Was DeepMind für Schweizer Pharma-KI wirklich bedeutet

Wie eine britische KI-Partnerschaft Schweizer Pharma wachrütteln sollte

Wenn ein einzelnes KI‑Modell wie AlphaFold weltweit über 200 Millionen Proteinstrukturen vorhersagen kann, dann ist klar: Wirkstoffforschung funktioniert nicht mehr wie vor zehn Jahren. Die neue, erweiterte Partnerschaft zwischen Google DeepMind und der britischen Regierung ist genau in diesem Kontext spannend – gerade für die Schweizer Pharma- und Life-Sciences-Branche.

Die USA und Grossbritannien investieren massiv in automatisierte Wissenschaft, also die Kombination aus KI, Robotik und Hochdurchsatz-Experimenten. Die Schweiz hat zwar Weltklasse-Pharma, aber beim strukturierten Einsatz von KI im Staat–Industrie-Verbund zieht die Konkurrenz davon. Wer heute in Basel, Zürich oder im Arc lémanique in F&E, Medical oder Data Science Verantwortung trägt, sollte sich dieses Signal genau anschauen.

In diesem Beitrag geht es nicht darum, die News zu wiederholen. Stattdessen schauen wir uns an, was die DeepMind‑Partnerschaft in UK konkret beinhaltet, welche Implikationen sie für Pharma & Life Sciences hat – und welche Chancen und Aufgaben sich daraus für die Schweiz ergeben.

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Was genau in der DeepMind‑Partnerschaft steckt – die Kurzfassung

Kern der Ankündigung: Google DeepMind und die britische Regierung erweitern ihre Kooperation, um KI systematisch in vier Bereichen einzusetzen: Wissenschaft, Bildung, öffentliche Verwaltung und nationale Sicherheit.

Die wichtigsten Punkte:

• Bevorzugter Zugang zu KI‑Modellen für Forschende in Großbritannien, darunter
  • AlphaEvolve (Material- und Moleküldesign),
  • AlphaGenome (Genomik),
  • ein KI‑„Co‑Scientist“ für Forschung und Coding,
  • WeatherNext für Wetter- und Klimamodellierung.
• DeepMind eröffnet 2026 ein erstes automatisiertes Science Lab in UK, mit Fokus auf Materialwissenschaften und enger Verzahnung von KI und Robotik.
• AI in der Bildung: In Pilotprojekten mit Gemini konnten Lehrpersonen in Nordirland im Schnitt rund zehn Stunden pro Woche einsparen – bei gleichzeitig besseren Lernergebnissen.
• AI in der Verwaltung und Sicherheit: KI‑Tools beschleunigen Planungsprozesse in Kommunen und werden im Rahmen des UK AI Security Institute für Cyber-Resilienz und Risikoanalysen genutzt.

Für Schweizer Pharma & Life Sciences ist vor allem eines relevant: Der Staat verschafft Forschenden strukturierten Zugang zu hochspezialisierten KI‑Systemen und baut physische KI‑Science‑Infrastruktur auf. Genau hier entsteht ein Wettbewerbsvorteil – auch in der Wirkstoffforschung.

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Warum das für Schweizer Pharma & Life Sciences strategisch ist

Die Realität: Wirkstoffforschung, klinische Entwicklung und personalisierte Medizin werden zu datengetriebenen KI‑Disziplinen. Wer die besten Modelle, Datenpools und automatisierten Laborkapazitäten kontrolliert, verkürzt Time‑to‑Market und senkt F&E‑Risiken.

Die UK‑Partnerschaft adressiert gleich mehrere Hebel, die für Schweizer Pharmakonzerne und Biotechs entscheidend sind:

1. KI als Standardbaustein in der Wirkstoffforschung

DeepMind‑Systeme wie AlphaFold und zukünftige Modelle (AlphaEvolve, AlphaGenome) verändern, wie Moleküle überhaupt entdeckt und optimiert werden.

Konkrete Effekte für F&E‑Teams:

• Treffsicherere Zielstrukturen: Proteinstrukturen und Bindestellen lassen sich digital mit hoher Präzision vorhersagen.
• In‑silico‑Screening statt Blindflug: Millionen Molekülvarianten können simuliert und vorgefiltert werden, bevor sie ins Wet‑Lab gehen.
• Besseres Verständnis von Varianten und Mutationen: Genomik-Modelle helfen, Krankheitsmechanismen und Patienten-Subgruppen granularer zu fassen.

Wenn UK‑Forschende bevorzugten Zugang zu genau solchen Modellen erhalten, entsteht mittelfristig ein Produktivitätsgap gegenüber Standorten, an denen Teams noch primär mit klassischen Docking‑Pipelines, manuellen Workflows und fragmentierten Daten arbeiten.

2. Automatisierte Science Labs als Beschleuniger

Das angekündigte automatisierte KI‑Labor in UK ist kein PR‑Gag, sondern ein Paradigmenwechsel: KI generiert Hypothesen, Robotik führt Experimente durch, Modelle lernen aus den Ergebnissen und schlagen optimierte nächste Versuche vor.

