Война алгоритмов против эволюции: как AI атакует супербактерии

В октябре 2025 года Всемирная организация здравоохранения опубликовала отчёт GLASS, зафиксировавший критический порог: каждая шестая лабораторно подтверждённая бактериальная инфекция в мире устойчива к антибиотикам. Без радикальных интервенций количество смертей, ассоциированных с антимикробной резистентностью (AMR), вырастет с 4,71 млн в 2021 году до 8,22 млн к 2050-му — рост на 75%. Это не медицинская статистика, а глобальный экзистенциальный риск, сопоставимый с изменением климата. Однако именно в ноябре 2025 года началась контратака: GSK и Fleming Initiative анонсировали £45 млн на шесть «Великих вызовов», использующих суперкомпьютеры и генеративный AI для создания антибиотиков следующего поколения. Это не просто технологическое обновление — это война алгоритмов против эволюции.

Анатомия кризиса: от золотого века к ледниковому периоду

С момента открытия пенициллина в 1928 году и до 1980-х годов фармацевтическая индустрия переживала «золотой век» антибиотиков — каждое десятилетие приносило десятки новых классов молекул. Однако к 2000-м инновации практически остановились: последний новый класс антибиотиков (липопептиды даптомицин) был одобрен в 2003 году. Причины многослойны: экономическая модель разработки антибиотиков разрушена (препараты принимаются коротко, в отличие от хронических болезней), регуляторные требования ужесточились, а фарм-компании покинули сектор после провалов в Phase III испытаниях.

Одновременно эволюция микробов ускорилась. Бактерии обмениваются генами резистентности через горизонтальный перенос быстрее, чем мы разрабатываем новые препараты. Грамотрицательные патогены — E. coli, Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii — обладают двойной мембраной, которая блокирует проникновение молекул, и эффлюксными насосами, выбрасывающими антибиотики наружу. Грибковые инфекции, такие как Aspergillus, убивают 2 млн человек ежегодно с смертностью до 46% в отделениях интенсивной терапии, а существующие четыре класса противогрибковых препаратов атакуют одни и те же мишени, ускоряя резистентность.

Согласно исследованию GRAM Project, опубликованному в сентябре 2024 года, к 2050 году кумулятивные смерти от AMR достигнут 169 млн человек. Регионы с наибольшим бременем — Южная Азия, Юго-Восточная Азия и Африка южнее Сахары — испытывают двойной удар: высокую заболеваемость инфекциями и ограниченный доступ к качественным антибиотикам. WHO подчёркивает, что без 92 млн смертей можно предотвратить через улучшение медицинской помощи и доступа к препаратам.

Стратегический снимок недели

1. GSK & Fleming Initiative: £45M на AI-driven Grand Challenges

17 ноября 2025 года GSK и Fleming Initiative объявили о запуске шести масштабных исследовательских программ, полностью финансируемых на три года с использованием передового искусственного интеллекта. Программы начнутся в начале 2026 года и охватывают ключевые направления:

• Gram-negative bacteria breakthrough: Учёные Imperial College Drug Discovery Hub, GSK и Agilent Technologies создают AI/ML модели для проектирования антибиотиков, способных преодолевать сложную клеточную оболочку грамотрицательных бактерий. Автоматизированное генерирование разнообразных молекулярных наборов данных будет доступно мировому научному сообществу.
• Antifungal discovery для Aspergillus: AI идентифицирует уникальные уязвимости грибков для разработки таргетированных препаратов, отличных от существующих четырёх классов.
• Вакцины против S. aureus: Моделирование иммунного ответа человека на Staphylococcus aureus (>1M смертей ежегодно) под контролируемыми условиями для информирования разработки вакцин, ранее проваливавшихся в клинике.

Профессор лорд Ара Дарзи, исполнительный председатель Fleming Initiative, назвал это «маяком для глобального научного сообщества», подчёркивая необходимость коллективных усилий. Главный научный директор GSK Тони Вуд отметил: «Комбинирование масштабных датасетов, новых модальностей препаратов и AI-моделей откроет новые подходы и позволит опередить развитие резистентности».

2. MIT: генеративный AI создаёт антибиотики против MRSA и гонореи

В августе 2025 года команда профессора Джеймса Коллинза из MIT опубликовала прорывное исследование: используя генеративные алгоритмы, исследователи спроектировали более 36 млн гипотетических молекул и вычислительно отобрали кандидатов с антимикробными свойствами. Топ-молекулы структурно отличаются от всех существующих антибиотиков и работают через новые механизмы, разрушая бактериальные мембраны.

