ИИ сократил поиск нового лекарства до года: в Китае назвали рекорд в девять месяцев

На создание перспективной молекулы для нового лекарства обычно уходят годы, однако компания Insilico Medicine заявила, что с помощью искусственного интеллекта и автоматизированной лаборатории сумела сократить этот этап примерно до одного года. Средний срок получения готового кандидата для дальнейших исследований составляет около 13 месяцев, а лучший результат компании — девять месяцев.

Речь пока не идёт о полностью разработанном препарате, который можно сразу продавать в аптеках. Искусственный интеллект ускоряет поиск биологической мишени, создание подходящей молекулы и ранние лабораторные проверки. После этого лекарству всё равно необходимо пройти доклинические исследования, несколько фаз испытаний на людях и государственную регистрацию.

Четыре с половиной года превратились в 13 месяцев

При традиционном подходе фармацевтической компании может потребоваться около четырёх с половиной лет только для того, чтобы определить перспективную молекулу и подготовить её к дальнейшей разработке. За это время исследователи анализируют причины заболевания, выбирают белок или другой объект воздействия, создают тысячи химических соединений и проверяют их свойства.

Глава Insilico Medicine Алекс Жаворонков сообщил, что сочетание генеративного искусственного интеллекта с исследовательской инфраструктурой Китая сократило типичный срок этого этапа до 13 месяцев. В наиболее успешном проекте компании подходящего кандидата удалось получить всего за девять месяцев.

Алгоритмы анализируют научные публикации, генетические данные, результаты экспериментов и информацию о заболеваниях. Затем система предлагает биологические мишени и создаёт варианты молекул, способных на них воздействовать. Исследователям не приходится вручную перебирать огромное количество случайных соединений.

Какие задачи выполняет искусственный интеллект

• ищет гены и белки, связанные с развитием заболевания;
• определяет наиболее перспективные биологические мишени;
• создаёт новые молекулярные структуры;
• прогнозирует эффективность и токсичность соединений;
• отбирает вещества для лабораторного синтеза;
• анализирует результаты экспериментов;
• помогает проектировать будущие клинические исследования.

На практике ИИ не заменяет лабораторные испытания. Он сужает область поиска и помогает учёным проверять десятки или сотни наиболее перспективных молекул вместо тысяч и миллионов возможных вариантов.

Лаборатория в Шанхае работает почти как автоматизированное производство

Важную роль в ускорении исследований играет шанхайский центр Insilico Medicine. Компания автоматизировала там подготовку биологических образцов, проведение экспериментов и первичный анализ результатов.

Роботизированные системы могут дозировать вещества, перемещать образцы, запускать испытания и передавать данные в цифровую платформу. Алгоритм анализирует результат и предлагает, какие молекулы следует изменить или проверить на следующем этапе.

Такой подход напоминает замкнутую производственную линию. Искусственный интеллект создаёт гипотезу, лаборатория проверяет её, после чего полученные данные возвращаются в систему. Каждый новый эксперимент используется для уточнения моделей и подготовки следующей серии соединений.

Компания планирует расширять исследовательскую площадку в Шанхае. Именно сочетание программного обеспечения, автоматизации и доступной лабораторной инфраструктуры позволяет быстрее переходить от цифровой модели молекулы к реальному химическому веществу.

Китай становится центром разработки новых препаратов

Китай долгое время воспринимался прежде всего как производитель недорогих фармацевтических компонентов и копий известных препаратов. Теперь страна всё активнее участвует в создании принципиально новых лекарств.

Преимуществом остаётся крупная сеть исследовательских организаций, контрактных лабораторий, больниц и производителей химических веществ. Компании быстрее находят поставщиков, заказывают синтез молекул и организуют ранние испытания.

По оценке представителей фармацевтической отрасли, клиническая разработка в Китае может проходить примерно втрое быстрее и обходиться приблизительно вдвое дешевле, чем в Европе. Более простое согласование отдельных процедур также позволяет быстрее запускать исследования.

При этом полный путь лекарства остаётся долгим. Даже после получения перспективной молекулы вывод препарата на китайский рынок обычно занимает ещё пять–семь лет. В западных странах этот процесс может продолжаться восемь–десять лет или дольше.

ИИ не отменил испытания на людях

Главное ограничение технологии заключается в том, что компьютер не может достоверно предсказать поведение лекарства в организме человека. Молекула может хорошо работать в лаборатории и на животных, но оказаться недостаточно эффективной или вызвать непредвиденные побочные реакции у пациентов.

