Почему ИИ-гиганты от Huawei до OpenAI спешат в разработку лекарств
Крупнейшие технологические компании мира всё больше интересуются медициной. Huawei, OpenAI, ByteDance и другие уже связаны с фармацевтическими разработками, сообщает китайское издание TMTPost: ИИ-компании ищут отрасли, где их модели могут решать значимые задачи. Разработка лекарств стала одной из самых популярных таких ставок.
Привлекательность очевидна. Вывод нового препарата на рынок традиционно занимает много лет и стоит огромных денег, а большинство кандидатов терпят неудачу. ИИ обещает анализировать огромные химические и биологические наборы данных, предлагать молекулы, предсказывать токсичность и приоритизировать эксперименты, сжимая годы лабораторной работы в месяцы. Для технологических фирм, располагающих вычислительными мощностями и талантами, фармацевтика выглядит как крупная неэффективная отрасль, созревшая для программных решений.
Интерес взаимный. У производителей лекарств свои причины для партнёрства: дорогие портфели разработок, истекающие патенты и акционеры, требующие быстрых результатов. Волна сделок объединила ИИ-модели с лабораториями: технологические компании поставляют алгоритмы, а фармацевтические — биологию и клинические испытания.
Но разрыв между многообещающей молекулой и одобренным лекарством остаётся огромным. ИИ может быстрее предлагать кандидатов, но не может обойти биологию, определяющую, работает ли препарат у людей. Неудачи на поздних стадиях, проблемы безопасности и регуляторный контроль по-прежнему определяют шансы. Несколько громких ИИ-программ по разработке лекарств застопорились именно на этом этапе, поэтому инвесторы стали осторожнее относиться к самым смелым заявлениям отрасли.
Для китайских технологических компаний фармацевтический вектор — ещё и стратегическая страховка. Рост потребительского интернета замедлился, а разработка ИИ-моделей дорога. Здравоохранение предлагает повторяющуюся выручку, господдержку и огромный внутренний рынок. Вычислительная инфраструктура Huawei, возможности ByteDance в работе с данными и исследования моделей OpenAI указывают на одну цель, даже если стартовые позиции различаются.
Ближайшие победители — возможно, не компании с самыми эффектными моделями. Скорее это будут те, кто встраивает ИИ в реальные лабораторные процессы, генерирует качественные собственные данные и тесно сотрудничает с больницами и исследовательскими институтами. Это более медленная и менее гламурная работа, чем анонс новой модели, но именно здесь, вероятно, и проявится ценность.
Остаётся неясным, насколько нынешний энтузиазм отражает реальный научный прогресс, а насколько — знакомую картину, когда технологический капитал гонится за новым рубежом. Отрасль уже видела обещания ИИ в медицине, и сроки появления настоящих лекарств измеряются годами, а не кварталами. Честной проверкой станут клинические результаты ближайших лет.
Для мировой аудитории история не столько об отдельной компании, сколько о более широком сближении: инструменты программной индустрии нацеливаются на человеческое тело. Приведёт ли это к более дешёвым и быстрым лекарствам или просто к новому хайпу, зависит от доказательств, которых пока нет.