Биотехнологии, медицинские исследования и цифровая трансформация здравоохранения
Институт SR-Tiget представил революционную генную терапию без химиотерапии: прямая модификация стволовых клеток крови через внутривенную инфузию в неонатальном периоде. Исследование опубликовано в Nature и открывает путь к доступному лечению тяжёлых генетических заболеваний.
Европейские учёные представили ИИ-модель Delphi-2M, способную прогнозировать риски более 1200 заболеваний на срок до 20 лет. Модель обучена на данных UK Biobank и валидирована на 1,9 млн пациентов из Дании.
Мировой рынок CRISPR-технологий вырос вчетверо за два года и достиг $4,6 млрд. FDA одобрила первые генные терапии, а искусственный интеллект снизил риск нежелательных мутаций до клинически безопасных показателей.
Исследователи Taiwan Academia Sinica создали синтетические растения с 50% более эффективным поглощением углерода через искусственный McG-цикл. Технология обещает революцию в биотопливе и климатических решениях.
Mount Sinai разработала InfEHR — AI-систему на базе deep geometric learning, выявляющую неонатальный сепсис в 12–16 раз точнее стандартных методов через построение персонализированных диагностических сетей из EHR.
Bristol Myers Squibb заплатила $1.5 млрд за Orbital Therapeutics, присоединяясь к гонке за in vivo CAR-T технологией. Circular RNA платформа показывает 43% конверсию T-клеток — 40x выше, чем mRNA. Общий объем M&A в сегменте превысил $5 млрд за 2025 год.
Как канадская OmniaBio с инвестициями $145M создает новую модель биопроизводства, интегрируя AI и роботизацию для выпуска до 10 000 доз клеточных терапий в год — и почему это меняет глобальную географию CGT-индустрии.
Глобальные инвестиции в Digital Health достигли $20,6 млрд за 9 мес. 2025 г. AI-компании и мега-раунды свыше $100 млн доминируют, сигнализируя переход от хайпа к доказательствам. HLTH 2025 зафиксировала серию крупнейших сделок.
Команда MIT разработала усовершенствованную версию prime editing с частотой ошибок 1/543 для точного режима. Технология открывает путь к более безопасной генной терапии сотен наследственных заболеваний.
KAIST разработал генеративную AI-систему для предсказания клеточных ответов на лекарства в латентном пространстве. Технология сокращает time-to-market drug discovery и открывает путь к рациональному дизайну персонализированных терапий.
Исследователь из Vanderbilt предложил архитектурное решение «проблемы генерализации» в ML-моделях для drug discovery: вместо анализа полных структур модель учится на пространстве молекулярных взаимодействий, что повышает предсказательную способность на новых классах белков.
Karlsruhe Institute разработал технологию DLP-биопринтинга, способную за 120 секунд создавать сердечные клапаны, растущие вместе с ребёнком. Это снижает риски повторных операций и открывает рынок в $1,2 млрд.
