Google DeepMind запланировала первые клинические испытания ИИ-дизайнных лекарств в 2025 году через свою компанию Isomorphic Labs. Это означает переход от теоретических обещаний к реальному лечению пациентов
Исследователи работают над препаратами для онкологии, сердечно-сосудистых заболеваний и нейродегенеративных расстройств — областей, где каждый день задержки может стоить жизни
Если план реализуется, это станет поворотной точкой в фармацевтике. Разработка от выявления цели к кандидату может сократиться с лет на месяцы
Когда наука становится кодом
На Всемирном экономическом форуме в Давосе в январе 2025 года Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, объявил о планах, которые фармацевтическая индустрия ждала десятилетиями. Его спин-офф компания Isomorphic Labs готовит первые лекарства, полностью спроектированные искусственным интеллектом, к клиническим испытаниям на людях.
Это не просто научное достижение в петри-блюдо. Это люди, которым завтра потребуется лекарство от рака, болезни Альцгеймера или инфаркта. И это лекарство может быть создано не мультидисциплинарной командой химиков в течение пяти лет, а алгоритмом за несколько месяцев.
Разработка нового лекарства сегодня стоит в среднем $2,6 млрд и занимает 10-15 лет. Каждый день задержки означает, что пациенты со смертельными заболеваниями не получают лечения. Если ИИ может ускорить этот процесс хотя бы на 30%, это значит тысячи спасённых жизней и миллиарды долларов сэкономленных ресурсов
Как ИИ создает молекулы
Традиционная разработка лекарств работает так: учёные определяют белок, вызывающий болезнь, а затем вручную подбирают или синтезируют молекулы, которые взаимодействуют именно с этим белком — и больше ни с чем. Это похоже на поиск ключа к определённому замку в огромной комнате с миллионами замков.
ИИ-системы вроде AlphaFold 3 работают иначе. Они берут информацию о целевом белке и одновременно «видят» всю молекулярную геометрию — как молекулы взаимодействуют с другими молекулами, ДНК, РНК. Система может предложить тысячи потенциальных кандидатов за часы вместо месяцев ручного перебора.
«Мы можем помочь привести время от цели к кандидату до недель или месяцев вместо лет, помогая дизайнить соединения, которые связываются с правильной частью поверхности целевого белка и ничем другим», — объяснил Хассабис журналистам на форуме.
AlphaFold 2 заменила один миллиард часов PhD-времени — по 5 лет на один белок. Это означает, что одна система сделала работу, которая заняла бы 200 миллионов учёных-людей полных рабочих дней
Isomorphic Labs сосредотачивается на трёх областях: онкология (где каждая неделя задержки может быть смертельной), кардиология (30 миллионов смертей в год) и нейродегенеративные заболевания, где прогрессирование необратимо
Но AlphaFold 3 — это лишь одна часть головоломки. Хассабис описал это как движение вверх по «стеку взаимодействий». AlphaFold 2 решила задачу статичной структуры одного белка. AlphaFold 3 добавила динамику — взаимодействия между белками, между белком и лигандом (молекулой, которая может быть лекарством), между белком и ДНК/РНК.
«В итоге моя мечта — симулировать виртуальную клетку», — сказал он. Это не просто научная фантастика. Это означает, что однажды ИИ будет способен предсказать, как новое лекарство повлияет не на один белок, а на всю систему организма в целом, предугадав побочные эффекты ещё до первого испытания на животных.
Где применяются ИИ-лекарства уже сегодня
Isomorphic Labs не первая в этой гонке. Компания Insilico Medicine уже имеет ИИ-разработанные препараты на стадии клинических испытаний. Но размах Isomorphic — при поддержке всей мощи Google DeepMind и её вычислительных ресурсов — означает, что это не будет редким исключением, а трендом.
Для фармацевтических компаний это означает радикальный пересмотр модели разработки. Вместо 2-3 миллиардов на препарат они могут потратить на порядок меньше. Для инвесторов это значит более короткие циклы до выхода на рынок и быстрый возврат инвестиций. Для пациентов — впервые за десятилетия реальный шанс получить новое лекарство за несколько лет вместо десятилетий ожидания.
ИИ может спроектировать идеальную молекулу в теории, но её нужно синтезировать. Некоторые молекулы, которые прекрасно работают в компьютерной модели, почти невозможно создать в лаборатории
Регуляторные агентства, вроде FDA, только начинают разрабатывать руководства по ИИ-препаратам. Нет доказанного пути от ИИ-дизайна к одобрению — это пишется прямо сейчас
Клинические испытания всё ещё требуют людей. Ускорить их невозможно — это означает, что даже с ИИ на борту путь до пациента может занять 5-7 лет, а не 10-15
Что отслеживать в ближайшие 24 месяца
Первая контрольная точка — конец 2025 года. Если Isomorphic Labs действительно запустит клинические испытания ИИ-дизайнного препарата, это подтвердит, что переход от теории к практике реален. Это вдохновит другие компании и создаст волну инвестиций в ИИ-биотех.
Вторая контрольная точка — 2026-2027 годы. Результаты первых испытаний. Работают ли ИИ-молекулы так же хорошо в человеческом организме, как в компьютерной модели? Какие побочные эффекты проявляются?
Третья, самая критичная — одобрение первого ИИ-препарата регуляторным агентством. Это будет означать, что мы перешли в новую эру: эру, когда большинство новых лекарств будут созданы ИИ.
Оптимистичный сценарий: Isomorphic и другие компании запустят по 3-5 препаратов в клинические испытания. Первые результаты покажут 70%+ эффективность. К 2027 году FDA одобрит первый ИИ-препарат для рака или редкого заболевания
Реалистичный сценарий: Технология работает, но медленнее, чем ожидалось. Первые испытания идут хорошо, но одобрение задерживается на 12-18 месяцев из-за нежелания регуляторов рисковать. К 2027 году ИИ-лекарства остаются в экспериментальном статусе
Пессимистичный сценарий: Первые ИИ-молекулы показывают неожиданные побочные эффекты. Регуляторы становятся более осторожными. ИИ-разработка замедляется, но тренд остаётся неизбежным — просто на несколько лет отложенным
Исследовать дальше
Isomorphic Labs — спин-офф Google DeepMind, сосредоточенный на ИИ-разработке лекарств. Официальный источник информации о первых клинических испытаниях.
FDA Draft Guidance (2025) — рекомендации регуляторов по использованию ИИ в разработке и одобрении лекарств. Определяет новый стандарт для ИИ-препаратов.
AlphaFold Server — публичный инструмент Google DeepMind для предсказания структуры белков. Используется исследователями по всему миру.
Для инвесторов: Отследите запуск первых клинических испытаний. Если они пройдут успешно, компании в ИИ-биотеке могут получить 2-3x возврат на инвестиции за 3-5 лет.
Для руководителей фармацевтических компаний: Начните пилот-проекты с ИИ-помощью прямо сейчас. Те, кто подождёт, будут на 3-5 лет позади.
Источники информации
Материал подготовлен на основе: • Официального выступления Демиса Хассабиса на Всемирном экономическом форуме в Давосе (январь 2025) • Интервью для Financial Times о планах Isomorphic Labs • Официальных документов FDA по использованию ИИ в фармацевтике (январь 2025) • Исследований и публикаций Google DeepMind о молекулярном дизайне Данные актуальны на 3 ноября 2025 года.