Top Biotech ETFs März 2025 – KI als Gamechanger?

Jede Branche, die mit Daten arbeitet, gerät früher oder später ins Visier von KI-Algorithmen. In der Biotech-Welt werden tagtäglich riesige Datenmengen generiert, analysiert und für die Forschung ausgewertet – von klinischen Studien bis zu genetischen Sequenzierungen. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) lassen sich diese Daten nicht nur schneller durchforsten, sondern auch so aufbereiten, dass komplexe Zusammenhänge sichtbar werden, die menschliche Forscher sonst schwer oder gar nicht erkennen könnten.

Ein Missverständnis ist, KI als universelle Wunderlösung zu sehen. Vielmehr handelt es sich um ein Set spezieller Werkzeuge: von Natural Language Processing (NLP) zur Analyse wissenschaftlicher Texte bis hin zu Deep-Learning-Modellen, die Millionen von Molekülstrukturen mit möglichen Wirkstoffen vergleichen. Der Schlüssel liegt darin, KI effektiv in bestehende Forschungsprozesse zu integrieren, um Zeit und Kosten zu sparen und gleichzeitig die Erfolgsaussichten zu steigern.

Gerade in der Biotechnologie entsteht eine Fülle von „Big Data“: Genomsequenzen, Proteomik-Daten, Patientenakten, klinische Studien, Echtzeit-Sensordaten und vieles mehr. Herkömmliche Software-Analysen stoßen hier rasch an ihre Grenzen. KI hingegen kann diese Datenberge mithilfe von leistungsfähigen Algorithmen durchforsten und Muster aufdecken, die bislang im Verborgenen lagen.

KI in der Biotechnologie beschränkt sich längst nicht mehr nur auf die Wirkstoffsuche. Sie wird beispielsweise auch eingesetzt, um Produktionsabläufe zu optimieren, den Patientenservice zu verbessern oder neue Geschäftsmodelle zu entwickeln (etwa digitale Gesundheitslösungen). Damit macht sich KI in jeder Stufe der Wertschöpfungskette nützlich: von der ersten Idee bis hin zum fertigen Produkt und dessen Vermarktung.

Die Entwicklung eines Medikaments gehört zu den langwierigsten und teuersten Prozessen der gesamten Wirtschaft. Oft vergehen 10 bis 15 Jahre von der ersten Idee bis zur Zulassung – und die Ausgaben können schnell mehrere Milliarden Dollar erreichen. Genau hier setzen KI und Maschinelles Lernen an, um den gesamten Zyklus effizienter zu gestalten.

Bevor ein Pharma- oder Biotech-Unternehmen überhaupt mit klinischen Studien beginnt, müssen passende „Targets“ gefunden werden – sprich, ein Angriffspunkt im Körper, an dem ein Wirkstoff andocken kann. Außerdem gilt es, aus zigtausenden potenziellen Molekülen diejenigen zu identifizieren, die die beste Bindungswirkung zeigen könnten. KI-Modelle können diese Vorauswahl erheblich beschleunigen und präziser gestalten. Die jüngst von McKinsey beschriebene „AI-driven drug discovery“ führt zu einem Paradigmenwechsel: Wer KI konsequent einsetzt, verkürzt die Forschungsphase um Monate oder gar Jahre.

Häufig scheitern Projekte, weil Tierversuche oder andere präklinische Tests negative Resultate bringen. KI kann helfen, diese Versuche schon vorher zu simulieren oder zumindest wahrscheinliche Problemstellen zu identifizieren. Dadurch lässt sich früh erkennen, ob ein Molekülversuch aussichtsreich ist oder nicht.