AI-антибиотики эффективно уничтожили два критических патогена: мультирезистентный Staphylococcus aureus (MRSA) и лекарственно-устойчивую Neisseria gonorrhoeae. Коллинз подчёркивает: «Наша работа демонстрирует мощь AI с точки зрения дизайна препаратов и позволяет исследовать гораздо большие химические пространства, ранее недоступные». Это развитие проектов halicin и abaucin, ранее созданных командой MIT Antibiotics-AI Project через скрининг существующих библиотек соединений.

3. WHO Pipeline Report: сокращение с 97 до 90 антибиотиков в разработке

В октябре 2025 года WHO опубликовала глобальную оценку pipeline антибиотиков: количество препаратов в клинической разработке сократилось с 97 (2023) до 90 (2025). Из них 50 — традиционные антибиотики, 40 — нетрадиционные подходы (бактериофаги, антитела, модуляторы микробиома). WHO заключила: «Текущий pipeline, включая препараты, одобренные за последние семь лет, недостаточен для противостояния растущей угрозе резистентных инфекций». Нетрадиционные подходы растут, но сталкиваются с высокой атрицией из-за сложностей производства и регуляторной неопределённости.

Стратегический анализ: почему AI — единственный выход

Традиционная разработка антибиотиков — это проверка миллионов существующих молекул на антимикробную активность, процесс, занимающий годы и миллиарды долларов. Проблема в том, что химическое пространство существующих библиотек ограничено: мы исчерпали «легкодоступные» молекулы. Генеративный AI радикально расширяет границы: вместо скрининга известных соединений алгоритмы проектируют «new-to-nature» молекулы атом за атомом, предсказывая их свойства до синтеза.

Ключевое преимущество — предиктивная мощь. MIT обучила AI на химических структурах и данных о подавлении роста бактерий, создав модель, способную предсказывать антимикробную активность до лабораторных тестов. Это сжимает циклы итераций: молекулы с низкой вероятностью успеха отсеиваются вычислительно, а ресурсы фокусируются на высокопотенциальных кандидатах. Для грамотрицательных бактерий AI может моделировать проникновение через двойную мембрану и избегание эффлюксных насосов — задачи, которые ранее решались методом проб и ошибок.

GSK и Fleming Initiative идут дальше: создание открытых AI-моделей и датасетов. Проприетарные данные GSK, накопленные десятилетиями, будут интегрированы с экспериментами Imperial College для обучения моделей, доступных глобальному научному сообществу. Это противоречит традиционной логике фармы, где данные — конкурентное преимущество. Однако AMR — это экзистенциальная угроза, требующая коллективного действия. Открытые модели ускорят инновации в академических центрах и стартапах, неспособных позволить себе собственные AI-инфраструктуры.

Экономическая парадигма: почему рынок провалился

Антибиотики — уникальный провал рыночной экономики в здравоохранении. В отличие от препаратов для хронических болезней (диабет, гипертония), которые принимаются годами и генерируют миллиарды выручки, антибиотики используются коротко (5-14 дней) и стратегически резервируются для критических случаев, чтобы замедлить резистентность. Это означает, что даже успешный антибиотик приносит лишь десятки миллионов долларов ежегодно — недостаточно для возврата инвестиций в R&D ($1-2 млрд на препарат).

Результат: массовый уход Big Pharma из сектора. С 2000 по 2020 годы более 15 крупнейших компаний закрыли антибиотические подразделения. Стартапы, получающие венчурное финансирование, сталкиваются с «долиной смерти» после Phase II: клинические испытания дороги, а коммерциализация не гарантирует прибыли. Achaogen, разработавшая plazomicin для мультирезистентных инфекций, обанкротилась через год после FDA approval из-за отсутствия продаж.

Глобальные инициативы пытаются исправить провал рынка через pull incentives (платежи за разработку независимо от продаж) и push funding (гранты на ранних этапах). CARB-X инвестировала >$2,4 млрд с 2010 года, поддержав >160 продуктов, из которых 4 одобрены FDA. EU OHAMR Initiative выделяет €253 млн на 10 лет. Однако масштаб финансирования несопоставим с угрозой: Global AMR R&D Hub отслеживает лишь $17 млрд кумулятивных инвестиций — меньше, чем стоимость разработки 10-15 препаратов для хронических болезней.

