Почему создание одного лекарства стоит более $2 млрд и занимает 15 лет — а AI, который должен был всё ускорить, пока не изменил эту цифру?

🎯
Три бывших инженера Palantir, построившие AI-платформу для разведки, перенесли свой опыт в фармацевтику. Perceptic выходит из стелс-режима с $12 млн seed-раундом от Accel и Air Street Capital — и уже работает с топ-20 фармкомпаниями.

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.