Klinische Studien bilden das absolute Nadelöhr bei der Arzneimittelentwicklung. Hier werden Wirkstoffe an Menschen getestet, um Sicherheit und Wirksamkeit zu belegen. Studien sind teuer, dauern lange und scheitern leider häufig in fortgeschrittenen Phasen. AI-Methoden wie predictive analytics können dabei helfen, Patienten gezielter auszuwählen und damit die Studien erfolgreicher zu gestalten. Außerdem ist es möglich, Daten in Echtzeit zu überwachen und Studien schneller zu beenden, falls sich abzeichnet, dass ein Wirkstoff nicht hält, was er verspricht.

Darüber hinaus ebnet KI den Weg zur personalisierten Medizin: Sie ermöglicht es, genetische Informationen und andere Patientendaten so zu kombinieren, dass Therapieentscheidungen auf die individuelle DNA zugeschnitten werden können. Gerade in der Onkologie eröffnet das immense Perspektiven für neue, hochindividualisierte Therapien.

Große Player wie AbbVie, Gilead Sciences oder Moderna sind längst keine Neulinge mehr im KI-Bereich. Wer ihre Strategien genauer unter die Lupe nimmt, erkennt, wie fundamental KI längst ist.

AbbVie ist bekannt für seine Blockbuster-Medikamente in der Immunologie (z. B. Humira) und erweitert stetig das Portfolio in Onkologie und Neurowissenschaften. Zugleich investiert der Pharmariese viel in KI-Technologie. Das firmeneigene AbbVie Research and Development Convergence Hub (ARCH) nutzt künstliche Intelligenz, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu bündeln und zu analysieren. Ziel: den gesamten F&E-Prozess schneller, günstiger und zielgerichteter zu machen. Mehrere Projekte haben bereits gezeigt, dass sich die Zeitspanne für präklinische Tests spürbar reduzieren lässt.

Gilead Sciences ist mit seinen bahnbrechenden Therapien gegen HIV und Hepatitis C im Biotech-Sektor eine feste Größe. Neben diesen Kernbereichen weitet Gilead seine Kompetenz in Onkologie und anderen Indikationsgebieten aus. Seit Kurzem läuft eine Kooperation mit Terray Therapeutics, deren KI-Plattform „tNova“ Wirkstoffkandidaten im Schnellverfahren testet. Auch die Partnerschaft mit Cognizant zielt darauf ab, KI-gestützte Lösungen für effiziente Geschäftsprozesse zu entwerfen. So könnte Gilead den Sprung in neuartige Therapiefelder beschleunigen und seine Forschungspipeline diversifizieren.

Moderna gilt als Pionier der mRNA-Technologie. Trotz großer Erfolge mit dem COVID-19-Impfstoff hatte das Unternehmen zuletzt mit einem deutlichen Umsatzrückgang zu kämpfen. Gleichzeitig steckt Moderna riesige Summen in neue KI-Initiativen, um schneller weitere mRNA-basierte Impfstoffe und Therapien zu entwickeln. Die Zusammenarbeit mit Tech-Giganten wie IBM und OpenAI spricht Bände über die hohen Erwartungen. Dank einer cloud-nativen Infrastruktur lässt sich KI im gesamten Prozess einsetzen – vom Design neuer mRNA-Sequenzen bis hin zur Auswertung klinischer Daten. Mit etwas Glück und KI-Support will Moderna in den kommenden Jahren gleich zehn neue Produkte durch die Zulassung bringen.

Biotechnologie ist schon lange ein spannender, aber auch recht volatiler Sektor. Einzelne Aktien können hohe Renditen erzielen, bergen jedoch oft ein enormes Risiko, wenn klinische Studien scheitern oder regulatorische Hürden auftauchen. Hier kommen ETFs ins Spiel: Sie bündeln mehrere Biotech-Aktien, reduzieren das Klumpenrisiko und ermöglichen dir, breit in den Markt zu investieren, ohne viel Zeit für Einzelrecherchen aufwenden zu müssen.