Поэтому препараты, созданные с участием искусственного интеллекта, проходят те же этапы проверки, что и обычные лекарства. Сначала оценивается безопасность, затем подбирается дозировка, после чего эффективность подтверждается на более крупной группе пациентов.

Какие этапы остаются обязательными

• лабораторная проверка механизма действия;
• исследования токсичности;
• доклинические испытания;
• первая фаза с оценкой безопасности;
• вторая фаза с первичной проверкой эффективности;
• третья фаза с участием большой группы пациентов;
• рассмотрение результатов регулирующими органами.

Ни один экспериментальный препарат Insilico Medicine пока не получил разрешения на массовую продажу. Поэтому заявленный срок в один год следует понимать как скорость получения перспективного кандидата, а не как срок появления готового лекарства в аптеках.

Первый созданный ИИ препарат дошёл до третьей фазы

Главным проектом компании стал Rentosertib — экспериментальный препарат для лечения идиопатического лёгочного фиброза. При этом хроническом заболевании в лёгких постепенно образуется рубцовая ткань, из-за чего человеку становится всё труднее дышать.

Искусственный интеллект помог определить новую мишень TNIK, связанную с развитием фиброза, а генеративная система создала молекулу для её подавления. В июле 2026 года Insilico Medicine объявила о начале третьей фазы клинических испытаний препарата.

В исследовании планируется участие 320 пациентов в 47 медицинских центрах Китая. В течение 52 недель специалисты будут оценивать, способен ли препарат замедлить ухудшение работы лёгких. Исследование проводится с использованием плацебо и двойного слепого контроля.

Переход к третьей фазе считается важным событием для всей отрасли искусственного интеллекта. Однако Rentosertib по-прежнему остаётся экспериментальным средством. Его эффективность и безопасность ещё необходимо подтвердить на большой группе пациентов.

За шесть лет компания создала 31 кандидата

Insilico Medicine сообщила, что за шесть лет её системы помогли подготовить 31 кандидата для доклинической разработки. Разрешение на переход к испытаниям на людях получили 13 программ, а несколько препаратов уже находятся на разных стадиях клинических исследований.

Компания использует несколько взаимосвязанных платформ. Одна анализирует биологию заболеваний и ищет мишени, другая создаёт молекулы, третья помогает оценивать вероятность успеха клинической программы.

Среднее количество реально синтезированных и проверенных соединений в отдельных программах составляет от 60 до 200. При традиционном подходе исследователям нередко приходится создавать и анализировать значительно больше веществ, прежде чем будет найден подходящий вариант.

Крупные фармацевтические компании заинтересовались технологией

В 2026 году Eli Lilly расширила сотрудничество с Insilico Medicine. Потенциальная стоимость соглашения с учётом будущих выплат может достигнуть 2,75 млрд долларов. Американская компания получит права на разработку и продажу ряда препаратов, созданных при помощи платформы искусственного интеллекта.

Insilico также сотрудничает с другими международными фармацевтическими производителями. Более 90% её выручки, по словам руководства, поступает от компаний за пределами Китая, поскольку международные сделки по лицензированию новых лекарств остаются более прибыльными.

Подобные соглашения показывают, что крупнейшие участники рынка рассматривают искусственный интеллект не только как экспериментальный инструмент. Они готовы вкладывать значительные средства в молекулы, которые пока находятся на ранних стадиях проверки.

Автоматизация изменит работу фармацевтических лабораторий

Распространение ИИ может повлиять и на занятость. Руководитель Insilico Medicine считает, что часть программных задач внутри биотехнологических компаний будет автоматизирована. Разработчики и лабораторные специалисты всё чаще будут не выполнять рутинные операции самостоятельно, а управлять алгоритмами, роботами и системами контроля.

Однако полностью исключить человека из процесса невозможно. Учёные должны правильно ставить задачи, проверять выводы модели, оценивать необычные результаты и принимать решения о переходе к испытаниям. Ошибка алгоритма на раннем этапе может привести к потере времени и средств на последующих стадиях.

Главное достижение искусственного интеллекта пока состоит не в создании готовой таблетки за несколько месяцев. Технология позволяет быстрее пройти наиболее неопределённую часть процесса — найти перспективную мишень и молекулу, которая потенциально может стать лекарством.

Если результаты клинических испытаний подтвердят эффективность препаратов, разработанных таким способом, фармацевтическая отрасль получит возможность быстрее реагировать на новые заболевания и создавать лечение для состояний, которые ранее считались слишком сложными или экономически невыгодными для исследований.