Оглавление

Фармацевтическая отрасль столкнулась с парадоксом: при росте расходов на R&D до $250 млрд количество одобренных новых препаратов остаётся на прежнем уровне. Искусственный интеллект становится ключевым инструментом для этой тенденции, сообщает Financial Times.

Линейный график тенденций эффективности R&D в фармацевтике и закона Ирума

Экономика фармацевтических инноваций

Исследования Университета Тафтса и Дьюка показывают: проведение клинических испытаний III фазы для внутрибольничной бактериальной пневмонии обходится в почти $90 000 на пациента. Проблема усугубляется нехваткой участников испытаний — более двух третей исследований в Великобритании не могут набрать достаточное количество кандидатов.

Феномен, известный как Закон Эрума (Eroom’s Law), описывает удвоение затрат на каждый новый препарат каждые девять лет. По данным McKinsey, полный цикл разработки занимает в среднем десятилетие, и только 10% проектов достигают рынка.

Практическое внедрение ИИ

Контрактные исследовательские организации активно внедряют ИИ-решения. Крупнейшая из них, IQVIA с капитализацией $32 млрд, использует агентские системы Nvidia для сокращения времени анализа данных с семи недель до двух.

Фармацевтические гиганты разрабатывают собственные подходы. Genentech (в составе Roche) реализует стратегию «лаборатория в цикле», где ИИ-модели генерируют прогнозы заболеваний и методы лечения, которые затем проверяются учёными.

Ключевые преимущества ИИ в фармацевтике:

  • Обработка больших объёмов экспериментальных данных
  • Автоматизация рутинных процессов аналитики
  • Создание синтетических датасетов для моделирования
  • Ускорение скрининга потенциальных соединений

Хотя ИИ не станет мгновенным решением всех проблем фармацевтических исследований, его способность обрабатывать многомерные данные и выявлять сложные паттерны уже меняет экономику разработки препаратов. Реальный прорыв произойдёт, когда алгоритмы смогут предсказывать не только эффективность, но и побочные эффекты на ранних стадиях.

Регуляторные и экономические вызовы

Внедрение ИИ сталкивается с двумя основными препятствиями: нормативно-правовой базой, не успевающей за технологическими возможностями, и экономическими трудностями исследовательских компаний из-за растущей стоимости испытаний.

Отрасль, привыкшая к методу проб и ошибок, осторожно оптимистична: ИИ может не только улучшить эффективность исследований, но и вернуть прибыльность в сектор клинических испытаний.