Gerade wenn du dich für die Rolle von KI im Biotech-Bereich interessierst, ist ein ETF eine praktische Lösung. Der Markt ist in Bewegung, es entstehen ständig neue Player, während andere scheitern oder von Großen übernommen werden. Ein ETF sorgt dafür, dass du an den Gesamttrends partizipierst, ohne dich mit der Frage herumzuschlagen, ob Firma A jetzt vielleicht den nächsten Blockbuster entwickelt oder doch an regulatorischen Auflagen scheitert.

Zwar ist Biotech kein brandneues Thema, doch durch KI entfaltet sich eine regelrechte zweite Wachstumswelle. Unternehmen mit starkem KI-Fokus haben das Potenzial, deutlich höhere F&E-Effizienzen zu erreichen als früher. Das kann sich in langfristig steigenden Kursen niederschlagen und macht Biotech-ETFs vielleicht attraktiver, als sie es bereits waren.

Im Folgenden werfen wir einen Blick auf vier ETFs, die allesamt in den Biotech-Sektor investieren und damit indirekt vom Einsatz Künstlicher Intelligenz profitieren können.

• TER: 0,49 %
• Fondsvolumen: 20,6 Mio. €
• 1-Jahresperformance: +11,6 %
• TOP-Positionen: PharmaMar, Xeris Biopharma, Bristol Myers Squibb

Kurzbeschreibung: Dieser ETF konzentriert sich auf Pharma- und Biotech-Unternehmen, die innovative Therapien entwickeln. Mit einer TER von 0,49 % ist er zwar nicht der günstigste auf dem Markt, bietet aber dennoch eine vergleichsweise preiswerte Möglichkeit, in den Sektor einzusteigen. Xeris Biopharma und Bristol Myers Squibb sind interessante Kandidaten, weil sie beide durch diverse Forschungskooperationen auf KI-Unterstützung setzen. PharmaMar hat einen Fokus auf onkologische Therapien, bei denen neue Technologien inklusive KI immer relevanter werden.

Einschätzung: Wenn du ein höheres Gewicht auf Firmen legen möchtest, die an „bahnbrechenden“ Medikamenten forschen, kann der L&G Pharma Breakthrough UCITS ETF einen genaueren Blick wert sein. Die Performance von +11,6 % (auf Jahressicht) ist durchaus attraktiv, zumal das Fondsvolumen noch überschaubar ist. Man sollte aber beachten, dass geringere Fondsvolumina manchmal zu etwas schlechterer Handelsliquidität führen.

• TER: 0,40 %
• Fondsvolumen: 287,7 Mio. €
• 1-Jahresperformance: +2,4 %
• TOP-Positionen: Gilead Sciences, Amgen, Vertex Pharmaceuticals

Kurzbeschreibung: Dieser Invesco-ETF bildet den NASDAQ Biotech Index ab, der sich vor allem auf US-amerikanische Biotech-Titel konzentriert. Gilead Sciences ist in diesem Fonds mit einer hohen Gewichtung vertreten, was angesichts Gileads KI-Initiativen interessant sein könnte. Amgen, einer der größten Biotech-Konzerne, ist ebenfalls stark vertreten. Vertex Pharmaceuticals punktet mit einem starken Fokus auf seltene Krankheiten und setzt zunehmend auf datengetriebene Ansätze.

Einschätzung: Der Invesco NASDAQ Biotech UCITS ETF ist mit 287,7 Mio. € Fondsvolumen solide aufgestellt und hat sich über die Jahre etabliert. Wer stark auf US-Biotech-Werte setzen will und ein gewisses Vertrauen in Gilead & Co. hat, findet hier eine gute Option. Die Performance von +2,4 % in den letzten zwölf Monaten ist solide, aber kein Überflieger. Mittel- bis langfristig könnte hier jedoch mehr Dynamik entstehen, wenn KI-Projekte die Forschungsproduktivität steigern.