Übertragen auf Pharma & Life Sciences bedeutet das:

• Schnellere Iterationszyklen in der Lead‑Optimierung und Formulierung.
• Standardisierte, reproduzierbare Experimente, die Qualitätskontrolle und Audits vereinfachen.
• Bessere Nutzung von experimentellen Daten, weil sie von Anfang an für KI‑Modelle strukturiert und annotiert werden.

Wer in der Schweiz heute Labore plant oder modernisiert – ob bei einem Big Pharma, einem CDMO oder im akademischen Umfeld – sollte dieses Konzept als Blaupause sehen. Nicht nur ein neues Robotik‑System einkaufen, sondern Labore direkt als KI‑native Infrastruktur designen.

3. Standortfaktor: KI‑Forschungszugang als Talente-Magnet

Hochkarätige KI‑ und Bioinformatik‑Talente wählen ihren Standort zunehmend danach, wo sie mit den spannendsten Modellen, Daten und Infrastrukturen arbeiten können. Eine koordinierte Initiative wie in UK sendet ein starkes Signal: „Hier passiert die Zukunftsforschung.“

Für Schweizer Standorte wie Basel, Zürich, Lausanne oder Genf bedeutet das:

• Ohne vergleichbare Public‑Private‑Initiativen rund um KI in den Life Sciences besteht die Gefahr, dass die nächste Generation von Spitzenforscher:innen eher nach London, Cambridge oder Boston geht.
• Gleichzeitig ist die Schweiz mit ETH, EPFL, Universitäten und den grossen Pharmas perfekt positioniert, selbst solche KI‑Cluster aufzubauen – wenn Politik und Industrie gemeinsam handeln.

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Konkrete Lehren für Schweizer Wirkstoffforschung & personalisierte Medizin

Für die „KI für Schweizer Pharma & Life Sciences“-Serie ist die eigentliche Frage: Was können Schweizer Unternehmen und Institutionen jetzt praktisch tun?

1. KI‑Zugang strategisch sichern

Die UK‑Regierung schafft bevorzugten Zugang zu DeepMind‑Modellen. Schweizer Akteure sollten nicht abwarten, ob etwas Ähnliches „von oben“ passiert.

Praktische Schritte für Unternehmen:

• Portfolio-Ansatz für KI‑Modelle: Kombination aus offenen Modellen, kommerziellen Angeboten der Hyperscaler und spezialisierten Bio-KI‑Anbietern.
• Frühe Partnerschaften mit KI‑Labos und Universitäten eingehen, um gemeinsam Modelle für spezifische Indikationsbereiche (Onkologie, Immunologie, Seltene Krankheiten) zu trainieren.
• Vertragsmodelle prüfen, die nicht nur Rechenleistung, sondern auch Co‑Ownership von Modellen oder IP regeln.

Wer Modellzugang heute nur als IT‑Thema behandelt, statt als strategischen F&E‑Enabler, wird in fünf Jahren das Nachsehen haben.

2. Daten- und Laborinfrastruktur KI‑fähig machen

KI in der Wirkstoffforschung steht und fällt mit Datenqualität und Prozessintegration.

Worauf es ankommt:

• Harmonisierung von Labordaten über Standorte und Studien hinweg (Formate, Ontologien, Metadaten).
• Aufbau von „Experiment Data Lakes“, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten (z.B. Mikroskopie-Bilder, Omics‑Daten, elektronische Laborjournale) enthalten.
• Schrittweise Einführung von Lab Automation & Robotics, die eng an Datenplattformen angebunden ist – nicht als Insellösung in einem Kellerlabor.
• Qualitäts- und Validierungskonzepte, die regulatorischen Anforderungen (GxP, MDR, FDA/EMA-Guidance zu KI) entsprechen.

Die Lehre aus der UK‑Partnerschaft: KI‑Labore werden wie produktive Fabriken behandelt, nicht wie lose Ansammlungen von Geräten.

3. KI in klinischen Studien systematisch nutzen

Auch wenn die DeepMind‑News den Fokus auf Grundlagenforschung und Materialwissenschaften legt, sind die Parallelen zu klinischen Entwicklungsprogrammen offensichtlich:

• Genomik-Modelle unterstützen Patienten‑Stratifizierung und Biomarker‑Entwicklung.
• KI‑Assistenten für Forscher:innen können Protokolle analysieren, Endpunkte vergleichen und Risiken früher erkennen.
• Wetter‑ und Umweltmodelle (WeatherNext) lassen sich mit Real‑World‑Data kombinieren, um Standort- und Saisoneffekte in Studien besser zu kontrollieren.

Für Schweizer Pharmaunternehmen heisst das: KI nicht nur im Pre‑Clinical‑Bereich denken, sondern über die gesamte R&D‑Kette bis in Phase‑IV‑Analysen integrieren.

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Was Bildung und Public Sector‑Use Cases mit Pharma zu tun haben

Auf den ersten Blick wirkt es, als hätten Schul‑Piloten in Nordirland oder kommunale Planungsprozesse wenig mit Life Sciences zu tun. In Wahrheit steckt darin ein wichtiger Hinweis: Der Staat schafft in UK Akzeptanz, Kompetenz und Governance rund um KI – quer durch die Gesellschaft.

