Источник: https://www.drugdiscoverynews.com/the-2026-ai-power-shift-17020
Знаете, этот период восторженных криков о том, что нейросети спасут мир, кажется, наконец-то прошел. Сейчас, в 2026-м, биотехнологическая отрасль пришла к более приземленной, но куда более интересной реальности. Если раньше компании просто баловались отдельными цифровыми фишками, то сегодня речь идет о создании полноценных систем поиска лекарств, где ИИ — это не бонус, а основа. Судя по свежим отчетам, мы вошли в фазу активной стройки: лидеры рынка больше не играются с пилотными проектами, а полностью перекраивают свои лаборатории под «цифру».
Для тех, кто реально варится в разработке лекарств, это означает переход на новые рельсы. Представьте себе замкнутый цикл, где сложнейшие компьютерные модели и живые эксперименты в лаборатории работают в связке, постоянно подкармливая друг друга данными.
Наверное, самый заметный эффект сейчас виден на ранних этапах. Честно говоря, это логично: ошибки на старте, когда выбирается биологическая мишень, обходятся слишком дорого — ведь разработка одного препарата растягивается на 10-12 лет. Если нажать на газ в самом начале и отсечь тупиковые варианты, это даст колоссальную экономию в будущем.
Цифры подтверждают это наблюдение: половина компаний, рискнувших внедрить ИИ, уже быстрее находят нужные мишени, а 42% говорят, что точность их прогнозов заметно выросла. Сейчас балом правят прогнозные модели, потому что для них уже накопили нормальные данные. Вот пара примеров того, что стало нормой:
Почему это работает? Всё просто: здесь данные чистые, а результат легко проверить в лаборатории. В итоге то, на что раньше уходили годы, теперь реально прокрутить за несколько месяцев.
Но не стоит думать, что всё идеально. Как только мы заходим на территорию посложнее, энтузиазм потихоньку гаснет. Посмотрите сами:
И проблема тут не в том, что «мозги» у ИИ слабые. Проблема в «мусорных» данных. Информация разбросана по куче систем, метаданных нет, всё вперемешку. Больше половины компаний (55%) признают, что их пилотные проекты провалились именно из-за плохого качества исходников. Нельзя просто взять плохой эксперимент и надеяться, что нейросеть его «причешет». Поэтому сейчас все топовые игроки вкладываются в так называемые «перспективные данные» — максимально чистые и размеченные замеры. Кстати, у тех, кто преуспел, связь между компьютерщиками и лаборантами в два раза сильнее, чем у отстающих.
Интересный момент произошел с кадрами. Раньше думали, что нужно просто нанять кучу айтишников из бигтеха, и дело пойдет. Оказалось — нет. Отрасли нужны люди, которые понимают и биологию, и машинное обучение одновременно. Своего рода «переводчики» между двумя мирами.
В итоге 67% компаний пошли по пути переобучения своих же биологов, вместо того чтобы искать спецов на стороне (таких берут только в 21% случаев). Организационно это выглядит так:
Сейчас в биотехе вовсю работает принцип: «покупай готовое, если это стандарт, делай сам, если это твоя фишка». Около 60% команд не изобретают велосипед и берут коммерческий софт, но 55% создают свои уникальные модели под конкретные биологические разработки.
Доверие к технологиям тоже выросло — ученые стали меньше скептиничать по поводу тех же языковых моделей, хотя последнее слово всё равно за человеком с профильным образованием. И деньги это подтверждают: 80% компаний планируют раздувать ИИ-бюджеты в ближайший год. Мы движемся к тому, что в лабораториях появятся целые экосистемы, где агенты-соисследователи и автоматика будут брать на себя львиную долю рутины на всех этапах.
| Что именно внедряют | Процент компаний (%) |
|---|---|
| Прогноз структуры белка | 73% |
| Молекулярная стыковка (докинг) | 52% |
| Генеративный дизайн лекарств | 42% |
| Анализ биомаркеров | 40% |
| Прогнозирование ADME (фармакокинетика) | 29% |
Новости
Новости
Новости
Новости
Новости
Новости
Новости
Новости
Новости
Новости
