Искусственный интеллект меняет экономику биофармы: компании, изначально строящие R&D на ИИ, получают почти двукратную премию в оценке. Новый отчёт PitchBook показывает, что интеграция алгоритмов в разработку лекарств стала ключевым фактором роста стоимости биотехнологических компаний и фактором, который снова привлекает венчурный капитал в сложную и высокорискованную отрасль.
После нескольких лет «биотехнологической зимы», когда ранние стадии разработки лекарств потеряли привлекательность из-за высокой стоимости капитала и рекордных провалов на поздних этапах, отрасль снова чувствует оживление. И главным катализатором изменений стал искусственный интеллект.
Согласно отчёту PitchBook, медианная оценка биотехнологических компаний, изначально построенных вокруг ИИ-подходов, в 2024 году достигла 78 млн долларов. Для сравнения: медианная оценка по биофармацевтическому сектору составляет около 40 млн долларов. Фактически, ИИ-нативные компании получают почти стопроцентную премию.
За последние пять лет медианные показатели венчурных сделок также стабильно остаются выше у компаний, использующих ИИ: средняя сделка составляет около 21,8 млн долларов против 13,7 млн долларов у «традиционных» биотех компаний. За последние 12 месяцев фонды вложили 3,2 млрд долларов в 135 сделок, связанных с ИИ-разработкой лекарств, при этом значительная часть инвестиций пришлась на инфраструктурные продукты — инструменты и сервисы, которые ускоряют и удешевляют научный процесс.
Восхождение фундаментальных моделей в биологии
Ключевой технологический тренд — фундаментальные модели в биологии. Это крупные алгоритмы, обученные на масштабных массивах биологических данных: геномных, протеомных, структурных. Они позволяют находить потенциальные терапевтические мишени, проектировать новые молекулы «с нуля», предсказывать токсичность, фармакокинетические свойства и клинический потенциал будущего препарата задолго до лабораторной проверки.
Прежде машинное обучение помогало отдельным узким задачам — например, скринингу химических библиотек. Но современные модели, обученные на неразмеченных биологических данных, обладают лучшей способностью к обобщению и дают возможность строить цифровые симуляции сложных процессов, что приближает концепцию полноценной цифровой лаборатории.
Именно здесь рождаются наиболее финансируемые проекты. Среди примеров — Generate:Biomedicines, Recursion, Insilico Medicine и другие компании, которые строят полноценную R&D-инфраструктуру на основе ИИ, а не вокруг отдельных молекул. Для инвесторов это означает более понятную экономику, меньшую капиталоёмкость и более быстрый путь к коммерциализации.
ИИ в разработке лекарств
Разработка лекарств — один из самых сложных и дорогих процессов в мировой экономике. Мировой рынок превышает 100 млрд долларов, но до 90% молекул продолжают проваливаться на клинических стадиях. Каждый год разработки стоит десятки миллионов долларов — и даже крупные компании не всегда готовы выдерживать такие риски.
ИИ предлагает решение этих системных проблем. Компании, интегрирующие алгоритмы в ранние этапы, делают процесс поиска мишеней более целевым, уменьшают объём химических библиотек для скрининга и сокращают число экспериментальных циклов. В условиях, когда стоимость каждого года разработки оценивается в десятки миллионов долларов, даже небольшие улучшения эффективности становятся критичными.
Но, как подчёркивают исследователи, ИИ пока не заменяет лабораторную валидацию. Недавние научные публикации подчёркивают, что фундаментальные модели склонны к переобучению и ошибкам в условиях новых данных — поэтому цифровые предсказания должны проходить обязательную лабораторную валидацию. Компании, успешно объединяющие вычислительные и экспериментальные подходы, будут иметь преимущество.
Эпоха цифрового R&D
Рост инвестиций в ИИ-нативные биотехнологические компании показывает, что отрасль вступает в новый цикл. Мы наблюдаем формирование полноценного рынка фундаментальных моделей для биомедицины, рост числа инфраструктурных ИИ-платформ и постепенную консолидацию вокруг нескольких крупных игроков.
В ближайшие два года ожидается ускоренное появление компаний, которые объединяют ИИ, цифровые симуляции и экспериментальные лаборатории в единый R&D-контур, что станет новым стандартом разработки лекарств.
ИИ перестал быть вспомогательным инструментом. Он становится основой биотехнологической индустрии — и именно это сегодня определяет стоимость компаний и стратегию инвесторов.
Отчёт PitchBook подтверждает то, что отрасль чувствует последние два года: ИИ перестал быть дополнением к разработке лекарств и стал его основой. Инвестиционная премия почти в 100% говорит о доверии рынка к тому, что алгоритмы действительно способны снизить риски, ускорить путь к клинике и сделать биотехнологический бизнес более предсказуемым.
Для игроков, работающих в этой сфере, окно возможностей уже открылось — и, судя по динамике сделок, будет расширяться по мере роста качества фундаментальных моделей и появлении гибридных компаний, где цифровой R&D органично сочетается с экспериментальной биологией.
