Почему создание одного лекарства стоит более $2 млрд и занимает 15 лет — а AI, который должен был всё ускорить, пока не изменил эту цифру?
Проблема, которую они решают: AI-инструментов в фарме стало много, но они не соединены между собой. Инсайты умирают при передаче между отделами.
Perceptic не создаёт ещё один AI-инструмент. Он строит операционную систему для всего цикла разработки лекарств.
За последние три года в AI для drug discovery было вложено более $20 млрд (в разработку AI-инструментов для обнаружения и дизайна молекул). Isomorphic Labs (спин-офф Google DeepMind) привлёк $2,1 млрд в мае 2026-го. Insilico Medicine закрыл сделку с Eli Lilly на $2,75 млрд. Xaira стартовал с $1 млрд. Десятки стартапов обещают ускорить открытие молекул, предсказать структуру белков, оптимизировать клинические испытания.
Но количество новых одобренных FDA препаратов в год остаётся на уровне 40–60 — оно не изменилось за десятилетие.
Проблема не в качестве AI-моделей. Проблема в том, что каждая модель решает свой кусок пазла — и никто не соединяет куски.
От разведданных к разработке лекарств
Tilman Flock, Martin Copes и Zaki Trache провели в сумме более 15 лет внутри Palantir, где строили Palantir Artificial Intelligence Platform (AIP) и развивали Life Sciences-практику. Они видели, как крупнейшие фармкомпании внедряют AI-инструменты — и как те не работают вместе.
«В отрасли пытались улучшить каждую часть процесса по отдельности. Но это линейный процесс, где инсайт умирает на каждом этапе передачи», — говорит Flock, CEO Perceptic.
В 2024 году они основали Perceptic в Лондоне. К маю 2026-го, когда компания вышла из стелса, у неё уже были платные инсталляции в нескольких фармкомпаниях из топ-20, включая CSL. Штат — около 20 человек.
Не инструмент, а операционная система
Perceptic позиционирует себя не как очередной AI-инструмент для одного этапа, а как «связующую ткань» между ними. Платформа работает как единый интеллектуальный слой, который соединяет три ключевые области R&D:
Perceptic — привлечённый капитал
Раунд возглавил Accel (инвестор Slack, Spotify, Palantir). Среди участников — Air Street Capital и Elder Gull. Fortune, Accel, май 2026
Скаутинг внешних активов. Большие фармкомпании тратят недели на due diligence, оценивая кандидаты от биотех-стартапов. Perceptic сжимает этот процесс до часов. Система анализирует патенты, публикации, клинические данные — и выдаёт оценку.
Выбор показаний. Определить, для каких заболеваний испытывать препарат — один из самых дорогих и неоднозначных этапов. Платформа помогает принимать решение на основе совокупности данных, а не интуиции.
Дизайн клинических испытаний. Perceptic утверждает, что увеличил объём извлекаемых клинических данных в 50 раз. Система автоматически структурирует разрозненные источники — от EHR до лабораторных отчётов.
Рынок на перепутье
Perceptic выходит на рынок в момент, когда AI в разработке лекарств переживает одновременно бум и разочарование.
Isomorphic Labs привлёк $2,1 млрд в мае 2026-го — рекорд для европейской биотех-сцены. Insilico Medicine подписал соглашение с Eli Lilly на $2,75 млрд за портфель AI-сгенерированных кандидатов. Оба строят внутри одного этапа — генерации молекул.
Но ни один AI-открытый препарат пока не прошёл полный цикл клинических испытаний и не получил одобрения FDA. Это создаёт напряжённость: инвесторы требуют результатов, а биология не сжимается так же быстро, как софт. Разрыв между обещанием и результатом — главный риск для всей категории.
Сумеет ли Perceptic перевести пилотные контракты с топ-20 фармкомпаний в платформенную подписку — или фарма продолжит покупать точечные решения.
Isomorphic Labs: войдёт ли первая AI-разработанная молекула в клинику до конца 2026 года.
Регуляторный сигнал: изменит ли FDA подход к оценке AI-сгенерированных данных при подаче заявки.
Платформенная ставка
Главный тезис Perceptic — и его главный риск — в том, что фармацевтическая индустрия готова к платформенной логике. Не к очередному copilot-инструменту (AI-ассистент для одной задачи), а к операционной системе, которая следует за препаратом, а не за отделом.
Nathan Benaich из Air Street Capital формулирует это так: «Фарма получит следующий R&D-скачок не от тысячи лучших точечных инструментов, а от операционной системы, соединяющей данные, решения и контекст на всём 15-летнем пути разработки».
Вопрос в том, готова ли organisational structure (организационная структура) самих фармкомпаний — построенная вокруг департаментов, а не вокруг препаратов — принять такую логику. Если да, Perceptic может стать незаметным, но критическим слоем фармацевтической R&D-инфраструктуры. Если нет — рынок останется рынком точечных решений, где каждый инструмент выживает сам по себе.
Дополнительное давление создаёт patent cliff («патентный обрыв»): более 40% доходов большой фармы приходится на препараты, теряющие патентную защиту в ближайшие шесть лет. Big Pharma вынуждена замещать выпадающую выручку — а значит, искать кандидаты быстрее и эффективнее. Именно это окно возможностей Perceptic пытается занять: не как генератор молекул, а как слой, ускоряющий все решения сразу.
Рынок AI в drug discovery оценивался в $1,72 млрд в 2024 году и, по прогнозам, превысит $8,5 млрд к 2030 году при среднегодовом росте более 30%. Perceptic входит в этот рынок с обратным тезисом: не очередной AI-инструмент, а инфраструктурный слой, который делает все инструменты совместимыми. Если тезис верен, компания занимает позицию, которую в других отраслях занимают операционные системы, — низкоуровневую, незаметную, но незаменимую.
Финансирование в размере $12 млн — это seed-раунд, а не Series A. Perceptic предстоит доказать, что фармкомпании готовы платить за платформу, а не за точечный инструмент. Первые контракты с CSL и другими игроками из топ-20 — сильный сигнал, но не гарантия масштабирования.
