العربية
English
Français
Deutsch
हिन्दी
Português
Русский
Español
Türkçe
The short answer
В 2026 году фармацевтические исследователи используют специализированные инструменты ИИ для каждого этапа цикла НИОКР. Это включает ИИ на основе графов знаний, такие как Standigm ASK для идентификации мишеней, платформы генеративной химии, такие как Genesis Therapeutics для дизайна молекул, и модели с открытым исходным кодом, такие как Boltz-1 для структурной биологии, при этом соблюдая новые регуляторные рамки FDA и ЕС.
Искусственный интеллект теперь затрагивает каждый этап цикла НИОКР в фармацевтике, от открытия новых мишеней заболеваний до разработки клинических испытаний. В то время как заголовки вроде «ИИ в открытии лекарств» в основном встречаются в академической литературе от таких учреждений, как NCBI и PMC, для работающего исследователя существует иная реальность: ландшафт специализированных, практических инструментов ИИ, разработанных для конкретных задач. Это руководство описывает инструменты и рабочие процессы, которые фармацевтические и биотехнологические исследователи фактически используют по состоянию на сентябрь 2026 года.
Мы рассмотрим платформы, которые трансформируют идентификацию мишеней, генерацию молекул, предсказание структуры и симуляцию клинических испытаний. Мы подробно расскажем, что является бесплатным, а что доступно только для корпоративных клиентов, и объясним, как новые регуляторные нормы, такие как рамки доверия к ИИ FDA и Закон ЕС об ИИ, влияют на то, какие инструменты вы можете применять в валидированных рабочих процессах. ZEKAI проводит независимый обзор всех инструментов; наша миссия — предоставить практическое, честное руководство для работающих профессионалов в таких областях, как Инновации в фармацевтике и биотехнологиях.
Наши критерии ранжирования для этого руководства просты:
- Возможности и специализация: Насколько хорошо инструмент выполняет свою основную задачу в рамках цикла НИОКР?
- Валидация и внедрение: Существуют ли публичные доказательства (партнерства, данные клинических испытаний, рецензируемые публикации) эффективности инструмента?
- Доступность и ценообразование: Действительно ли инструмент доступен, и прозрачна ли его модель ценообразования? Мы проверяем все заявления о бесплатных уровнях.
Цикл НИОКР в фармацевтике, управляемый ИИ, в 2026 году
Вместо единого «универсального» ИИ, современный процесс открытия лекарств представляет собой последовательность специализированных моделей. Отчет McKinsey от июня 2026 года подчеркивает этот переход от линейного, фрагментированного рабочего процесса к взаимосвязанным «циклам принятия решений», управляемым ИИ на каждом этапе. Этот подход направлен на то, чтобы сделать НИОКР непрерывным циклом обучения, где данные одного шага уточняют предположения предыдущего.
Пять основных этапов, на которых ИИ оказывает измеримое влияние:
- Идентификация и валидация мишеней: Использование графов знаний для поиска новых мишеней заболеваний.
- Генеративная химия и оптимизация лидов: Разработка и оптимизация новых молекул *in silico*.
- Структурная биология и предсказание связывания: Моделирование того, как молекула будет взаимодействовать со своей мишенью.
- Фенотипический скрининг и высококонтентный анализ: Использование машинного зрения для анализа клеточных реакций в масштабе.
- ИИ для клинических испытаний и регулирования: Симуляция испытаний и обеспечение соответствия нормативным требованиям.
Мы рассмотрим лучшие инструменты и рабочие процессы для каждого из этих этапов.
Этап 1: Идентификация мишеней с помощью ИИ на основе графов знаний
Первым шагом в открытии лекарств является решение, какую биологическую мишень преследовать. Платформы ИИ в этой категории поглощают и связывают огромные, разрозненные наборы данных — патенты, омиксные данные, результаты клинических испытаний и научную литературу — для построения «графа знаний», который может выявлять новые или неочевидные связи между генами, путями и заболеваниями.
