На мероприятии The Briefing: AI for Science компания Anthropic анонсировала новую «рабочую среду ИИ для учёных» Claude Science, которая позволит объединить разрозненные инструменты и наборы данных в единую среду. Anthropic привела длинный список биотехнологических и фармацевтических компаний, уже использующих Claude и сообщила о своём намерении заняться разработкой собственных лекарств.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображений: Anthropic

Практически все компании, занимающиеся ИИ, представили собственные инструменты и платформы для медико-биологических исследований. Но запланированный шаг Anthropic стал первой публичной попыткой крупной ИИ-компании приступить к самостоятельной разработке медицинских препаратов, одновременно продавая своё ПО потенциальным конкурентам.

В прошлом году Anthropic активно нанимала биологов и строила собственные экспериментальные лаборатории, на текущий момент, судя по размещённым заявкам, компания продолжает поиск кадров. По слухам, Anthropic успешно переманила нескольких кандидатов из крупных фармацевтических компаний и престижных академических учреждений.

Anthropic предоставила мало конкретных деталей о том, чего она надеется достичь в области разработки лекарств. Это отражает существующую неопределённость вокруг самого бума разработки лекарств с использованием ИИ. По словам экспертов, ИИ в настоящее время применяется на каждом этапе создания лекарств: от поиска новых соединений и их оптимизации до поддержки исследований, анализа данных, проведения клинических испытаний и даже производства.

ИИ, несомненно, меняет саму систему разработки лекарств. Многочисленные инициативы фармацевтических гигантов, таких как AstraZeneca, Novo Nordisk и GSK, демонстрируют, как ИИ уже сейчас может помочь в генерации идей для новых препаратов и их проверке.

Но между исследованиями и выпуском нового лекарства на рынок лежит долгий путь. Процесс разработки лекарств не сможет работать полностью автономно, и на всём его протяжении потребуется участие и контроль человека. Отсутствие общедоступных высококачественных экспериментальных данных, например о поведении различных химических веществ в организме, также может замедлить разработку лекарств. Это подчёркивает, что даже в хорошо изученных областях биологии всё ещё существуют большие пробелы.

Кандидаты в лекарства по-прежнему должны быть протестированы в реальных условиях на эффективность, токсичность и наличие практических свойств, позволяющих безопасно производить, хранить и доставлять их. Это требует квалифицированных специалистов, больших финансовых затрат и времени, особенно на этапе клинических исследований с участием людей, где многие многообещающие кандидаты в лекарства терпят неудачу.

Учитывая все сложности, отдача, вероятно, наступит нескоро — по меньшей мере через десять лет, если учитывать, сколько времени обычно требуется новому лекарству для прохождения клинических испытаний. Ни одно лекарство, разработанное с помощью ИИ, ещё не прошло полный цикл клинических испытаний и не получило одобрения FDA для выхода на рынок. ИИ может ускорить исследования, но лекарствам по-прежнему необходимо доказывать свою эффективность традиционным способом — в ходе медленных, методичных экспериментов, проводимых в реальном мире.

Дочерняя по отношению к Alphabet компания Isomorphic Labs объявила о подготовке первых в мире клинических испытаний на людях лекарства от рака. Препарат разработан с использованием пакета DeepMind AlphaFold 3. Со временем эта разработка обещает превратиться в универсальное средство для поиска лекарств от всех болезней «одним нажатием кнопки».

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: blog.google

Пакет AlphaFold от DeepMind создавался для прогнозирования трёхмерной структуры белков. Белки склонны сворачиваться в причудливые фигуры, пространственная форма которых зависит от их молекулярного состава. Живые клетки человеческих тканей способны взаимодействовать лишь с теми белками, которые подходят к ним как ключ к замку. Это непременное условие лекарственного воздействия химических соединений на организм человека.

Науке известны миллионы белков, но их всего — сотни миллионов, что в обычных условиях требует десятилетий кропотливой работы. Искусственный интеллект готов решить эту задачу за считанные месяцы. От прогнозирования пространственных форм белков было решено перейти к поиску лекарств. Так, в 2021 году из DeepMind была выделена компания Isomorphic Labs. Она подхватила эстафету AlphaFold и, от предсказания отдельных белковых структур, перешла к моделированию процессов взаимодействия белков с другими молекулами, такими как ДНК и лекарственные препараты.

Эти достижения сделали пакет AlphaFold гораздо более полезным для разработки лекарств, помогая исследователям создавать препараты быстрее и точнее, превращая инструмент в стартовую площадку для гораздо более масштабных задач.

