Бернстайн: около 70 проектов в области ИИ-разработки лекарств вышли на клинические испытания, а реальные результаты станут ясны ещё через 3–5 лет.
По сообщению TechFlow, согласно Chaoxiang Research, в аналитическом отчёте Bernstein от 26 августа 2026 года отмечается, что около 70 проектов разработки лекарств на базе ИИ уже вошли в клиническую разработку, при этом подавляющее большинство из них остаётся на ранних стадиях, и настоящее испытание придётся на ближайшие 3–5 лет. Недавние заявления генеральных директоров DeepMind и Anthropic о том, что «большинство болезней можно будет вылечить за 5–10 лет», Bernstein трактует как скорее оправдание социальной значимости ИИ, лишённое опоры на реальность фармацевтической индустрии. Каждый этап — от открытия мишеней и клинических испытаний до пропускной способности медицинских систем — выступает ограничивающим фактором; поскольку биологию в конечном итоге предстоит подтвердить на организме человека, ускорить этот процесс посредством алгоритмов невозможно.
По мнению Bernstein, ключевая ценность ИИ в фармацевтике заключается не столько в ускорении процессов, сколько в повышении качества принимаемых решений. Повышение вероятности успеха на 20% даёт значительно больший эффект от исследований, чем аналогичная экономия временных и финансовых ресурсов. Если же ИИ направляется на борьбу с тяжёлыми заболеваниями, механизмы которых ещё недостаточно изучены, создаваемая им ценность может оказаться ещё выше, даже при относительно низком общем показателе успешности. Стратегии крупных фармкомпаний в области ИИ сильно различаются: Eli Lilly заключила наибольшее количество внешних партнёрств (25), Roche инвестирует больше всего в вычислительные мощности, а у Amgen самая глубокая защита данных благодаря deCODE Genetics. Влияние ИИ пока не нашло отражения в статистике одобрений FDA; средняя цифра в 48,5 одобренных новых препаратов в год за последние пять лет отражает скорее модернизацию нормативной базы и подъём биофармацевтического сектора. ИИ уже активно используется в молекулярном дизайне, виртуальном скрининге и открытии мишеней, однако идея «вылечить все болезни» потребует преодоления целого ряда ограничений, решить которые исключительно путём доработки алгоритмов не представляется возможным.
