Когда несколько лет назад все начали говорить про ИИ в разработке лекарств, большинство воспринимало это как хайп. Ну, ускорит, поможет с данными. Реального прорыва ждали ещё лет десять.
Похоже, десять лет пролетели незаметно.
На днях Eli Lilly – один из крупнейших фармгигантов планеты, тот самый, что сделал Mounjaro и Zepbound, – объявил сделку с гонконгским AI-биотех-стартапом Insilico Medicine на сумму до $2,75 млрд для вывода на мировой рынок препаратов, разработанных ИИ.
По структуре – классический biobucks: $115 млн живыми деньгами прямо сейчас, остальное выплачивается по мере того, как препараты проходят регуляторные стадии и выходят на рынок. Плюс роялти с продаж. Фактически речь идёт о покупке будущего pipeline, где главным активом выступает ИИ-платформа создания лекарств.
В рамках соглашения Eli Lilly получает эксклюзивные права на коммерциализацию GLP-1 препарата для лечения диабета – одного из самых быстрорастущих сегментов мировой фармы. GLP-1 класс сегодня формирует десятки миллиардов долларов выручки и становится основой новой экономики метаболической медицины.
Insilico Medicine – компания, которая строит полный цикл разработки лекарств на генеративном ИИ. Их платформа Pharma.AI работает как единая система: от поиска молекулярной мишени до дизайна препарата и определения биомаркеров для отбора пациентов.
Но главное – цифры. Стандартный цикл до доклинического кандидата в фарме – от трёх до шести лет. У Insilico – 12–18 месяцев. Это феноменальный показатель! При этом они тестируют всего 60-200 молекул на программу, а не тысячи, как при классическом скрининге. Сегодня у них 28 препаратов, почти половина уже в клинических испытаниях.
В мире уже формируется целый класс компаний AI-native pharma, где искусственный интеллект становится полноценным «конструктором» лекарств. Конкуренция постепенно смещается от объёма лабораторий к качеству данных, вычислительных моделей и скорости генерации гипотез.
Это меняет экономику отрасли. Big Pharma начинает покупать не отдельные препараты, а платформы их создания. Следующий этап конкуренции в медицине будет происходить не только в клиниках, но и в вычислительных моделях. Фактически мы наблюдаем формирование новой архитектуры R&D.
Несмотря на триумф технологий, «биологический барьер» остаётся. ИИ может идеально спроектировать молекулу на экране, но финальный вердикт вынесет только человеческий организм на поздних стадиях клинических испытаний. Однако при авансе в $115 млн риск для Lilly вполне оправдан – на кону стоит рынок объёмом в $100 млрд.
Мы наблюдаем трансформацию биофармы в полноценный тех-сектор. И, возможно, следующий прорыв будет рождён не в лаборатории, а в модели!