Краткое содержание анализа
В последнее время в области разработки лекарств с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ) произошли два важных прорыва:
1. Третье испытание антираковой вакцины на основе мРНК, разработанной совместно компаниями Merck и Moderna с помощью ИИ, показало положительные результаты; эта вакцина может стать первой в истории терапевтической вакциной против рака.
2. Лекарство, разработанное компанией InSilico Medicine с использованием полностью автоматизированных методов ИИ, вступило в третью фазу клинических испытаний. Это первый в мире пример лекарства, для которого ИИ определил как целевой белок, так и его молекулярную структуру.
ИИ меняет основные подходы к разработке лекарств: от традиционного метода случайного отбора к использованию данных для точного определения целевых белков и виртуального отбора потенциальных молекул, что значительно сокращает временные затраты на начальные этапы исследований. Однако у ИИ есть и слабые стороны: процент успешного прохождения третьей фазы клинических испытаний такой же низкий, как и у традиционных методов (около 10%). Компании в этой отрасли делятся на две группы: те, которые предлагают услуги по разработке лекарств (стабильный доход, но ограниченный потенциал роста), и те, которые разрабатывают собственные лекарственные продукты (высокие риски, но возможный большой доход). В будущем ключевыми факторами успеха в области ИИ-фармацевтики станут эффективность и доказательство ценности разработанных продуктов. 2026 год станет важным этапом для оценки перспектив этой отрасли; хотя ИИ не может устранить неопределенности в процессе исследований, он позволяет управлять ими более эффективно.
Прорывы в области ИИ-фармацевтики
Эти прорывы не связаны с созданием еще одного нового лекарства, а с существенными изменениями в подходах к разработке лекарств:
- Вакцина на основе мРНК от Merck и Moderna: разработана с использованием ИИ для борьбы с меланомой; каждый пациент получает индивидуальную вакцину, подобранную в соответствии с его генетическими особенностями и информацией о мутациях в раковых клетках; результаты третьей фазы испытаний позитивные.
- Лекарство от InSilico Medicine от причиненной фиброзом легких: первый в мире пример лекарства, для которого ИИ определил целевой белок и разработал его молекулярную структуру с самого начала; оно напрямую перешло в третью фазу клинических испытаний.
Как ИИ ускоряет и улучшает процесс разработки лекарств?
Традиционные методы разработки лекарств напоминают поиск ключа под подходящий замок: сначала исследуется целевой белок, затем проводится массовый отбор потенциальных молекул, что занимает много времени (2–4 года) и сопряжено с высокими затратами. ИИ позволяет:
- Точнее определить целевой белок, исходя из данных о генах и белках больных пациентов;
- Более эффективно отобрать потенциальные молекулы с помощью виртуальных алгоритмов, избегая необходимости проведения физических экспериментов;
- Значительно сократить время разработки: компания InSilico Medicine сократила время подготовки кандидатов на лекарства с нескольких лет до 12–18 месяцев; компания Jitai Technology сократила время разработки целевых препаратов с нескольких лет до 2–3 месяцев.
Слабые стороны ИИ
Несмотря на достижения ИИ, третья фаза клинических испытаний остается критическим этапом, на который ИИ влиять пока не может:
- Низкий процент успешного прохождения: у ИИ-лекарств процент успешных результатов в первой фазе составляет 80–90%, в то время как у традиционных методов — 40–65%;
- Сложности управления клиническими испытаниями: необходимо длительное наблюдение за пациентами, а также решение проблем с регистрацией участников, распределением данных и организацией испытаний.
Какие пути выбирают компании в области ИИ-фармацевтики?
Компании делятся на две группы:
1. Предоставление услуг: например, Jitai Technology предоставляет услуги по разработке лекарств с использованием ИИ в сочетании с услугами компаний, занимающихся клиническими исследованиями (CRO); в 2025 году их доход составил 800 миллионов юаней, что на 201% больше по сравнению с предыдущим годом; преимущество — стабильный доход, но ограниченный потенциал роста.
2. Разработка собственных продуктов: например, InSilico Medicine разрабатывает собственные лекарства и получает доход от лицензирования их крупным фармацевтическим компаниям; в 2025 году они понесли убытки в размере 43,8 миллиона долларов, но это несмотря на увеличение доходов по сравнению с 2024 годом. Преимущество — возможность получения большой прибыли в случае успеха, но риск высок.
Ключевые факторы для успеха в области ИИ-фармацевтики
В 2026 году важнее всего станет эффективность и доказательство ценности разработанных продуктов. ИИ позволяет сократить время и затраты на исследования, но не устраняет неопределенности; его роль заключается в помощи в более эффективном управлении этими рисками.
Выводы
ИИ-фармацевтика демонстрирует значительные успехи, но для дальнейшего развития необходимо совершенствование технологий и повышение эффективности. Компании, способные применять ИИ для реального увеличения производительности, смогут выжить в этой конкурентной отрасли.