• TER: 0,35 %
• Fondsvolumen: 521,7 Mio. €
• 1-Jahresperformance: +3,3 %
• TOP-Positionen: Gilead Sciences Inc, Amgen, Vertex Pharmaceuticals

Kurzbeschreibung: Der iShares Nasdaq US Biotechnology UCITS ETF (Acc) ist dem Invesco-Produkt recht ähnlich. Auch er bildet einen Nasdaq-Biotech-Index ab. Mit Gilead, Amgen und Vertex sind die großen „usual suspects“ vertreten.

Einschätzung: Mit einer TER von 0,35 % ist dieser ETF sogar noch etwas günstiger als der Invesco NASDAQ Biotech UCITS ETF. Das Volumen von über 500 Mio. € spricht für eine gute Handelbarkeit, die Performance liegt mit +3,3 % praktisch auf demselben Niveau.

• TER: 0,30 %
• Fondsvolumen: 3,53 Mio. €
• 1-Jahresperformance: -6,9 %
• TOP-Positionen: Bristol-Myers Squibb, Vertex Pharmaceuticals, Danaher Corp

Kurzbeschreibung: Dieser ETF ist besonders interessant, weil er sich auf Genomics und Healthcare-Innovationen konzentriert. Genomic-Forschung gehört zu den Bereichen, in denen KI riesiges Potenzial hat, da die Analyse von DNA und RNA praktisch ohne Machine Learning kaum zu bewältigen ist. Bristol-Myers Squibb ist ein Pharma-Gigant, der ebenfalls KI-basierte Ansätze verfolgt, Danaher liefert wichtige Forschungsinstrumente und Vertex hatten wir weiter oben schon.

Einschätzung: Das Fondsvolumen ist mit 3,5 Mio. € recht klein und die Performance war zuletzt negativ. Dafür ist die TER mit 0,30 % günstig und das Anlagethema – Genomics – könnte sich auf lange Sicht als Wachstumsfeld erweisen. Wer speziell die Schnittstelle KI + Genforschung + Biotech ins Visier nimmt und einen langen Atem hat, könnte hier eine spannende Beimischung finden.

Laut Schätzungen von Coherent Market Insights wird der Markt für KI in der Biotechnologie von 2,1 Mrd. US-Dollar im Jahr 2024 auf 7,11 Mrd. US-Dollar im Jahr 2031 wachsen. Das entspricht einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von rund 19 %. Interessant ist hier die Dynamik, die KI im gesamten Gesundheitssektor auslöst:

1. Beschleunigte Wirkstoffforschung: Die Pipeline neuer Medikamente könnte wachsen, weil Unternehmen dank KI schneller von der Idee bis zur Marktreife gelangen.
2. Mehr Kooperationen: Große Pharmakonzerne gehen Allianzen mit KI-Startups ein, weil sie sich so Forschungsexpertise einkaufen, ohne die komplette Tech-Infrastruktur selbst aufbauen zu müssen.
3. Kosteneinsparungen: Wenn sich Entwicklungszyklen verkürzen, kann das zu massiv sinkenden Kosten führen, was wiederum höhere Gewinnspannen erlaubt.
4. High-Risk, High-Reward: Nicht jede KI-Biotech-Wette wird aufgehen. Es kann durchaus sein, dass einzelne Projekte sich verzögern oder gar scheitern. Im Schnitt aber könnte der Trend die gesamte Branche beflügeln.

• Diversifikation: Über ETFs kannst du breit in Biotech investieren und hast damit ein geringeres Risiko, als wenn du nur auf eine oder zwei Aktien setzt.

• Langfristige Megatrends: Gesundheit und Technologie sind zwei Sektoren, die eine alternde Weltbevölkerung besonders prägen werden. Die Kombination beider Sektoren in Form von AI-gestützter Biotechnologie könnte die Renditeperspektiven steigern.

• Hohe Innovationskraft: Junge Biotechs mit KI-Fokus können sich zu künftigen Branchenstars entwickeln. Das erhöht die Chance auf überdurchschnittliches Wachstum.

