Kennzahl, sondern höhere Erfolgsraten in Phase 2/3 – ein langsamerer, schwerer zu beobachtender Katalysator als die vom Markt gepflegte Erzählung "ein Jahrzehnt auf zwei Jahre komprimieren" The AI in Business Podcast.

Was sich gegenüber der Vorwoche geändert hat

Dies ist die erste Ausgabe von AI Drug Discovery Weekly, es gibt also noch keine Vergleichsbasis. Künftig wird dieser Abschnitt Woche für Woche Verschiebungen in Erzählung, Bewertung und dem Verhältnis zwischen Optimisten und Skeptikern nachverfolgen. Zwei Punkte für die kommende Woche im Blick: (1) ob sich die Kennzahl von 173 Programmen bei null Zulassungen verändert, und (2) ob Recursion oder Schrödinger nach einer Woche des Schweigens trotz deutlicher Kursbewegungen wieder Eingang in die Podcast-Diskussion finden.