| Инструмент | Основная функция | Ключевое отличие | Модель ценообразования (по состоянию на сентябрь 2026 г.) |
|---|---|---|---|
| Standigm ASK | Идентификация мишеней через ИИ на основе графов знаний | Сильная академическая валидация для его модели нейронной сети. | Корпоративные партнерства; предлагает бесплатную базовую версию как открытую платформу. |
| BenevolentAI | Идентификация мишеней и прецизионная медицина | Отображает биологию заболеваний для идентификации новых мишеней из обширных биомедицинских данных. | Корпоративные партнерства; стратегический сдвиг в сторону предложения более автономных продуктов. |
| Insilico Medicine PandaOmics | Движок для открытия мишеней | Часть комплексного пакета (идентификация мишеней, генерация молекул, предсказание испытаний). | Корпоративные партнерства; полный доступ к платформе через сотрудничество. |
Swipe the table sideways →
Standigm ASK
Ведущий, академически валидированный инструмент специально для идентификации новых мишеней заболеваний.
Standigm ASK — это платформа ИИ, которая использует гетерогенный граф знаний и нейронную сеть на основе механизма внимания для идентификации и ранжирования потенциальных мишеней лекарств. В статье 2024 года в *Briefings in Bioinformatics* подробно описывается ее успех в идентификации трех новых терапевтических мишеней для идиопатического легочного фиброза (ИЛФ), которые затем были валидированы *in vitro*.
Что он делает хорошо: Standigm ASK превосходно генерирует гипотезы с интерпретируемыми доказательствами, позволяя исследователям изучать связи подграфов, которые привели к конкретному предсказанию. Компания явно предлагает бесплатную базовую версию ASK в качестве открытой платформы, что является редкостью в этой ориентированной на предприятия области.
Что он делает плохо: Набор продуктов Standigm может быть запутанным. Анализ SERP для этого руководства показал, что многие пользователи ошибочно сравнивают Standigm ASK (идентификация мишеней) с инструментами генеративной химии. Правильное сравнение для дизайна молекул — это Standigm BEST, отдельный продукт для генерации лидов.
Кому следует его использовать: Исследовательским группам в самом начале цикла открытия, которым необходимо идентифицировать и валидировать новые мишени, прежде чем приступать к дорогостоящей программе разработки.
- Price from
- Enterprise; Free basic version
- Free tier
- Проверена бесплатная базовая версия для отрасли через открытую платформу.
BenevolentAI
Мощная, но проблемная платформа для картирования биологии заболеваний с целью поиска новых мишеней.
Платформа Benevolent от BenevolentAI была пионером в использовании ИИ для анализа биомедицинских данных с целью поиска новых терапевтических мишеней. Однако компания столкнулась со значительными трудностями. После IPO в 2022 году, оцененного более чем в 1 миллиард евро, цена акций резко упала после неоднозначных результатов клинических испытаний и стратегического отказа от собственного портфеля лекарств. В конце 2024 года соучредитель Кен Малвани вернулся, чтобы переориентировать компанию на предоставление своей платформы ИИ в качестве услуги партнерам, а не на самостоятельную разработку лекарств.
Что она делает хорошо: Базовая технология платформы для соединения разрозненных источников данных для генерации новых биологических гипотез остается мощной. Она имеет проверенный опыт крупных партнерств с такими компаниями, как Merck KGaA и AstraZeneca.
Что она делает плохо: Публичные трудности компании и стратегические изменения создают неопределенность для потенциальных партнеров. Ее самый громкий клинический провал, BEN-2293, подчеркнул сохраняющийся разрыв между гипотезами, генерируемыми ИИ, и клинической реальностью.
Кому НЕ следует ее использовать: Командам, ищущим простой, готовый SaaS-продукт. Доступ к платформе BenevolentAI осуществляется через крупномасштабные корпоративные коллаборации.
- Price from
- Enterprise Only
- Free tier
- Бесплатный уровень недоступен.
Этап 2: Генеративная химия и оптимизация лидов
После валидации мишени следующим шагом является поиск молекулы, которая может ее модулировать. Платформы генеративного ИИ разрабатывают новые малые молекулы с нуля (дизайн *de novo*) или оптимизируют существующие лиды для улучшения таких свойств, как активность, селективность и ADMET (абсорбция, распределение, метаболизм, экскреция и токсичность).
