Искусственный интеллект в разработке лекарств: Какие лидеры биотехнологической отрасли готовы воспользоваться возможностями?

По мере того как искусственный интеллект меняет сроки разработки фармацевтических препаратов и ускоряет циклы инноваций, биотехнологические компании, использующие машинное обучение для открытия лекарств, сталкиваются с критической точкой в 2025 году. Способность сектора использовать ИИ для сложного молекулярного анализа и клинической оптимизации стала основным фактором различия среди устоявшихся игроков. Три крупные биотехнологические компании — каждая с разными стратегиями интеграции ИИ — дают представление о том, как развивается индустрия.

AbbVie: Ускорение исследовательско-разработочного конвейера с помощью передовой инфраструктуры ИИ

Недавние показатели прибыли AbbVie подчеркнули силу её иммунологического направления, где бестселлеры Skyrizi и Rinvoq обеспечивают импульс. Компания прогнозирует скорректированную прибыль за 2025 год в диапазоне от $12.12 до $12.32 на акцию, что примерно на 21% больше по сравнению с результатами 2024 года.

Помимо традиционного коммерческого успеха, конкурентное преимущество AbbVie всё больше зависит от её Центра слияния исследований и разработок (ARCH) — платформы с поддержкой ИИ, предназначенной для сокращения сроков разработки лекарств. Обрабатывая большие массивы данных с помощью алгоритмов машинного обучения, ARCH стремится сократить стандартный цикл открытия лекарств в 10–15 лет, потенциально сократив время разработки вдвое. Это технологическое преимущество может привести к более быстрому выходу на рынок новых терапевтических средств в сегментах иммунологии, онкологии и нейронаук.

Сочетание сильной видимости краткосрочной прибыли и долгосрочных структурных преимуществ за счет инфраструктуры ИИ позиционирует AbbVie как получателя как немедленного коммерческого импульса, так и трансформативных приростов в производительности R&D.

Gilead Sciences: Стратегические партнерства в области ИИ, расширяющие горизонты за пределы традиционного фокуса на антивирусные препараты

Gilead Sciences за последние 12 месяцев показала доходность 26%, достигнув оценок, не виданных с 2015 года. Успех в ключевых антивирусных рынках — особенно в сегментах ВИЧ и гепатита C — обеспечил финансовую основу для диверсификации портфеля в области онкологии и редких заболеваний.

Недавние партнерства подчеркивают приверженность руководства инновациям с использованием ИИ. Сотрудничество с компанией Cognizant, специализирующейся на технологических услугах, сосредоточено на разработке индивидуальных генеративных приложений ИИ для повышения операционной эффективности. Более того, Gilead получила исключительные права на коммерциализацию продуктов, созданных на базе платформы AI-Driven Drug Discovery Terray Therapeutics, tNova.

Эти совместные соглашения отражают стратегический подход: вместо создания собственной инфраструктуры ИИ с нуля Gilead использует внешние экспертизы, сохраняя возможность выбора среди новых кандидатов. Повышение прогноза на весь год, вызванное спросом на Livdelzi (лечения первичного билиарного холангита), демонстрирует способность компании одновременно реализовывать несколько терапевтических направлений.

Moderna: ИИ как катализатор поворота для инновационной платформы под давлением

Moderna демонстрирует асимметричный профиль риска и вознаграждения. Снижение цены акций на 64% за 12 месяцев отражает скептицизм рынка относительно устойчивых доходов, выходящих за рамки вакцинации против COVID-19. Однако стратегия компании по расширению применения вакцин — включая норовирус и цитомегаловирус (CMV) — а также контракт на сумму $590 миллионов долларов США с правительством США на разработку вакцины против птичьего гриппа H5N1, свидетельствуют о возобновлении коммерческого интереса.

Заявленная цель Moderna — получить 10 одобрений продуктов за 36 месяцев — сильно зависит от внедрения инфраструктуры ИИ. Компания строит комплексную цифровую экосистему и облачную инфраструктуру, сотрудничая с лидерами в области искусственного интеллекта, включая OpenAI и IBM. Эти инвестиции направлены на интеграцию ИИ во все этапы цепочки создания ценности — от молекулярного дизайна до клинической оптимизации, что позволяет ускорить циклы итераций для терапевтических средств на основе мРНК.

Пониженная оценка отражает реальные краткосрочные риски исполнения, однако инвесторы, уверенные в более широком применении мРНК, могут рассматривать текущие цены как возможность до тех пор, пока объявления о продуктах не переоценят акции.

Пересечение ИИ и биотехнологий: важность времени и избирательности

Интеграция ИИ в биотехнологические процессы представляет собой структурное преобразование отрасли, а не циклический феномен. Однако возможности реализации существенно различаются. Успех требует постоянных капиталовложений, удержания технических талантов и способности превращать алгоритмические инсайты в регуляторные одобрения и коммерческое внедрение.

Каждая из этих биотехнологических компаний демонстрирует разные пути к использованию ценности ИИ — через собственную инфраструктуру, стратегические партнерства или активное развитие платформ. Долгосрочная привлекательность сектора зависит скорее от того, достигнет ли индустрия в целом значительного сокращения циклов разработки лекарств, что в конечном итоге расширит адресный рынок для новых терапевтических средств по различным категориям заболеваний.