Isomorphic Labs готовится начать первые клинические испытания лекарств, полностью разработанных системой AlphaFold. $600 млн финансирования и партнёрства с Novartis и Eli Lilly подтверждают: индустрия верит, что ИИ может ускорить разработку и снизить стоимость в разы.
Традиционный цикл разработки лекарства (10+ лет) может сократиться до 3–5 лет. Если испытания будут успешными, это перепишет всю фармацевтическую индустрию.
На кону — судьба редких заболеваний, где сейчас лечения нет вообще.
Открытие лекарства традиционно считалось самым дорогостоящим и длительным процессом в науке. Фармкомпании тратят миллиарды долларов и десять и более лет, чтобы вывести один препарат на рынок. При этом только 10% соединений, вошедших в клинические испытания, проходят все три фазы испытаний и получают одобрение регулятора.
Главная бутылочка для горлышка всегда была на начальном этапе: как точно предсказать, какая молекула будет связываться с целевым белком болезни? Классические методы — перебор соединений вручную, компьютерное моделирование — работали медленно и неточно.
В 2020 году DeepMind выпустила AlphaFold — систему ИИ, которая предсказывает трёхмерную структуру белков с точностью, превосходящей любые экспериментальные методы (крио-электронная микроскопия, рентгеновская кристаллография). Революционный инструмент получил признание: его создатели были номинированы на Нобелевскую премию в 2024 году.
В мае 2024 года вышла AlphaFold 3 — качественно новая версия, которая может предсказывать не только структуру белков, но и их взаимодействие с другими молекулами: ДНК, РНК, лигандами (потенциальными лекарствами). Это был прорыв: теперь ИИ может на экране компьютера разыграть молекулярный танец «белок + лекарство» и сказать, насколько хорошо они подходят друг другу.
Как Isomorphic Labs превращает предсказания в препараты
Isomorphic Labs была основана в 2021 году как дочерняя компания DeepMind с одной целью: применить AlphaFold к разработке лекарств. Команда объединила машинописцев из Google, молекулярных биологов и фармацевтических экспертов.
Модель работает так: алгоритм AlphaFold 3 анализирует белок-мишень болезни и автоматически генерирует тысячи вариантов молекул, которые теоретически должны связаться с этим белком. Система предсказывает не просто структуру, но и точность связи, стабильность, вероятность побочных эффектов.
Затем самые перспективные кандидаты синтезируются в лаборатории и тестируются на клеточных культурах. Если молекула показывает обещающие результаты, она выходит в доклинические испытания на животных.
В апреле 2025 года Isomorphic привлекла $600 млн — это рекордный раунд для стартапа в области структурной биологии. Инвестиции возглавил венчурный фонд Thrive Capital.
В 2024 году компания заключила стратегические партнёрства с фармгигантами: Novartis и Eli Lilly. Это не символические соглашения — это реальная разработка лекарств с использованием AlphaFold 3. Традиционно крупные фармкомпании не дают деньги на неопробованные технологии. Что-то изменилось.
Бизнес-логика ИИ-открытия лекарств
Для инвестора логика проста: если Isomorphic может сжать цикл разработки с 10 лет до 5 лет, это означает:
- Снижение стоимости R&D на 30–50% — меньше времени в лаборатории, меньше неудачных экспериментов.
- Ускорение выхода на рынок — патент начинает работать быстрее, окно на монопольное ценообразование расширяется.
- Возможность лечить редкие болезни — сейчас фармкомпании не трогают редкие заболевания, потому что разработка не окупается. ИИ делает это экономически целесообразным.
Для пациентов это означает: лекарства появятся быстрее. Для больных редкими болезнями — это может быть вопрос жизни и смерти.
Что происходит в клинических испытаниях
Сейчас Isomorphic готовит свои первые препараты к фазе I клинических испытаний на людях. Именно об этом говорил президент компании Colin Murdoch в интервью Fortune: «Следующий большой рубеж — это начать клинические испытания, запустить эти вещества в людей. Мы нанимаем персонал прямо сейчас. Мы очень близко».