открытых с помощью ИИ, на Фазе I составляет 80-90% по сравнению с историческим средним показателем 40-65%, согласно анализу PitchBook. Source: biospace.com
Именно здесь ИИ продемонстрировал свой наиболее значительный, измеримый успех. Анализ, опубликованный в *Drug Discovery Today* и широко цитируемый в 2026 году, показал, что молекулы, открытые с помощью ИИ, имеют уровень успеха 80-90% в испытаниях Фазы I, что значительно выше исторического среднего показателя ~52%. Это говорит о том, что ИИ исключительно хорошо справляется с разработкой молекул с благоприятными профилями безопасности и фармакокинетики.
| Инструмент | Основная функция | Ключевое отличие | Модель ценообразования (по состоянию на сентябрь 2026 г.) |
|---|---|---|---|
| Genesis Therapeutics GEMS | Дизайн лекарств на основе малых молекул | Модели ИИ, основанные на физике, для высокоточного предсказания свойств. | Корпоративные партнерства; нет публичных цен. |
| Iktos | Генеративный ИИ для дизайна лекарств | Модели, учитывающие синтез; предлагает как SaaS, так и управляемые услуги. | Подписки SaaS и корпоративные сделки. |
| PostEra | Медицинская химия, управляемая ИИ | Управляет всем циклом открытия от хита до клиники, включая синтез. | Корпоративные партнерства. |
| Insilico Medicine Chemistry42 | Движок генеративной химии | Интегрирован с PandaOmics (идентификация мишеней) и InClinico (предсказание испытаний). | Корпоративные партнерства. |
| XtalPi ID4 | Открытие малых молекул | Интегрирует ИИ с робототехникой для «цифрового двойника» и реального лабораторного рабочего процесса. | Корпоративные партнерства. |
Swipe the table sideways →
Genesis Therapeutics
Платформа высшего уровня для ИИ-управляемого дизайна малых молекул с акцентом на глубокое физическое моделирование.
Genesis Therapeutics является лидером в использовании ИИ для открытия и оптимизации кандидатов в лекарства на основе малых молекул. Ее платформа, GEMS (Genesis Exploration of Molecular Space), сочетает глубокие нейронные сети с физическими методами, такими как квантовая механика, для высокоточного предсказания молекулярных свойств. Компания сосредоточена на формировании глубоких партнерств с фармацевтическими компаниями, например, многоцелевое сотрудничество с Eli Lilly.
Что она делает хорошо: Genesis высоко ценится за свою научную строгость и ориентацию на «неподдающиеся лечению» или трудные мишени. Ее подход, основанный на физике, направлен на избежание распространенных ошибок чисто управляемых данными моделей.
Что она делает плохо: Платформа представляет собой «черный ящик», доступный только через крупные корпоративные сделки. Исследователи не могут напрямую лицензировать программное обеспечение. Кроме того, ее категоризация продуктов на публичных сайтах отзывов нарушена; на странице альтернатив G2 перечислены программы для интерактивных досок и налогового учета, что является явным признаком неправильной категоризации.
Кому следует ее использовать: Крупным биофармацевтическим компаниям с ресурсами для участия в многолетних, многоцелевых коллаборациях для решения сложных программ открытия.
- Price from
- Enterprise Only
- Free tier
- Бесплатный уровень недоступен.
Замечание о сравнении Genesis и Standigm
Распространенным источником путаницы является сравнение Genesis Therapeutics и Standigm ASK. Как подтвердил анализ SERP для этой статьи, они не являются конкурентами. Они работают на разных, взаимодополняющих этапах цикла НИОКР:
- Standigm ASK используется для идентификации мишеней (Этап 1): Он сообщает вам, *какой белок следует выбрать в качестве мишени*.
- Genesis GEMS используется для дизайна молекул (Этап 2): Он разрабатывает молекулу, *чтобы воздействовать на выбранную мишень*.
Фактическим конкурентом Genesis из портфеля Standigm является Standigm BEST, их платформа для *de novo* молекулярного дизайна и оптимизации лидов.
Этап 3: Структурная биология и модели с открытым исходным кодом
Предсказание трехмерной структуры белка и того, как потенциальный препарат будет связываться с ним, является краеугольным камнем современного дизайна лекарств. В течение многих лет в этой области доминировал AlphaFold от DeepMind. По состоянию на 2026 год ландшафт стал более открытым и конкурентным.
