Foundation Medicine и Manifold интегрировали AI в платформу FoundationInsights — облачную аналитическую систему, которая анализирует геномные данные более чем 800 000 пациентов. Теперь фармацевтические компании могут ускорить открытие лекарств в 5–10 раз благодаря сочетанию мультимодальных данных и генеративного ИИ.
Рынок AI в фармацевтике вырастет с 1,8 млрд до 13,1 млрд долл. к 2034 году. Это означает, что разработка лекарств сегодня — это не просто химия, это хранилище данных и аналитика больших данных (Big Data).
Такие платформы сокращают стоимость открытия кандидата на 30–40%, а сроки разработки — с пяти лет до 12–18 месяцев.
Почему это важно за пределами лабораторий
Разработка одного нового лекарства занимает в среднем 14,6 года и стоит около 2,6 млрд долларов. При таких затратах и сроках фармацевтические компании по историческим причинам шли на риск: разрабатывали лишь те препараты, которые достаточно дорогие, чтобы окупить инвестиции. Редкие заболевания, неприбыльные терапии и региональные потребности откладывались в сторону.
Теперь все меняется. Когда AI сокращает стоимость разработки вдвое-трое и ускоряет процесс в четыре раза, экономика лекарств коренным образом преобразуется. Становится возможным разработать препарат для редкого заболевания за три года вместо пятнадцати. Это означает: больше лекарств, быстрее, для большего числа пациентов, по более доступной цене.
Foundation Medicine — дочерняя компания Roche — уже имеет данные геномного профилирования более чем 800 000 онкологических пациентов. Эта база знаний теперь станет доступна через AI-усиленную платформу FoundationInsights для сторонних разработчиков. В 2026 году стартует версия для больниц и сетей здравоохранения.
Как это работает: от данных к прорыву
Традиционно компании анализировали геномные данные отдельно, клинические результаты — отдельно, результаты визуализации — в третьем месте. Мультимодальные данные — это интеграция всего сразу: генетика пациента, его анализы крови, результаты томографии, исходы лечения, даже сведения о побочных эффектах. AI соединяет эти слои информации в единый анализ, выявляя корреляции, которые человеческий ум не в состоянии увидеть самостоятельно.
Пример: AI может обнаружить, что пациенты с редкой мутацией гена BRCA2 и конкретным профилем цитокинов лучше всего отвечают на новый класс иммунотерапии — данные, которые остались бы скрыты в разрозненных таблицах Excel.
FoundationInsights (усиленная AI от Manifold) работает на принципе «естественного языка». Исследователь может запросить: «Найди всех пациентов с мутацией TP53 и ответом на таргетную терапию» — и система моментально структурирует ответ из 800 000 записей. Для более сложного анализа технические пользователи могут писать на Python или R, работая с полным API.
Вот конкретный сценарий: компания ищет второе показание для своего экспериментального препарата. Вместо того чтобы вручную просматривать тысячи страниц клинических данных, AI за несколько минут выявляет потенциальный подтип опухоли, при котором препарат может быть эффективен. Это позволяет начать проектирование клинического исследования месяцами раньше конкурентов.
Технические инновации в FoundationInsights
Масштаб данных: 800 000 полных геномных профилей, свыше 300 млн переменных на пациента. Чтобы с ними работать, нужна специализированная архитектура. Manifold построила платформу на основе облака AWS с использованием сжатия и индексации, позволяющих запросы выполняться за миллисекунды.
AI-powered поиск (NLP в медицине): вместо SQL-команд врач пишет: «Какие альтернативные сигналы в клинической истории предвещают устойчивость к иммунотерапии?» Система автоматически переводит вопрос в алгоритмический запрос, анализирует связи между переменными и выдает гипотезы с ранжированием по статистической значимости.
Безопасность и конфиденциальность: все данные де-идентифицированы на уровне HIPAA (законодательство США). Foundation Medicine хранит данные в зашифрованном виде, и даже сотрудники Manifold не имеют доступа к сырым записям.
Размер рынка: $1,8 млрд в 2023 году → $13,1 млрд к 2034 году (CAGR 18,8%)
Расходы на AI в фармацевтике: $3 млрд ежегодно в 2025 году
Ускорение разработки: традиционный путь — 14,6 лет; AI-платформы — 12–18 месяцев (на этапе от идеи до кандидата)
Снижение затрат: 30–40% экономии на этапе открытия молекулы
Сотрудничества в AI-разработке: рост с 10 в 2015 году до 105 по 2021 году
Доля новых лекарств, открытых с помощью AI: к 2025 году ожидается 30% от всех новых молекул
Инвестиции в AI biotech: крупнейший раунд за 2025 — $600 млн для Isomorphic Labs (отделение Google DeepMind)
Практические примеры: кто выигрывает и как
Биофармацевтические компании среднего размера (500–5 000 сотрудников). До FoundationInsights такие компании не могли позволить себе собственные диваны данных. Теперь они получают доступ к геномным профилям 800 000 пациентов за годовую подписку, примерно как SaaS (Software-as-a-Service). Это демократизирует науку.
