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Eli Lilly schließt KI-Wirkstoffforschungsdeal mit InSilico für 2,75 Milliarden Dollar

Der US-Pharmariese sichert sich exklusive weltweite Rechte für KI-entwickelte orale Wirkstoffe.

Eli Lilly schließt KI-Wirkstoffforschungsdeal mit InSilico für 2,75 Milliarden Dollar

Eli Lilly (NYSE: LLY) hat eine wegweisende Vereinbarung mit dem in Hongkong börsennotierten Biotechnologieunternehmen InSilico unterzeichnet. Der Deal hat einen Gesamtwert von bis zu 2,75 Milliarden US-Dollar und kombiniert klassische Pharmakologie mit künstlicher Intelligenz. Beide Unternehmen gaben die Vereinbarung am Sonntag offiziell bekannt.

InSilico erhält zunächst eine Vorabzahlung von 115 Millionen Dollar. Darüber hinaus sind gestaffelte Meilensteinzahlungen vereinbart, die den Gesamtwert des Geschäfts auf rund 2,75 Milliarden Dollar anheben können. Zusätzlich profitiert InSilico von gestaffelten Lizenzgebühren auf künftige Umsätze aus den gemeinsam entwickelten Produkten.

KI-Plattform als Herzstück der Zusammenarbeit

Im Mittelpunkt der Kooperation steht InSilicos KI-Modell Pharma.AI. Diese Plattform soll geeignete Wirkstoffkandidaten für orale Behandlungen in verschiedenen Therapiebereichen identifizieren. Eli Lilly wählt dabei die Zielstrukturen aus, auf die sich die gemeinsamen Forschungs- und Entwicklungsprogramme konzentrieren.

Eli Lilly sichert sich durch die Vereinbarung exklusive weltweite Rechte für die Herstellung und den Vertrieb der so entwickelten Wirkstoffe. Für den US-Pharmakonzern ist dies ein strategischer Schritt, um die Wirkstoffpipeline durch KI-gestützte Methoden zu beschleunigen. InSilico gilt als eines der führenden Unternehmen im Bereich der KI-basierten Wirkstoffentdeckung.

Für deutsche Anleger ist Eli Lilly vor allem durch seinen Blockbuster-Wirkstoff Tirzepatid bekannt, der sowohl zur Diabetesbehandlung als auch zur Gewichtsreduktion eingesetzt wird. Der neue KI-Deal zeigt, dass Lilly seine Forschungskapazitäten gezielt ausweitet und dabei auf modernste Technologien setzt. Die Zusammenarbeit mit InSilico könnte die Entwicklungszeiten für neue Medikamente erheblich verkürzen.

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