AlphaFold 3: Разработанный Google DeepMind и Isomorphic Labs, AlphaFold 3 может предсказывать структуру комплексов, включая белки, нуклеиновые кислоты, малые молекулы и ионы. Однако его модель доступа является ограничительной. Хотя исходный код доступен, ключевые параметры модели должны быть запрошены непосредственно у Google и лицензируются только для некоммерческого использования. Любое коммерческое применение требует отдельного соглашения с Isomorphic Labs.
Более захватывающим событием для исследовательского сообщества стало появление мощных, по-настоящему открытых альтернатив.
Boltz-1
Первая модель с открытым исходным кодом, соответствующая точности AlphaFold3, с разрешительной лицензией MIT.
Boltz-1 — это знаковое достижение исследователей из MIT. Выпущенная в конце 2024 года, она стала первой моделью с открытым исходным кодом, продемонстрировавшей точность уровня AlphaFold3 для предсказания биомолекулярных структур, включая комплексы белок-лиганд. Что особенно важно, веса модели Boltz-1, данные для обучения и код для инференса выпущены под разрешительной лицензией MIT, что делает ее бесплатной как для академического, так и для коммерческого использования без ограничений.
Что она делает хорошо: Boltz-1 демократизирует высокоточное предсказание структуры. Оценки производительности показывают, что она соответствует или превосходит производительность конкурентов с закрытым исходным кодом по ключевым бенчмаркам, таким как докинг белок-лиганд. Ее можно запускать на одной рабочей станции или масштабировать в облаке.
Что она делает плохо: Будучи исследовательским релизом, она требует больше технических знаний для настройки и запуска, чем отполированный коммерческий продукт. Пользователи должны быть знакомы с инструментами командной строки и управлением большими зависимостями данных.
Кому следует ее использовать: Любой команде по вычислительной химии или структурной биологии, которой требуются передовые возможности предсказания структуры без лицензионных ограничений или затрат коммерческих платформ.
- Price from
- Бесплатно (открытый исходный код)
- Free tier
- Полностью бесплатный и с открытым исходным кодом по лицензии MIT для коммерческого использования.
Этап 4: Фенотипический скрининг и клеточный анализ
Фенотипический скрининг включает обработку клеток соединениями и наблюдение за возникающими изменениями («фенотипом»), часто с использованием высококонтентной визуализации. ИИ, в частности машинное зрение, используется для анализа этих сложных клеточных изображений в масштабе, который не под силу человеку, выявляя закономерности, коррелирующие с эффективностью или токсичностью.
Recursion OS
Лидер отрасли в использовании машинного зрения и робототехники для картирования биологии в огромных масштабах.
Recursion создала промышленную платформу Recursion OS для «индустриализации открытия лекарств». Она сочетает автоматизированные «мокрые» лаборатории, роботизированную микроскопию и нейронные сети для проведения миллионов экспериментов еженедельно. Платформа генерирует обширные, проприетарные карты клеточной биологии, которые ее модели ИИ используют для выявления связей между генами, химическими веществами и заболеваниями.
Ключевым событием стало слияние Recursion с Exscientia, которое завершилось в ноябре 2024 года. Это объединило сильные стороны Recursion в биологии и фенотипическом скрининге с опытом Exscientia в химии, управляемой ИИ, создав более комплексную платформу для открытия.
Что она делает хорошо: Масштаб генерации данных Recursion является ее основным преимуществом. Создавая собственные данные, она избегает предубеждений и пробелов, присущих публичным наборам данных, что позволяет ее моделям выявлять новые биологические прозрения.
Что она делает плохо: Платформа полностью внутренняя. Исследователи не могут получить прямой доступ к Recursion OS; они могут только сотрудничать с компанией по конкретным программам открытия.
Кому следует ее использовать: Биофармацевтическим компаниям, ищущим крупномасштабного партнера для выполнения комплексной программы открытия, от валидации мишеней до идентификации лидов, на основе одного из крупнейших в мире биологических наборов данных.
- Price from
- Enterprise Only
- Free tier
- Бесплатный уровень недоступен.