• Regulatorische Hürden: Arzneimittel sind ein hochreguliertes Gut. Sollte sich die Zulassung neuer KI-gestützter Therapien verzögern, drohen Einbußen.

• Marktvolatilität: Biotech ist bekanntermaßen konjunktur- und stimmungsabhängig. Rezession, Inflation oder Zinswenden beeinflussen Risikokapital und Bewertungen.

• Technologisches Risiko: AI in der Biotechnologie ist zwar verheißungsvoll, aber es gibt keine Garantie, dass jede KI-basierte Therapie oder Plattform erfolgreich sein wird.

• ETFs können stark schwanken: Auch ein ETF kann kurzfristig stark an Wert verlieren, wenn sich die Stimmung gegen den Sektor wendet.

Manche ETFs fokussieren sich auf „Pharma Breakthroughs“, andere auf breite Biotechnologie, wieder andere auf Genomics. Wenn du explizit KI-Firmen im Blick hast, wirf einen Blick in die Top-10-Positionen. Findest du dort Namen wie Moderna, Gilead, AbbVie oder Vertex, die KI in ihrer Forschung einsetzen?

Die Gesamtkostenquote (TER) hat direkten Einfluss auf deine Rendite. ETFs mit niedrigeren Kosten sind langfristig tendenziell im Vorteil. Gleichzeitig ist ein gewisses Fondsvolumen wichtig für Liquidität.

Klar möchte man keine lahme Ente kaufen. Doch kurzfristige Performance sagt bei Biotech ETFs nicht immer viel über die Zukunft aus. Oft braucht es Geduld, bis Forschungsprojekte Früchte tragen.

Willst du regelmäßige Erträge ausgezahlt bekommen, oder soll der ETF automatisch reinvestieren? Auch das kann für deine Entscheidungsfindung wichtig sein.

Klingt trocken, ist aber oft aufschlussreich. Hier findest du nähere Infos, welche Indizes abgebildet werden, wie das Rebalancing erfolgt und welche spezifischen Branchenrisiken gelten.

Biotechnologie war schon immer ein Sektor, in dem es um bahnbrechende Innovationen ging. Doch mittlerweile stehen Unternehmen unter einem enormen Druck, Forschungs- und Entwicklungskosten einzudämmen und trotzdem möglichst schnell neue Therapien auf den Markt zu bringen. Genau hier liegen die größten Chancen für KI: Durch smarte Datenanalyse und Machine Learning lassen sich Risiken minimieren, Zielstrukturen schneller finden und Patientengruppen präziser auswählen.

Für Anlegerinnen und Anleger, die an das Potenzial dieser Entwicklung glauben, bieten Biotech ETFs eine komfortable Möglichkeit, in den gesamten Sektor zu investieren, ohne jede neue Studie im Detail verfolgen zu müssen. Da viele große Biotech-Firmen – etwa Gilead, AbbVie und Moderna – längst KI integrieren, spiegeln die entsprechenden ETFs auch das Wachstum dieser Technologie wider.

Gleichzeitig ist es essenziell, die Risiken nicht zu vergessen. Kurseinbrüche gehören im Biotech-Sektor zum Alltag, wenn klinische Studien scheitern oder Medikamente ihre Wirksamkeit nicht wie erhofft unter Beweis stellen. Wer hier investiert, braucht einen langen Atem und sollte einen Zeithorizont von mehreren Jahren mitbringen.

Die aktuelle Lage spricht jedoch dafür, dass der KI-getriebene Innovationsschub in den kommenden Jahren weiter an Dynamik gewinnt. Von schnelleren Wirkstoffentdeckungen über präzisere klinische Studien bis hin zur personalisierten Medizin – das Potenzial, Biotech auf ein neues Level zu heben, ist enorm. Dass selbst die Nobelpreise in der Chemie mittlerweile Forschungsarbeiten auszeichnen, die eng mit KI-Fortschritten verbunden sind, zeigt, wie sehr sich das Fachgebiet verändert.