Голос индустрии

«Мы рады новым возможностям, которые открывает этот проект для разработки антибиотиков. Наша работа демонстрирует мощь AI с точки зрения дизайна препаратов и позволяет исследовать гораздо большие химические пространства, ранее недоступные»

— Джеймс Коллинз, профессор MIT, руководитель Antibiotics-AI Project

«Антимикробная резистентность — одна из величайших угроз, с которыми мы сталкиваемся в NHS и во всём мире. Резистентные инфекции становится всё труднее лечить, и они представляют растущий риск для пациентов. Нам срочно необходимы новые решения и интервенции для борьбы с этими инфекциями, которые могут быть достигнуты только через объединение экспертизы»

— Профессор Тим Орчард, CEO Imperial College Healthcare NHS Trust

«В целом, антибактериальные препараты, особенно инновационные, находящиеся в клиническом pipeline в сочетании с одобренными за последние семь лет, всё ещё недостаточны для противостояния постоянно растущей угрозе появления и распространения резистентных инфекций»

— WHO, Pipeline Report, октябрь 2025

Прогноз: три сценария до 2030 года

Сценарий 1: «AI-driven Renaissance» (вероятность 40%)
AI-платформы генерируют 5-10 новых классов антибиотиков к 2030 году, часть из которых проходит ускоренные регуляторные пути. Открытые датасеты GSK-Fleming катализируют глобальные инновации. Pull incentives масштабируются (например, $1-3 млрд платежи за одобрение критических антибиотиков), привлекая Big Pharma обратно в сектор. AMR deaths стабилизируются на уровне 5-6M ежегодно вместо прогнозируемых 8,22M.

Сценарий 2: «Plateau & Fragmentation» (вероятность 35%)
AI-антибиотики показывают многообещающие результаты в доклинике, но сталкиваются с высокой атрицией в Phase II/III из-за непредвиденной токсичности или недостаточной эффективности in vivo. Регуляторные агентства требуют длительных исследований безопасности для AI-designed молекул, замедляя approval. Нетрадиционные подходы (бактериофаги, CRISPR-based antimicrobials) остаются нишевыми из-за сложностей производства. AMR deaths продолжают расти, но медленнее — до 6,5-7M к 2035 году.

Сценарий 3: «Catastrophic Resistance Surge» (вероятность 25%)
Несколько пандемических вспышек ultra-resistant bacteria (например, pan-resistant Klebsiella или Candida auris) происходят в густонаселённых регионах с ограниченной инфекционной контролем. AI-разработка не успевает за скоростью эволюции резистентности. Экономические модели не привлекают достаточно капитала, pipeline продолжает сокращаться. К 2035 AMR становится ведущей причиной смерти, превышая онкологию в некоторых регионах (>9M deaths/год).

Стратегические рекомендации

Для правительств и policy makers: Масштабируйте pull incentives до уровня, сопоставимого с угрозой — $3-5 млрд за одобрение критического антибиотика, независимо от продаж. Это сопоставимо с затратами на пандемические вакцины и оправдано экономическими потерями от AMR ($412 млрд/год). Создайте международные fast-track регуляторные пути для AI-designed антибиотиков с доказанной безопасностью, аналогичные механизмам для орфанных препаратов.

Для фарм-компаний и биотех-стартапов: Инвестируйте в AI-платформы для discovery, но комбинируйте с традиционной медицинской химией для валидации. Участвуйте в консорциумах типа GSK-Fleming для доступа к открытым датасетам и снижения капитальных затрат. Фокусируйтесь на нетрадиционных модальностях (бактериофаги, антитела, CRISPR antimicrobials) для диверсификации pipeline и преодоления механизмов резистентности.

Для венчурных инвесторов: AMR — это экзистенциальная угроза с гарантированным долгосрочным спросом. Однако текущие экономические модели делают сектор непривлекательным без государственных pull incentives. Требуйте от портфельных компаний ранних соглашений с агентствами типа CARB-X или сделок с Big Pharma для снижения коммерческих рисков. Рассмотрите создание специализированных AMR-фондов с государственными гарантиями возврата.

Для больниц и систем здравоохранения: Усильте программы antimicrobial stewardship для замедления резистентности. Инвестируйте в rapid diagnostics (MALDI-TOF + ML), позволяющие идентифицировать патогены и профили резистентности за часы вместо дней, направляя точную терапию. Участвуйте в клинических испытаниях новых антибиотиков через глобальные сети типа Fleming Initiative для ускорения доступа к инновациям.