Этап 5: ИИ для клинических испытаний и регулирования
ИИ также меняет более поздние этапы НИОКР, в частности дизайн клинических испытаний и соблюдение нормативных требований. Модели ИИ могут оптимизировать протоколы испытаний, идентифицировать популяции пациентов, предсказывать результаты испытаний и даже создавать «цифровых двойников» для симуляции того, как препарат может себя проявить.
Это также область, где регулирование развивается наиболее быстро. По состоянию на сентябрь 2026 года исследователи должны учитывать две основные правовые рамки:
об ИИ в отношении систем ИИ «высокого риска» вступают в полную силу 2 августа 2026 года, затрагивая любой ИИ, используемый в разработке лекарств. Source: pinsentmasons.com
- Закон ЕС об ИИ: Полностью вступивший в силу с августа 2024 года, Закон классифицирует большинство систем ИИ, используемых в фармацевтических НИОКР и клинических испытаниях, как «высокорисковые». Это налагает строгие обязательства по управлению данными, прозрачности, человеческому надзору и документированию, прежде чем инструмент может быть использован.
- Рамки доверия к ИИ FDA: В январе 2025 года FDA выпустило проект руководства, описывающий 7-этапную, основанную на рисках структуру для оценки достоверности моделей ИИ, используемых в регуляторных заявках. Рамки требуют от спонсоров определения «контекста использования» (COU) модели, оценки ее риска и предоставления обширной документации для подтверждения ее надежности для этой конкретной цели.
Появляются стартапы на ранних стадиях, чтобы справиться с этими новыми вызовами.
Convexia
Амбициозный стартап-«ИИ-максималист», использующий агентов для автоматизации due diligence и клинического планирования.
Convexia, стартап, поддерживаемый Y Combinator и основанный в 2025 году, представляет собой новый тип фармацевтической компании-«ИИ-максималиста». Ее платформа использует набор ИИ-агентов для автоматизации всего цикла ранней разработки: поиска упущенных из виду лекарственных активов, проведения *in silico* анализа безопасности и эффективности, моделирования динамики рынка и построения планов клинических испытаний.
Что она делает хорошо: Подход Convexia быстр и экономичен, разработан для обхода «раздутых, устаревших» ручных процессов due diligence в традиционной фармацевтике. Он использует новейшие модели с открытым исходным кодом (такие как ESM-3 и Boltz) в качестве части своего агента научной экспертизы.
Что она делает плохо: Компания очень молода, и ее модель не доказана в масштабе. Ее успех зависит не только от ИИ, но и от навигации в сложных финансовых и регуляторных реалиях приобретения и разработки лекарственных активов.
Кому следует ее использовать: Венчурным капиталистам в биотехнологиях, малым фармацевтическим компаниям и операторам, ищущим технологического партнера для идентификации и снижения рисков перспективных, но упущенных из виду доклинических кандидатов в лекарства.
- Price from
- Партнерская модель
- Free tier
- Бесплатный уровень недоступен.
Использование LLM и промптов для исследовательских задач
Помимо специализированных платформ, большие языковые модели общего назначения (LLM) являются мощными помощниками для повседневных исследовательских задач, таких как синтез литературы, анализ данных и написание грантов. Ключ к успеху — использование промптов, специально разработанных для научного контекста.
Вы — эксперт в области медицинской химии. Проанализируйте следующий список соединений, их измеренную активность (IC50) и их структуры (представленные в виде SMILES-строк). Определите и обобщите ключевые взаимосвязи структура-активность (SAR). Сосредоточьтесь на том, какие структурные модификации приводят к увеличению или уменьшениюZekai первым в Google
Оплачиваемая удалённая работа · ИИ для фармацевтики и биотехнологий
Оплачиваемая удалённая работа в ИИ: ИИ для фармацевтики и биотехнологий
ИИ-компании почасово платят экспертам за тестирование и улучшение ИИ. Удалённо и гибко. Эти вакансии открыты сейчас.
Открытых вакансий: 1 534 · обновлено сегодня
Получайте такие вакансии на почту
Короткое письмо каждое утро с новыми вакансиями, открытыми в вашей стране. Бесплатно. Отписаться можно в любой момент.
Еженедельный ИИ-дайджест для вашей профессии
Одно письмо в неделю: изменения в ИИ, которые действительно касаются вашей профессии — сервисы, скидки и что с этим делать.