Відкриття ліків за допомогою ШІ: які лідери біотехнологічної галузі мають можливість скористатися?

Оскільки штучний інтелект змінює терміни розробки фармацевтичних препаратів і прискорює цикли інновацій, біотехнологічні компанії, що використовують машинне навчання для відкриття ліків, стикаються з критичним поворотним моментом у 2025 році. Здатність сектору використовувати AI для складного молекулярного аналізу та клінічної оптимізації стала основним диференціатором серед усталених гравців. Три провідні біотехнологічні компанії — кожна з яких застосовує різні стратегії інтеграції AI — пропонують уявлення про те, як розвивається галузь.

AbbVie: прискорення дослідницько-розробницького процесу за допомогою передової AI-інфраструктури

Останні фінансові результати AbbVie підкреслили силу її імунологічного напрямку, з бестселерами Skyrizi та Rinvoq, що стимулюють зростання. Компанія прогнозує скоригований прибуток у 2025 році в межах від $12.12 до $12.32 на акцію, що становить приблизно 21% зростання порівняно з результатами 2024 року.

Поза традиційним комерційним успіхом, конкурентна перевага AbbVie дедалі більше залежить від її Центру конвергенції досліджень і розробок (ARCH) — платформи з підтримкою AI, створеної для скорочення термінів розробки ліків. Обробляючи великі обсяги даних за допомогою алгоритмів машинного навчання, ARCH має на меті зменшити стандартний цикл відкриття медикаментів у 10-15 років, потенційно скоротивши його вдвічі. Ця технологічна перевага може призвести до швидшого виходу на ринок нових терапевтичних засобів у сферах імунології, онкології та нейронаук.

Поєднання сильної видимості короткострокових прибутків і довгострокових структурних переваг через AI-інфраструктуру позиціонує AbbVie як отримувача вигод як від негайного комерційного імпульсу, так і від трансформаційних підвищень продуктивності R&D.

Gilead Sciences: стратегічні партнерства з AI, що розширюються за межі традиційної антивірусної сфери

Gilead Sciences за останні 12 місяців показала прибутковість у 26%, досягнувши оцінки, невиданої з 2015 року. Успіх у ключових антивірусних ринках — особливо у сферах ВІЛ та гепатиту C — створив фінансову основу для диверсифікації портфеля у онкологію та терапію рідкісних захворювань.

Останні партнерства підкреслюють прихильність керівництва до інновацій, що базуються на AI. Співпраця з компанією технологічних послуг Cognizant зосереджена на розробці індивідуальних генеративних AI-додатків для підвищення операційної ефективності. Ще важливіше, Gilead отримала ексклюзивні права на комерціалізацію продуктів, що виникають із платформи AI-розробки ліків Terray Therapeutics, tNova.

Ці колаборації відображають стратегічний підхід: замість створення власної AI-інфраструктури з нуля, Gilead використовує зовнішній досвід, зберігаючи можливість для майбутніх кандидатів. Підвищення керівництва щодо прогнозу на весь рік, зумовлене попитом на Livdelzi (лікування первинного біліарного холангіту), демонструє здатність компанії одночасно реалізовувати кілька терапевтичних напрямків.

Moderna: AI як каталізатор повернення до зростання для інноваційної машини під тиском

Moderna має асиметричний профіль ризику та винагороди. Зниження ціни акцій на 64% за 12 місяців відображає скептицизм ринку щодо стабільних доходів понад вакцинацію від COVID-19. Однак, зсув у портфелі компанії на ширше застосування вакцин — включаючи норовірус і цитомегаловірус (CMV) — у поєднанні з контрактом на мільйон доларів США з урядом США на розробку вакцини проти пташиного грипу H5N1, сигналізує про оновлений комерційний інтерес.

Заявлена мета Moderna — отримати 10 дозволів на продукти протягом 36 місяців — значною мірою залежить від впровадження AI-інфраструктури. Компанія створює комплексну цифрову екосистему та хмарно-орієнтовану інфраструктуру, співпрацюючи з лідерами у галузі штучного інтелекту, включаючи OpenAI та IBM. Ці інвестиції мають на меті інтегрувати AI у весь ланцюг створення цінності Moderna — від молекулярного дизайну до клінічної оптимізації, що дозволить швидше проходити цикли ітерацій для терапевтичних засобів на основі мРНК.

Зниження оцінки відображає реальні короткострокові ризики виконання, але інвестори, що мають переконання у ширшій застосовності мРНК, можуть вважати поточну ціну можливістю перед оголошеннями про продукти, що переоцінюють цінність акцій.

Перетин AI і біотехнологій: важливість часу та вибірковості

Інтеграція AI у біотехнологічні процеси є структурною трансформацією галузі, а не циклічною. Однак можливості виконання значно різняться. Успіх вимагає постійних капіталовкладень, збереження технічних талантів і здатності перетворювати алгоритмічні інсайти у регуляторні схвалення та комерційне впровадження.

Кожна з цих біотехнологічних компаній демонструє різні шляхи до отримання цінності AI — через власну інфраструктуру, стратегічні партнерства або агресивний розвиток платформ. Довгострокова привабливість сектору залежить не так від того, яка компанія досягне успіху, а від того, чи зможе галузь у цілому досягти значущого скорочення циклів розробки ліків, що, зрештою, розширить ринок для нових терапевтичних засобів у різних хворобах.