ИИ-спасение. Как фарма ищет новые блокбастеры

Фарма заходит в один из крупнейших патентных обвалов: доля продаж защищенных лекарств падает с 12% до 4% к 2030‑му, под ударом блокбастеры вроде Keytruda, Opdivo, Dupixent и Darzalex, а 96% рынка открывается для дженериков (точные химические копии) и биосимиляров (аналогов), включая сложные биологические препараты. На этом фоне компании одновременно пытаются ускорить R&D‑воронку (разработку) и защитить выручку, и ИИ, логично, становится инструментом и для лабораторий, и для инвесторов.

Anthropic заходит в историю через покупку Coefficient Bio за $400 млн акциями и запуск Claude Science — ИИ‑исследовательской среды с доступом к >60 научным базам, интеграцией с Nvidia BioNeMo, управлением вычислительными кластерами и встроенным «агентом‑рецензентом» для проверки расчетов и цитат, с учетом воспроизводимости результата до данных и кода (и быстрым перманентным блоком пользователей из РУ сегмента, проверено 💩). Параллельно компания запускает собственные доклинические программы по "забытым" заболеваниям, не лезет в самые прибыльные показания БигФармы и фактически использует эти проекты как витрину для демонстрации того, как Claude Science может работать в реальной разработке лекарств на рынке >$100 млрд.

В ИИ-биотех поле остаются и другие игроки: OpenAI с GPT‑Rosalind и идеей заходить в фарм‑проекты в обмен на роялти, Insilico как полноценная ИИ‑фармкомпания с платформой Pharma.ai, автоматизированной лабораторией, портфелем из ~30 препаратов и сделками с Eli Lilly и SK Biopharmaceuticals номинально на $2,75 млрд каждая — при том что значительная часть этих сумм зависит от того, дойдут ли молекулы до регистрации и продаж.
Ключевое ограничение остается прежним: стоимость создания оригинального препарата превышает $2 млрд, в клинических исследованиях проваливается 85–90% кандидатов (о чем мы говорили ранее), число качественных кейсов для обучения моделей ограничено десятками тысяч, а сами кейсы многомерные и «грязные» с точки зрения данных.

ИИ, действительно, полезен на ранних стадиях. Он ускоряет отбор гипотез, поиск мишеней и генеративный дизайн молекул. Первые заметные препараты, созданные с сильной опорой на ИИ, на рынке ожидаются не раньше 2028 года, то есть текущий патентный обвал они не отменят, но при этом тренд на рост инвестиций в ИИ‑биотех, сделки с игроками, IPO будет усиливаться.
Для исследователя, в том числе меня, хе-хе, ИИ является инструментом, который можно встроить в нормальный экспериментальный процесс. Он уже позволил самостоятельно решить задачи, оптимизировать дизайн исследований и расставить акценты в заявке на привлечение инвестиций в разработку.

Полная статья