Средняя стоимость вывода лекарственного препарата (ЛП) на рынок за последние 20 лет выросла примерно втрое, до $2,5 млрд, а вероятность успеха конкретной молекулы на поздних стадиях клинических исследований, по оценкам Morgan Stanley, так и осталась на уровне 8–12%.
На этом фоне традиционная модель R&D, основанная на последовательных экспериментах и интуитивных гипотезах, все чаще оказывается недостаточной, что заставило фармацевтику обратиться к искусственному интеллекту и цифровым технологиям, пишет «Коммерсант». За пять лет объем венчурных инвестиций в AI-проекты в области поиска лекарств составил около $14 млрд, при этом в 2024 году, после периода стагнации, — $6,7 млрд. Количество стратегических партнерств между крупными фармкомпаниями и AI/IT-проектами превышает 900 против 105 на конец 2021 года.
Среди самых значимых издание, в частности, отмечает покупку швейцарской Roche платформы для сбора и обработки данных реальной клинической практики в онкологии — американской Flatiron Health — за $1,9 млрд в 2018 году.
Партнерство Sanofi с британской Exscientia, заключенное в начале 2022 года, стало одной из самых громких AI-сделок в истории фармацевтики, прежде всего из-за потенциальной стоимости соглашения более $5 млрд при реальном авансовом платеже $100 млн. Exscientia предлагает то, что особенно привлекательно для крупной фармы,— ускорение ранних этапов R&D. С помощью алгоритмов машинного обучения компания автоматизирует дизайн малых молекул, сокращая путь от гипотезы к молекуле-кандидату.
Партнерство Novartis с британской Relation Therapeutics, заключенное в феврале, выглядит более скромным, но стратегически оно более амбициозно. Novartis сделала ставку на самый ранний и наименее формализованный этап — понимание биологии заболевания. Речь идет не об оптимизации известных мишеней, а о попытке системно ответить на вопрос, почему возникает болезнь. Для Novartis это способ повысить вероятность успеха всего портфеля разработок, поскольку именно ошибки на уровне выбора мишеней приводят к провалу на поздних стадиях независимо от качества молекулы.