«Это послужило вдохновением для создания Isomorphic Labs, — сказал генеральный директор компании Колин Мердок (Colin Murdoch) об AlphaFold. — Это действительно демонстрирует, что мы можем сделать что-то фундаментальное в области искусственного интеллекта, что могло бы помочь в открытии новых лекарств».

В 2024 году, когда был выпущен пакет AlphaFold 3, Isomorphic Labs подписала соглашение о крупном исследовательском сотрудничестве с фармацевтическими компаниями Novartis и Eli Lilly. Год спустя, в апреле 2025 года, Isomorphic Labs привлекла $600 млн в рамках первого в истории раунда внешнего финансирования, проведённого под руководством Thrive Capital.

Эти сделки являются частью плана Isomorphic Labs по созданию «движка разработки лекарств мирового класса» — системы, которая объединяет исследователей в области машинного обучения и опытных специалистов фармацевтической отрасли для разработки новых лекарств быстрее, дешевле и с более высокими шансами на успех. Обычно даже после клинических испытаний новые лекарства поступают в производство с вероятностью порядка 10 %. Искусственный интеллект обещает повысить эти шансы до 100-процентного успеха.

В рамках соглашений с крупными фармацевтическими компаниями Isomorphic Labs поддерживает как существующие лекарственные программы, так и разрабатывает собственные препараты-кандидаты в таких областях, как онкология и иммунология, с целью их последующего лицензирования после проведения клинических испытаний на людях.

«Мы выявляем неудовлетворённую потребность и запускаем собственные программы разработки лекарств. Мы разрабатываем их и проводим клинические испытания на людях... у нас пока этого нет, но мы добиваемся значительного прогресса», — пояснил глава Isomorphic Labs.

«Следующая важная веха — это переход к клиническим испытаниям и начало применения этих препаратов на людях, — добавил он. — Сейчас мы набираем персонал. Мы подошли очень близко».

«Однажды мы надеемся, что сможем сказать: "Вот болезнь", а затем нажать кнопку — и будет начата разработка лекарства для борьбы с этой болезнью, — заключил Мердок. — И всё это благодаря потрясающим инструментам искусственного интеллекта».

Доставка лекарства в нужное место организма не менее важна, чем выбор правильного препарата. Для контроля над этим процессом команда разработчиков из Калифорнийского технологического института разработала крошечного медицинского робота. Конечно, эти простейшие микроскопические сферы не похожи на полноценных роботов, но создатели утверждают, что их можно перемещать по телу с помощью ультразвука или магнитов, что позволяет адресно доставлять лекарство.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Калтех

Перед внедрением микроботов в организм, необходимо убедиться, что структура бота устойчива к высокому или низкому pH, присущему различным жидкостям организма. Бот также должен надёжно управляться и высвобождать препарат в нужной точке организма. Отработавшие микроботы должны полностью разложиться в организме, не оставляя после себя никаких токсичных материалов.

Команда разработчиков из Калтеха утверждает, что им удалось успешно решить все перечисленные задачи. Созданные ими роботы сделаны из биологически инертного гидрогеля, обладают высокой подвижностью, а их диаметр в 30 микрон достаточно мал, чтобы обеспечить проникновение практически в любую область тела.

Гидрогелевые сферы изготавливаются при помощи 3D-печати с использованием литографии с двухфотонной полимеризацией (TPP), технологии, впервые разработанной Институтом нанонауки Калтеха. Внутри сферы имеется полость, которая содержит микропузырьки воздуха. Терапевтическая нагрузка размещена во внешней оболочке, а внутренний пузырёк обеспечивает превосходный контраст при визуализации с помощью ультразвука, что позволяет легко отслеживать роботов после введения.

При воздействии акустического поля, создаваемого ультразвуком, микропузырьки вибрируют, приводя бота в движение при помощи возникающего «микропотока» из двух небольших отверстий. Наличие двух отверстий обеспечивает роботу гораздо большую манёвренность. В гидрогель, из которого создан бот, внедрены магнитные частицы, что позволяет управлять им с помощью магнитных полей.

Микроботы пока остаются лабораторными экспериментами, ни один человек ещё не подвергался лечению с их помощью. Но после отправки микроботов с химиотерапевтическими препаратами к месту опухоли у мышей было отмечено существенное уменьшение размера опухоли, тогда как традиционные методы лечения имели меньший эффект. Результаты эксперимента опубликованы в издании Science Robotics. В будущем разработчики надеются увидеть применение этой технологии при лечении людей.