AstraZeneca и Pfizer заключили технологические партнерства: как фарма использует ИИ в разработке лекарств
Крупнейшие фармацевтические компании привлекают искусственный интеллект к разработке новых лекарств. Технологии помогают исследователям искать причины заболеваний, определять перспективные биологические мишени и проектировать потенциальные препараты. В частности, AstraZeneca заключила соглашение с ИИ-компанией insitro для поиска новых методов лечения заболеваний сердца и печени, а Pfizer сотрудничает с разработчиком биомолекулярных моделей Boltz.
Как пишет The Economic Times, фармацевтическая отрасль активно изучает возможности искусственного интеллекта. Один из интересующих компании подходов — использование ИИ для анализа сложных биологических данных и поиска перспективных направлений исследований.
15 октября 2026 года AstraZeneca объявила о стратегическом сотрудничестве с компанией insitro, которая специализируется на разработке лекарств с применением искусственного интеллекта. Партнеры намерены искать новые биологические мишени и разрабатывать потенциальные препараты для лечения метаболического стеатогепатита (MASH) и кардиомиопатий.
MASH — хроническое заболевание печени, связанное с накоплением жира, воспалением и повреждением ее тканей. Кардиомиопатии — группа заболеваний, при которых нарушается структура или функция сердечной мышцы. Для обоих направлений сохраняется потребность в новых методах лечения.
В рамках соглашения insitro будет использовать платформу Virtual Human, которая объединяет ИИ, данные о биологических системах и инструменты анализа генетических закономерностей. Ее задача — помочь выявить факторы, непосредственно участвующие в развитии заболеваний, и определить потенциальные мишени для будущих лекарств.
После этого AstraZeneca сможет применить свой опыт в разработке препаратов и проведении клинических исследований, чтобы продвигать наиболее перспективные разработки на следующих этапах.
Как отметила исполнительный вице-президент AstraZeneca по исследованиям и разработкам биофармацевтических препаратов Шэрон Барр, выбор правильной биологической мишени остается одним из важнейших решений в процессе создания лекарства. Партнерство должно помочь исследователям точнее определять причины заболеваний и находить новые направления для разработки препаратов. Однако речь пока идет об исследовательской работе, а не о готовых лекарствах.
Еще одно направление — применение ИИ для прогнозирования взаимодействия биологических молекул. В этой области Pfizer сотрудничает с компанией Boltz, разрабатывающей модели искусственного интеллекта для биомолекулярных исследований.
Модели Boltz позволяют прогнозировать структуру биомолекул, оценивать взаимодействие соединений с биологическими мишенями и проектировать потенциальные молекулы. В рамках партнерства Boltz будет совершенствовать свои модели на основе исторических данных Pfizer и разрабатывать инструменты для исследовательских программ фармацевтической компании.
Ученые двух компаний также намерены создавать специализированные модели и рабочие процессы для отдельных исследовательских задач. Цель — повысить качество прогнозов и ускорить принятие решений на доклиническом этапе, то есть до начала испытаний препаратов на людях.
При этом Pfizer сохранит полные права собственности на соединения, открытые или разработанные с помощью моделей и платформы Boltz.
Заменит ли ИИ традиционную разработку лекарств?
Создание нового препарата требует изучения механизмов заболевания, поиска подходящих соединений, лабораторных экспериментов и проверки безопасности. Если потенциальный кандидат показывает обнадеживающие результаты, ему еще предстоит пройти клинические испытания, прежде чем его можно будет применять у пациентов.
Искусственный интеллект способен помочь на отдельных этапах этого процесса, например анализировать большие объемы данных, находить закономерности и предсказывать свойства молекул. Но результаты компьютерного моделирования сами по себе не доказывают, что будущий препарат будет эффективным и безопасным.
Сотрудничество AstraZeneca с insitro и Pfizer с Boltz показывает, что главная задача таких проектов — не заменить ученых, а повысить точность поиска перспективных соединений и помочь быстрее переходить от научных гипотез к экспериментальной проверке.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.