Du musst nicht zwingend das eine „beste“ Biotech-Unternehmen finden, um von der KI-Revolution zu profitieren. Ein solider ETF, der etablierte Player und junge Stars vereint, kann eine durchaus intelligente Strategie sein. Langfristig könnte diese Kombination aus Biotechnologie und Künstlicher Intelligenz für bedeutende Renditechancen sorgen – und nebenbei auch dazu beitragen, einigen der größten medizinischen Herausforderungen unserer Zeit zu begegnen.

Die Biotech-Branche steht an einem Wendepunkt. KI könnte den Entwicklungsprozess für neue Medikamente revolutionieren und damit den sektoralen Wachstumsmotor ankurbeln. Viele Experten gehen davon aus, dass wir erst am Anfang dieses Trends stehen. Wenn sich KI-gestützte Forschungsansätze als erfolgreich erweisen, könnte das zu einer Reihe neuer Blockbuster-Medikamente führen und die Kursentwicklungen positiv beeinflussen.

Biotech ist volatil, keine Frage. ETFs verstreuen das Risiko jedoch auf viele Firmen. Natürlich können auch ganze Branchen in eine Flaute geraten, aber das Risiko eines Totalausfalls ist bei breit gestreuten Fonds deutlich geringer als bei einem Einzelinvestment. Wichtig ist, einen Anlagehorizont von mehreren Jahren mitzubringen, weil Durchbrüche in der Forschung Zeit brauchen.

Die Gesundheitsbranche ist hochreguliert. Jedes neue Medikament durchläuft umfangreiche Tests und Prüfungen durch Behörden wie die FDA (USA) oder die EMA (Europa). Für KI-basierte Therapien oder Diagnostika entwickeln die Aufsichtsbehörden zunehmend eigene Richtlinien, um Qualität und Sicherheit zu gewährleisten. Das kann zu Verzögerungen führen, bringt aber auch Stabilität ins System.

Neben den bereits genannten AbbVie, Gilead oder Moderna gibt es etliche weitere Player wie Regeneron, Roche oder kleinere, spezialisierte Start-ups, wie z.B. Absci, Firefly Neuroscience, Korro Bio oder NeuroSense Therapeutics. Große Konzerne arbeiten häufig mit KI-Firmen in Joint Ventures zusammen. Da sich dieses Feld sehr schnell bewegt, kann es für Privatanleger aufwendig sein, alle Entwicklungen zu verfolgen. Ein ETF fängt diesen Aspekt durch regelmäßiges Rebalancing besser auf.

Das kann sinnvoll sein, wenn du unterschiedliche Schwerpunkte abdecken willst – etwa einen ETF mit Fokus auf Genomics only und einen breiteren Biotech ETF. Gleichzeitig solltest du darauf achten, dass du dich nicht überdiversifizierst und am Ende große Überschneidungen hast. Meist genügt ein einziger, gut aufgestellter Biotech ETF, um am Markt teilzuhaben.

COVID-19 hat in puncto Impfstoffentwicklung gezeigt, wozu Biotechs in kurzer Zeit fähig sind. Auch wenn die Nachfrage nach Pandemievakzinen nachlässt, hat die Branche einen Innovationsschub erlebt. Ob mRNA-Technologie, Cloud-basierte Datenauswertung oder neue Kollaborationen: Vieles, was in der Pandemie entwickelt wurde, lässt sich jetzt auf andere Krankheitsbilder übertragen. Genau hier kann KI nochmals einen Hebel ansetzen.

Da Biotech und Forschung Zeit benötigen, ist ein Anlagehorizont von mindestens fünf bis zehn Jahren sinnvoll. Wer kurzfristig spekulieren will, könnte sich den Launen des Marktes aussetzen. Eine Buy-and-Hold-Strategie lohnt sich in der Regel eher, da mögliche Durchbrüche sich nicht an Quartalszahlen halten.