Schon immer faszinierten Jan Wenzel mathematische Modelle. Er promovierte daher in theoretischer Quantenchemie und Computerchemie an der Universität Heidelberg und entwickelte eine quantenchemische Methode zur Simulation von Röntgenabsorptionsspektroskopie.

Bei Sanofi arbeitet der Chemiker im Bereich „Digital Toxicology“. Dort werden mithilfe von Computermodellen und künstlicher Intelligenz Vorhersagen über mögliche Nebenwirkungen von Substanzen getroffen. In verschiedenen Phasen der Arzneimittelforschung kann so analysiert werden, ob und welche unerwünschten Eigenschaften der potenzielle Wirkstoff hat und ob er als Arzneimittelkandidat geeignet ist.

„Ein wichtiger Teil meiner Arbeit ist die Integration dieser KI-Modelle in die tägliche Forschungspraxis. Ich stelle sicher, dass alle Forschungsteams bei Sanofi weltweit auf unsere Modelle zugreifen können“, erklärt Wenzel. Der Computertoxikologe und sein Team ermöglichen es ihren Kolleg*innen damit, schon vor der Synthese im Labor die Eigenschaften neuer Moleküle zu bewerten.

Wie digitale Modelle die Forschung verändern

Nahezu alle globalen Forschungsprojekte bei Sanofi werden durch ihre Modelle von Jan Wenzel und seinem Team unterstützt. „Dadurch sind wir eng in die gesamte Wirkstoffforschung eingebunden und können frühzeitig wichtige Impulse für die Entwicklung von Medikamenten mit geringem Nebenwirkungspotenzial geben“, erläutert der Wissenschaftler. „Und wir arbeiten hier eng mit anderen Teams, beispielsweise aus den Bereichen computergestütztes Wirkstoffdesign und quantitative Pharmakologie zusammen.

Dieser Austausch ist wichtig, denn künstliche Intelligenz und mathematische Simulationen zählen zu den sogenannten „New Approach Methodologies“. Für Wenzel bedeutende neue Forschungsansätze, die sich durchsetzen werden: „In der regulierten Toxikologie werden in den kommenden Jahren Quantensprünge in der Innovation von diesen Methoden erwartet.“

Schon jetzt können durch den Einsatz von Computermodellen die Forschungsprozesse beschleunigt werden. Aufwendige und ressourcenintensive Experimente lassen sich besser planen und einfacher priorisieren. Somit kommen Patient*innen schneller zu innovativen Medikamenten. „Ein besonderer Vorteil ist, dass wir sehr früh die potenziellen Risiken von Wirkstoffen ausschließen können. Dadurch steigt die Erfolgschance neuer Substanzen in der klinischen Entwicklung und nur die vielversprechendsten Medikamente werden weiterentwickelt“, betont Wenzel.

Zukunft der Toxikologie: digital und vernetzt

Langfristig sollen digitale Methoden systematisch und umfassend in die Bewertung von Wirkstoffen integriert werden. Das verbessert die Qualität der Vorhersagen und ermöglicht es, Medikamente sicherer und effizienter zu entwickeln. „Wenn möglich, wollen wir unsere Modelle entlang des gesamten Entwicklungszyklus einsetzen, um potenzielle Nebenwirkungen von Arzneimitteln frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden. Besonders wichtig sind dabei neue Modelle, die gezielt potenzielle Nebenwirkungen auf bestimmte Organe vorhersagen können“, sagt Wenzel.

Der Wissenschaftler arbeitet an der Schnittstelle zwischen Biologie, Chemie, Informatik und Mathematik. „Mich begeistert es, mithilfe moderner Computermethoden und KI neue chemische und toxikologische Zusammenhänge zu entdecken, die zuvor unsichtbar waren“. Was Wenzel dabei besonders fasziniert, ist, mit seiner Arbeit langfristig dazu beizutragen, dass neue Medikamente weniger Nebenwirkungen haben und Patient*innen noch schneller erreichen.

In seinem spannenden Forschungsfeld treibt er die rasante Entwicklung von KI und Computermethoden voran. Das macht seine Arbeit so dynamisch und abwechslungsreich. „Besonders motiviert mich, dass wir durch digitale Methoden auch dazu beitragen können, In-vivo-Studien, die derzeit von den Zulassungsbehörden noch in vielen Fällen gefordert werden, langfristig zu reduzieren zu verkürzen“, erklärt er.

Viele Projekte haben er und sein Team bereits erfolgreich unterstützt. Die zugrunde liegende KI-Technologie wurde bereits in Hunderten wissenschaftlichen Arbeiten zitiert. „Besonders stolz bin ich auf unsere Beiträge zur Harmonisierung unserer Modelle. Interne Auszeichnungen zeigen, wie sehr unsere Arbeit geschätzt wird. Dieser Erfolg ist das Ergebnis eines langfristigen, methodischen Ansatzes und intensiver Teamarbeit. Durch die enge Zusammenarbeit und den kontinuierlichen Austausch im Team konnten wir innovative Lösungen entwickeln und die Nutzung von KI-Modellen in der Forschung nachhaltig vorantreiben“, resümiert Wenzel.