KI‑Kompetenz in der Breite

Wenn Lehrpersonen dank Gemini rund zehn Stunden pro Woche sparen und gleichzeitig Lernergebnisse verbessern, zeigt das zweierlei:

1. KI kann Routinen massiv entlasten, ohne Qualitätsverlust.
2. Nutzende müssen entsprechend geschult sein, um die Systeme verantwortungsvoll einzusetzen.

Für Schweizer Pharma & Life Sciences bedeutet das:

• Training von Scientific, Medical und Regulatory Teams im Umgang mit KI‑Assistenten sollte Chefsache sein – nicht nur „optional für Interessierte“.
• Unternehmen, die interne KI‑Academies etablieren, werden schneller produktive Anwendungsfälle umsetzen, weil die Fachbereiche selbst wissen, wie sie KI sinnvoll einsetzen können.

Regulierung und Sicherheit als Enabler, nicht als Bremse

UK baut parallel mit dem AI Security Institute eine Instanz auf, die Risiken von KI systematisch untersucht und Governance-Frameworks entwickelt. Für die hochregulierte Pharmabranche ist das eine Chance, weil:

• klare Leitplanken Innovation erleichtern, statt sie zu blockieren,
• gemeinsame Standards (z.B. für Modellvalidierung, Bias-Analysen, Audit-Trails) die Zusammenarbeit mit Behörden vereinfachen.

Die Schweiz sollte sich überlegen, ob eine vergleichbare, cross‑sektorale KI‑Regulierungs- und Sicherheitsinitiative – mit starkem Fokus auf Gesundheit, Pharma und Medtech – nicht ein Standortvorteil wäre.

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Wie sich Schweizer Unternehmen jetzt positionieren sollten

Aus meiner Sicht ist die Botschaft der DeepMind‑Partnerschaft klar: Länder, die KI strategisch mit Wissenschaft und Industrie verzahnen, schaffen sich einen Vorsprung – auch bei neuen Wirkstoffen, Materialien und Therapieformen.

Für Schweizer Pharma- und Life‑Sciences‑Player lassen sich daraus fünf kurzfristig sinnvolle Schritte ableiten:

1. KI‑Roadmap für F&E aktualisieren
   Prüfen, wo generative KI, Automatisierung und spezialisierte Modelle wie Protein‑ oder Genomik‑KI heute konkret Mehrwert schaffen können – mit klar priorisierten Use Cases (z.B. Target Discovery, Assay‑Design, Clinical Trial Design).

2. Pilot‑Labore als KI‑Showcases aufsetzen
   Ein oder zwei Labore konsequent als KI‑native Umgebungen denken: integrierte Robotik, durchgängiges Datenmodell, aktive Nutzung von KI‑Co‑Scientists. Nicht alles gleichzeitig, aber sichtbar und messbar.

3. Data‑Sharing‑ und Kollaborationsmodelle definieren
   Gemeinsam mit Universitäten, Spitälern und Startups Rahmen für sichere, anonymisierte Datennutzung schaffen – speziell in Onkologie, Immuntherapie und seltenen Erkrankungen.

4. KI‑Kompetenz in allen Funktionen stärken
   Von F&E über Quality bis Market Access sollte jede Führungskraft ein Grundverständnis davon haben, was KI kann, was nicht – und wo sie im eigenen Verantwortungsbereich sinnvoll ist.

5. Dialog mit Politik und Verbänden suchen
   Die UK‑Partnerschaft zeigt, was möglich ist, wenn Regierung und Industrie frühzeitig gemeinsame Programme aufsetzen. Schweizer Unternehmen sollten aktiv mit Verbänden, Hochschulen und Behörden diskutieren, wie eine „Swiss AI for Life Sciences“-Initiative aussehen könnte.

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Ausblick: Wer KI jetzt systematisch integriert, definiert den Standard von morgen

Die erweiterte Zusammenarbeit zwischen Google DeepMind und der britischen Regierung ist mehr als eine Tech‑Meldung. Sie ist ein Signal für den nächsten Standortwettbewerb in Wissenschaft und Pharma: Wer KI, Daten und automatisierte Labore orchestriert, setzt die Benchmarks für Forschungsgeschwindigkeit und Innovationsqualität.

Für die Schweizer Pharma- und Life‑Sciences‑Branche heisst das: Nicht abwarten, bis AlphaEvolve und Co. irgendwo „fertig“ sind, sondern jetzt die Weichen stellen – bei Daten, Infrastruktur, Kompetenzen und Partnerschaften.

Wer heute damit beginnt, KI fest in Wirkstoffforschung, klinische Studien, Qualitätskontrolle und personalisierte Medizin einzubauen, wird in ein paar Jahren nicht nur schneller neue Therapien entwickeln, sondern auch die attraktivsten Talente und Kooperationen anziehen. Die Frage ist weniger, ob sich diese Entwicklung durchsetzt, sondern wo die Schweiz in diesem neuen KI‑Ökosystem selbst stehen will.