Nøkkelinnsikt

• AIs første store farmasi-suksess kom fra produksjonslinjen, ikke laboratoriet. Det er den kjedelige bruksaken som leverte resultater først.
• Lilly trodde prosessen var fullt optimalisert. Presset fra FDA-mangellisten fikk dem til å se på nytt. Komfort avler stagnasjon.
• En digital tvilling er ikke bare en simulering: den bruker sanntidsdata fra den ekte fabrikken og lar ingeniørene teste endringer virtuelt før de rulles ut i virkeligheten.
• Legemiddeloppdagelse med AI er en langsiktig innsats. Lillys egen teknologisjef anslår at medisinene fra disse prosjektene tidligst vil være på markedet midt på 2030-tallet.

Kort fortalt

Mens alle snakker om AI i legemiddeloppdagelse, har Eli Lilly stille og rolig høstet sin første store AI-gevinst et helt annet sted: på fabrikken. Selskapet brukte AI og digitale tvillinger til å øke produksjonen av GLP-1-medisinene Mounjaro og Zepbound, to av de mest etterspurte legemidlene i verden akkurat nå.

Diogo Rau, Lillys teknologi- og digitalsjef (Chief Information and Digital Officer), sier det rett ut til Forbes: «Vi produserte rett og slett mer i fjor enn det som hadde vært mulig uten AI.» Han vil ikke oppgi eksakte tall, men legger til at mengden var stor nok til å påvirke inntektsrapportene.

Bakgrunnen: medisinmangel og kopiering

Historien begynner med et ubehagelig problem. FDA (det amerikanske legemiddeltilsynet) satte Lillys GLP-1-medisiner på sin mangelliste fra slutten av 2022 og gjennom hele 2024. Det er alvorlig av to grunner.

For det første fikk pasienter ikke tak i medisinene de trengte. For det andre: når FDA fastslår mangel, åpner loven for at apotekprodusenter (legemiddelfirmaer som lager egne versjoner av medisiner) kan produsere kopier av patenterte medisiner under visse betingelser. Lilly mistet dermed kontrollen over eget marked.

Rau beskriver situasjonen slik: «Det viktigste for oss var at vi ikke ville stå på mangellisten. Vi hadde en prosess vi alle trodde vi hadde optimalisert. Risikoen for å havne på mangellisten fikk oss til å se på nytt, selv om vi trodde prosessen var så god den kunne bli.»

Den digitale tvillingen tar over

Løsningen var det som kalles en digital tvilling (digital twin): en virtuell kopi av den ekte fabrikken som mottar sanntidsdata fra produksjonslinjen. I stedet for å eksperimentere i den fysiske fabrikken, testet ingeniørene forbedringer digitalt først. Deretter rullet de ut det som fungerte i virkeligheten.

Lilly modellerte hele fabrikken og simulerte hundrevis av ulike konfigurasjoner for å finne de mest effektive prosessene. Det er samme prinsipp som å prøvekjøre et datasystem i en testkopi før man slipper endringen ut til brukere.

I tillegg brukte de AI til å oppdage feil i autoinjektor-pennene som brukes til å sette medisinene. Systemet tar titalls fotografier av hver penn fra mange vinkler, med noen hundre millisekunder mellom hvert bilde, og sjekker automatisk for sprekker og defekter. Det er raskere og mer nøyaktig enn manuell kontroll.

Tallene bak suksessen

GLP-1-medisinene er ikke bare populære, de er et av de største kommersielle gjennombruddene i farmasøytisk historie på lenge.

Mounjaro-salget nådde 23 milliarder dollar i fjor, det dobbelte av 11,5 milliarder året før. Zepbound gikk fra 4,9 milliarder til 13,5 milliarder dollar. Til sammen sto de to medisinene for mer enn halvparten av Lillys totale omsetning på 65 milliarder dollar. Veksten bidro til at Lilly sent i fjor ble det første helseselskapet noensinne med en markedsverdi på 1 000 milliarder dollar.

Legemiddeloppdagelse: den store satsingen som venter

Fabrikk-suksessen er imponerende, men Lilly ser på AI som noe langt større på sikt. I januar inngikk de to store samarbeid:

NVIDIA-partnerskap: Lilly investerer 1 milliard dollar i et innovasjonslaboratorium drevet av superdatamaskiner, for å ta tak i farmasøytiske utfordringer.

Chai Discovery-samarbeid: Lilly samarbeider med AI-oppstartsselskapet Chai Discovery, verdsatt til 1,3 milliarder dollar etter å ha hentet inn 230 millioner dollar. Målet er å bygge en AI-modell for raskere oppdagelse av biologiske legemidler (biologic drugs), det vil si medisiner laget av proteiner eller levende celler framfor kjemisk syntetiserte stoffer.

Men Rau er ærlig om tidslinjene: «Medisinene kommer tidligst midt på 2030-tallet, kanskje ikke før slutten av tiåret. Det er en langsiktig satsing.»

Det er verdt å merke seg. Mye av hypen rundt AI i farmasi handler om å oppdage nye legemidler. Men Lilly viser at den første virkelige gevinsten kom et helt annet sted: på fabrikken, i kjølevannet av en mangelsituasjon ingen ønsket seg.

---

Ordliste

---

Kilder og ressurser