Большие фармкомпании (Novartis, Regeneron, BMS) используют FoundationInsights для валидации целей и стратификации пациентов в клинических исследованиях. Пример: вместо слепого исследования на 1 000 пациентов компания рекрутирует 250 пациентов, которых AI выявил как «идеальных респондентов» — и результат статистически значим с меньшей выборкой. Это сокращает расходы и сроки.
Центры академической медицины и больницы (запуск FoundationInsights для провайдеров в 2026): онкологи смогут запросить, какой вариант лечения наиболее эффективен для конкретного профиля опухоли пациента, основываясь на 800 000 прецедентов. Это становится персонализированной онкологией в масштабе 1:1.
Конкуренция и рынок
Foundation Medicine не одна. Существуют конкурирующие платформы:
- Tempus — американский стартап с доступом к миллионам электронных медицинских записей и AI для анализа отвечаемости на лечение
- Flatiron Health (принадлежит Google/Alphabet) — облачная платформа для анализа клинических данных
- BCPlatforms (финская компания) — платформа для управления данными реальной практики (Real-World Data)
- Exscientia — AI-платформа для собственной разработки молекул (компания создала первое AI-открытое лекарство, которое вошло в клинические исследования за 12 месяцев)
Однако преимущество Foundation Medicine существенно: это часть Roche, что означает глубокий доступ к диагностическим данным, лабораториям и сетевым больницам. Партнерство с Manifold усиливает техническую компоненту. Это создает эффект сетевых закономерностей (network effects): чем больше компаний использует FoundationInsights, тем больше данных накапливается, тем точнее становятся AI-модели.
Риски и реальность: что может пойти не так
Качество данных: 800 000 записей не значат ничего, если половина из них неполная или неточная. Foundation Medicine должна гарантировать чистоту и стандартизацию данных, иначе AI будет обучаться на ошибках.
Валидация в клинике: на бумаге гипотеза выглядит убедительно, но когда ученые начинают тестировать в лабе или пациенты проходят исследование — часто выясняется, что AI увидела корреляцию, а не причину. 31 лекарство, разработанное с помощью AI, находится в клинических испытаниях по состоянию на апрель 2024 года. Ни одно еще не одобрено. Это показывает, что AI ускоряет, но не гарантирует успех.
Вопрос справедливости: если платформа обучается на данных из богатых стран и больших больниц, она будет предвзята в отношении редких вариаций болезни, встречающихся в развивающихся странах. Это риск «цифрового тиража».
Регуляция: FDA еще только разбирается с вопросом: как утверждать лекарства, открытые AI? Нужна ли специальная дополнительная проверка?
Сценарии развития: от оптимиста к реалисту
«FoundationInsights — это не волшебная палочка, это лопата. Она копает быстрее и глубже. Но все еще нужен человек, который знает, где копать», — пояснил Трой Шурр, главный офицер отделения биофарма в Foundation Medicine.— Troy Schurr, Chief Biopharma Business Officer, Foundation Medicine (официальный пресс-релиз, 2025)
Оптимистический сценарий (2026–2028): FoundationInsights становится стандартом де факто для разработки онкологических препаратов. Компании, использующие платформу, выводят на рынок препараты на 2–3 года быстрее конкурентов. Стоимость лечения рака начинает падать, потому что лекарства дешевле разработать и быстрее найти целевых пациентов.
Реалистичный сценарий (2028–2030): FoundationInsights используется 40–50% крупных и средних фармкомпаний. Результаты смешанные: для одних показаний AI гипотезы верны, для других — не работают. Рынок AI-платформ расширяется, но появляются полнофункциональные конкуренты. Цены на услугу конкурируют. Расходы медицинских систем на приобретение лицензии ограничивают темп внедрения.
Консервативный сценарий (дальний горизонт): регуляторные органы ужесточают требования к валидации AI-открытых препаратов, увеличивая сроки одобрения. Возникают юридические споры по поводу интеллектуальной собственности (кто владеет лекарством, если его открыл AI? компания-разработчик или Foundation Medicine?). Эффект замедляется.