Фаза I обычно включает несколько десятков здоровых добровольцев и служит для проверки безопасности и дозировки. Если препарат пройдёт её без серьёзных побочных эффектов, Isomorphic может перейти к фазе II на пациентах с целевым заболеванием.
Ключевой вопрос: работают ли предсказания AlphaFold в реальных живых организмах? Молекула может хорошо связаться с белком на экране компьютера, но в теле есть множество переменных: метаболизм, иммунная система, другие белки, которые мешают.
AlphaFold 3 — мощный инструмент, но он не панацея. Система лучше всего работает с хорошо изученными белками. При предсказании менее характеристичных молекул точность падает. Кроме того, алгоритм может «галлюцинировать» при моделировании неупорядоченных регионов белков.
В исследовательском сообществе идут дебаты: достаточно ли хороши предсказания AlphaFold для того, чтобы взять молекулу и сразу начать тестировать её на людях? Или нужны ещё годы верификации?
Успех Isomorphic будет зависеть от ответа на этот вопрос.
Что отслеживать в ближайшие 12–24 месяца
Сценарий 1: Оптимистичный. Первые препараты Isomorphic показывают хорошую безопасность в фазе I. Инвестиции в ИИ-открытие лекарств резко ускоряются. Крупные фармкомпании запускают свои собственные AlphaFold-программы. Стартапы в этой области привлекают миллиарды. Через 3 года у нас есть первые ИИ-препараты, одобренные FDA.
Сценарий 2: Реалистичный. Первые испытания показывают, что AlphaFold предсказания работают, но требуют дополнительной оптимизации. Процесс занимает дольше, чем ожидалось. Но долгосрочный тренд сохраняется: ИИ становится стандартом в открытии лекарств, хотя и не полностью заменяет человеческих химиков. ROI инвестиций в Isomorphic достаточен, но не революционен.
Сценарий 3: Пессимистичный. AlphaFold предсказания не переводятся хорошо на живые системы. Препараты показывают побочные эффекты, которые моделирование не предусмотрело. Клинические испытания замораживаются. Инвестиции в AI-drug-discovery теряют блеск. Однако даже в этом сценарии инструмент остаётся полезным для ускорения ранних этапов открытия, даже если конечные результаты не оправдывают гиперожидания.
Стратегический вывод для лидеров
Для венчурных инвесторов: это один из редких моментов, когда фундаментальная научная инновация (AlphaFold) переходит в новый сектор экономики (фармацевтика). Если Isomorphic и другие стартапы в этой области преуспеют, это может создать триллионную экосистему ИИ-открытия лекарств.
Для руководителей фармкомпаний: ИИ-инструменты типа AlphaFold уже перестали быть опциональными. Они станут конкурентным преимуществом. Компании, которые внедрят эти системы рано, получат 2–3 года фору перед конкурентами в раннем открытии лекарств.
Для инновационных директоров в смежных индустриях (медиорганы, диагностика, digital health): помните, что ИИ может применяться не только в открытии молекул, но и в понимании механизмов болезни. Это может открыть новые направления для ваших технологий.
AlphaFold Server (бесплатно)
Публичный веб-сервис для предсказания структуры белков. Любой учёный может загрузить аминокислотную последовательность и получить предсказанную 3D-структуру. Основа, на которой строится вся революция.
Isomorphic Labs (официальный сайт)
Компания-разработчик. Здесь публикуются обновления о прогрессе клинических испытаний, партнёрствах и новых препаратах в разработке.
Источники информации
Материал подготовлен на основе интервью Colin Murdoch из Fortune, официальных пресс-релизов Isomorphic Labs и DeepMind, аналитических отчётов о рынке ИИ в фармацевтике, публикаций в Nature и Science. Данные актуальны на 2 декабря 2025 года.
