Фармацевтическая отрасль ускоряет инвестиции в платформы ИИ (AI) благодаря крупным партнёрствам
Фармацевтическая отрасль начала 2026 год с решительного стратегического поворота, переходя от экспериментальных пилотов в области ИИ (AI) к существенным инвестициям в инфраструктуру. В ряде громких анонсов в этом январе такие отраслевые гиганты, как Eli Lilly, GSK и Pfizer, закрепили многолетние партнёрства с молодыми AI-стартапами. Эти сотрудничества — с Chai Discovery, Noetik и Boltz соответственно — обозначают значительную эволюцию в открытии лекарств, смещая акцент в сторону фундаментальных моделей (Foundation Models), способных «инжинирить» биологию с детерминированной точностью, а не использовать традиционные вероятностные методы.
Eli Lilly привлекает Chai Discovery для разработки биологических препаратов
Компания Eli Lilly вступила в стратегическое сотрудничество с сан-францисской Chai Discovery с целью ускорить разработку новых биологических терапевтических средств. Партнёрство использует собственную платформу ИИ Chai, в частности её флагманскую модель Chai-2, которая признана первой платформой для дизайна антител zero-shot, способной обеспечивать двузначные показатели экспериментальных «хитов».
В рамках соглашения Chai Discovery развернёт свою «frontier» платформу ИИ для поддержки исследований Lilly по открытию лекарств по нескольким целям. Критическим компонентом сделки является разработка специализированной модели ИИ, обученной исключительно на обширном проприетарном наборе данных Lilly. Эта кастомная модель нацелена на адаптацию генеративных возможностей (generative) Chai под конкретные рабочие процессы открытия у Lilly, фактически сжимая временные рамки поиска жизнеспособных кандидатов в препараты с месяцев до недель.
«Наше сотрудничество с Lilly объединяет сильные стороны обеих организаций», — сказал Джош Мейер, генеральный директор Chai Discovery. Он подчеркнул, что партнёрство выходит за рамки простого доступа к модели и направлено на «расширение границ ранних этапов открытия лекарств с поддержкой ИИ». Анонс последовал за успешным раундом финансирования Series B Chai Discovery в декабре 2025 года, оценившим компанию в $1,3 млрд, что подчёркивает высокий уровень рыночного доверия к их набору инструментов для генеративного молекулярного дизайна.
GSK вкладывает $50 млн в виртуальные клеточные модели Noetik
В сделке, подчёркивающей растущую значимость пространственной биологии (spatial biology), GSK обязалась предоставить $50 млн авансом для партнёрства с AI-native биотех-компанией Noetik. Это пятилетнее соглашение направлено на революционное преобразование онкологических исследований, в частности при немелкоклеточном раке лёгкого (NSCLC) и колоректальном раке (CRC).
В основе этого партнёрства лежат фундаментальные модели OCTO-VC (Virtual Cell). В отличие от стандартных языковых моделей, применяемых в биологии, OCTO-VC — это модель пространственной транскриптомики (spatial transcriptomics), обученная с использованием самоконтролируемого обучения (self-supervised learning) на, возможно, крупнейшем наборе данных по пространственной биологии в онкологии. Она моделирует биологию опухолей человека, предсказывая экспрессию генов, состояния клеток и взаимодействия опухоль‑иммунитет в рамках их локального соседства.
Ким Брансон, глобальный руководитель по ИИ и машинному обучению в GSK, отметил, что интеграция этих моделей может значительно углубить понимание биологии рака. «Подход Noetik к генерации высококачественных пространственных данных в масштабах для обучения фундаментальных моделей является новаторским», — сказал Брансон.
Это сотрудничество представляет собой сдвиг в сторону детерминированной инженерии (deterministic engineering) разработки противораковых препаратов. Симулируя биологию пациентов с помощью «world models», GSK стремится уйти от традиционного отраслевого подхода «shots on goal». Сделка включает не только авансовый платёж в $50 млн, но и ближайшие этапы достижения целей и продолжающиеся абонентские платежи, что подтверждает новую бизнес-модель для биотех-стартапов на основе ИИ, ориентированную на лицензирование инфраструктуры, а не только на разработку активов.
Pfizer и Boltz: создание «Linux» для открытия лекарств
Pfizer объявила о стратегическом сотрудничестве с Boltz, прикладной исследовательской лабораторией в области ИИ, известной своей приверженностью открытым исходным кодам. Это партнёрство направлено на развертывание передовых биомолекулярных фундаментальных моделей, включая Boltz-2 и BoltzGen, в доклинических программах открытия Pfizer.
Это сотрудничество отличается акцентом на инфраструктуру. Boltz уточнит свои open-source фундаментальные модели, используя обширные исторические данные Pfizer, чтобы создать эксклюзивные высокопроизводительные модели для предсказания структуры, оценки аффинности малых молекул и разработки биологических препаратов. Крайне важно, что Pfizer сохраняет полную собственность на любые соединения, обнаруженные в рамках этой инициативы.
Отраслевые аналитики охарактеризовали стратегию Boltz как «Red Hat биологии», предоставляющую корпоративного уровня «операционную систему» для открытия лекарств при сохранении открытого исходного кода. Габриэле Корсо, генеральный директор Boltz, отметил, что учёные Pfizer были среди ранних пользователей их инструментов с открытым исходным кодом. «Это партнёрство помогает нам вывести нашу платформу на новый уровень с точки зрения точности, производительности и интеграции», — прокомментировал Корсо. Сделка совпала с посевным раундом финансирования Boltz на $28 млн, что сигнализирует о сильной поддержке инвесторов их подхода, ориентированного на инфраструктуру.
Краткое содержание ключевых партнёрств января 2026 года
| Компания | Партнёр по ИИ | Основной фокус | Ключевые технологии/условия |
|---|---|---|---|
| Eli Lilly | Chai Discovery | Биопрепараты и разработка антител | Модель Chai-2: дизайн антител zero-shot. Кастомная ИИ-модель: обучена на проприетарных данных Lilly. Цель: сократить время открытия с месяцев до недель. |
| GSK | Noetik | Онкология (NSCLC, CRC) | OCTO-VC: модели Virtual Cell для пространственной биологии. Сделка: $50 млн авансом + контрольные этапы. Цель: детерминированная инженерия противораковых препаратов. |
| Pfizer | Boltz | Малые молекулы и биопрепараты | Boltz-2/BoltzGen: фундаментальные модели с открытым исходным кодом. Стратегия: модель «Red Hat», уточнение публичных моделей с помощью приватных данных. Цель: повысить точность принятия решений на доклиническом этапе. |
Переход к детерминированному открытию лекарств
Эти три сделки, все объявленные в течение нескольких дней друг с другом, иллюстрируют более широкий тренд на 2026 год: фармацевтическая отрасль переходит от экспериментов с ИИ (AI) к интеграции его в качестве ключевой инфраструктуры. Акцент сместился от простой автоматизации к развертыванию фундаментальных моделей — масштабных систем ИИ, обученных на обширных биологических наборах данных, которые могут «понимать» и моделировать биологические взаимодействия.
Переход от вероятностного подхода к открытию (скрининг миллионов соединений в надежде на «хит») к детерминированному дизайну (инжинирингу молекулы под конкретный профиль мишени) обещает резко сократить высокие показатели неудач, связанные с клиническими испытаниями. Поскольку инвестиции в платформы ИИ прогнозируются на значительный рост до 2030 года, эти ранние годовые партнёрства задают темп для года, который, вероятно, будет определяться конвергенцией кремния и биологии.