Рынок данных в медицине: почему это большой бизнес
FoundationInsights — не первая платформа, которая монетизирует медицинские данные. Уже сейчас рынок аналитики реальной практики (Real-World Data Analytics) стоит $33 млрд в 2025 году и вырастет до $81 млрд к 2030 году. Он включает:
- Управление электронными медицинскими записями (EHR) и извлечение из них сигналов
- Регистры пациентов — специализированные базы данных для конкретных болезней
- Данные с носимых устройств (Apple Watch, Fitbit и др.) — сведения о пульсе, сне, активности
- Фармакоэпидемиология — отслеживание того, как лекарства работают в реальной жизни, не в контролируемом исследовании
Foundation Medicine занимает премиальный сегмент: не просто данные, а профилированные, структурированные, валидированные геномные данные онкологических пациентов.
Q4 2025 — Q1 2026: Запуск версии FoundationInsights для больниц. Первые внедрения в университетских медцентрах (Johns Hopkins, Mayo Clinic, Cleveland Clinic)
2026: Запуск конкурирующих платформ (Tempus, Flatiron) с интегрированными AI-возможностями. Рынок консолидируется вокруг 3–4 ключевых игроков
2027: Первое AI-открытое лекарство получает одобрение FDA (ожидаемый прецедент: Exscientia или сходная компания). Это меняет парадигму — компании массово увеличивают инвестиции в AI-разработку
2028: Мультимодальные платформы (genomics + imaging + EHR + wearables) становятся стандартом. FoundationInsights расширяется на кардиологию, неврологию, иммунные заболевания — за пределы онкологии
Практические шаги для заинтересованных сторон
Для фармацевтических компаний:
- Оценить, есть ли у вас 2–3 молекулы в разработке, подходящие для FoundationInsights (это особенно полезно для точной онкологии и редких болезней)
- Запросить демо-доступ; обычно Foundation Medicine предоставляет пилотные проекты бесплатно
- Выделить 1–2 человека в команде R&D на обучение работе с платформой
- Считать экономию времени и денег в сценариях разработки препарата — часто окупаемость подписки происходит за 6–12 месяцев
Для больниц и здравсистем:
- Подготовиться к запуску версии FoundationInsights в 2026 году; начать обсуждение с Foundation Medicine о ваших критериях данных и конфиденциальности
- Инвестировать в инфраструктуру облачных хранилищ и AI-обучение для онкологов и генетических консультантов
Для инвесторов:
- Foundation Medicine (дочка Roche, закрытое 2015, куплено Roche за $2,4 млрд) — статус приватный. Но компании-конкуренты (Tempus, Flatiron, Exscientia) открыты; это хороший прокси для отслеживания тренда
- Отслеживайте инвестиции в multimodal AI: в 2025 году крупнейший раунд — $600 млн для Isomorphic Labs (Alphabet)
Источники и дополнительная информация
FoundationInsights платформа
Облачная платформа для анализа геномных и клинических данных 800 000 пациентов. Интегрирует AI от Manifold для ускорения поиска лекарств и стратификации пациентов в онкологии.
Manifold: AI-платформа для life sciences
Компания разработала Terra — открытую платформу для науки в масштабе. Используется в крупных исследовательских учреждениях и фармкомпаниях для управления мультимодальными биомедицинскими данными и обучения AI-моделей.
Выводы для читателя
Foundation Medicine и Manifold создали систему, которая ускоряет открытие лекарств через интеграцию мультимодальных данных и генеративного AI. Это не революция в биологии, а революция в информатике прикладной биологии. Для фармацевтических компаний это означает возможность разработать препарат за 12–18 месяцев вместо 5 лет. Для пациентов это означает лекарства раньше и по ниже цене. Для инвесторов это означает, что следующее десятилетие в health-tech будет определяться компаниями, которые лучше всего владеют данными и AI.
FoundationInsights — это не Terminator-уровень AI, это инструмент, который помогает ученому быстрее найти иголку в стоге сена. И иголок будет всё больше.
Источники материала
Материал подготовлен на основе официального пресс-релиза Foundation Medicine и Manifold (30 октября 2025), аналитических отчетов по AI в фармацевтике (Coherent Solutions, AIOnLabs, Markets and Markets), исследований Nature Medicine и JMIR по мультимодальному AI в здравоохранении. Рыночные данные: BioPharmaTrend, Grandview Research, Statista, PwC Life Sciences. Все цифры и тренды актуальны на октябрь 2025 года.