AstraZeneca залучає штучний інтелект до розробки нових ліків15 жовтня 2026 року AstraZeneca оголосила про нову угоду з каліфорнійською біотехнологічною компанією Insitro, яка спеціалізується на застосуванні машинного навчання в дослідженні механізмів розвитку захворювань.
Співпраця передбачає використання даних обох компаній для пошуку біологічних процесів, на які можна впливати за допомогою нових лікарських препаратів.
Основними напрямами досліджень стануть метаболічно асоційований стеатогепатит (MASH) — захворювання печінки, пов’язане з накопиченням жиру та запальними процесами, — а також хвороби серцевого м’яза.
Insitro використовуватиме власну технологічну платформу для аналізу клінічної інформації та експериментальних моделей захворювань, щоб виявляти закономірності, які можуть залишатися непомітними під час традиційних досліджень.
Очікується, що такий підхід допоможе AstraZeneca точніше визначати перспективні терапевтичні мішені ще на ранніх етапах створення препаратів.
Початковий платіж становитиме $40 млнФінансові умови співпраці передбачають початковий платіж AstraZeneca на користь Insitro у розмірі $40 млн.
Крім того, американська компанія зможе отримати додаткові виплати за досягнення визначених результатів досліджень і розробки препаратів.
Заявлений обсяг таких потенційних платежів становить до $1,46 млрд.
Угода також передбачає можливість отримання Insitro роялті від майбутніх продажів лікарських засобів, створених у межах партнерства.
Загальна потенційна вартість домовленості оцінюється у $1,86 млрд.
Водночас ця сума не означає, що AstraZeneca вже перерахувала або гарантовано виплатить партнеру всі кошти. Значна частина фінансування залежатиме від успішності досліджень, виконання договірних умов та подальшого просування розробок.
Також у повідомленні не деталізовано всі складові різниці між оголошеною максимальною вартістю угоди та сумою прямо зазначених початкового й додаткових платежів.
Insitro використовує ШІ для вивчення причин захворюваньОсобливістю технологічного підходу Insitro є використання штучного інтелекту на початкових етапах пошуку ліків, коли дослідники ще визначають, які саме біологічні механізми можуть стати мішенями для майбутньої терапії.
На відміну від систем,
які переважно допомагають створювати або вдосконалювати молекули після вибору терапевтичної мішені, платформа Insitro зосереджується на аналізі причин розвитку захворювань.
Для цього компанія поєднує клінічні дані, експериментальні моделі та алгоритми машинного навчання.
Генеральна директорка Insitro Дафна Коллер пояснила, що одним із головних обмежень сучасної фармацевтичної галузі залишається недостатнє розуміння біологічних процесів, які спричиняють складні захворювання.
За її словами, значна частина компаній, що використовують ШІ для пошуку ліків, працює вже після визначення терапевтичної мішені.
Натомість Insitro прагне застосовувати машинне навчання для встановлення того, на які саме процеси потрібно впливати, щоб отримати клінічно значущий результат.
Такий підхід потенційно може підвищити ймовірність успіху майбутніх препаратів, однак його ефективність у конкретних дослідницьких програмах ще має бути підтверджена експериментальними та клінічними результатами.
AstraZeneca шукає нові підходи після невдач у дослідженняхБританська фармацевтична компанія вже має препарати для лікування серцево-судинних захворювань і розробляє низку експериментальних засобів проти метаболічних порушень.
Водночас окремі програми AstraZeneca в цих напрямах останнім часом зіткнулися з труднощами.
Зокрема, раніше у 2026 році препарат Wainua не продемонстрував необхідної ефективності під час дослідження одного із захворювань серцевого м’яза.
У 2025 році компанія також припинила розробку іншого експериментального препарату, який проходив середню стадію клінічних випробувань для лікування MASH.
Ці результати підкреслюють складність створення ефективних лікарських засобів для захворювань, розвиток яких залежить від багатьох взаємопов’язаних біологічних механізмів.
Виконавча віцепрезидентка AstraZeneca та керівниця напряму досліджень і розробок біофармацевтичних препаратів Шерон Барр зазначила, що визначення нових терапевтичних мішеней є одним із найскладніших завдань компанії.
За її словами, співпраця з Insitro дозволить глибше дослідити біологію складних захворювань і точніше визначати потенційні напрями лікування.
Дослідження MASH можуть дати результати раніше, ніж кардіологічні програмиЗа оцінкою керівництва Insitro, дослідження метаболічно асоційованого стеатогепатиту вже перебувають на досить просунутому етапі.
Компанія сподівається відносно швидко визначити перспективні терапевтичні мішені для подальшої розробки лікарських засобів.
Водночас дослідження захворювань серцевого м’яза, ймовірно, потребуватимуть більше часу через складність відповідних біологічних процесів.
Дафна Коллер наголосила, що головне завдання полягає не лише у прискоренні пошуку нових молекул, а й у глибшому розумінні причин захворювань.
Визначення перспективної терапевтичної мішені є лише одним із перших етапів створення препарату. Після цього необхідно розробити відповідну речовину, провести доклінічні дослідження, клінічні випробування та отримати регуляторні дозволи.
Тому навіть успішне застосування ШІ на початковій стадії не гарантує появи нового лікарського засобу на ринку.
Фармацевтичні компанії збільшують інвестиції у розробку ліків за допомогою ШІСпівпраця AstraZeneca та Insitro стала черговим прикладом зростання інтересу фармацевтичної галузі до технологій машинного навчання.
Великі виробники ліків прагнуть використовувати ШІ для аналізу складних біологічних даних, пошуку перспективних терапевтичних мішеней та зменшення ризику невдалих дослідницьких програм.
Insitro вже має досвід партнерства з іншими міжнародними фармацевтичними компаніями, зокрема Eli Lilly та Bristol Myers Squibb.
Серед інвесторів каліфорнійської компанії — Andreessen Horowitz, BlackRock і Temasek.
Для AstraZeneca нова угода також відповідає стратегії генерального директора Паскаля Соріо, який прагне розширювати присутність компанії у сфері лікування серцево-судинних і метаболічних захворювань.
У перспективі фармацевтичний виробник розглядає можливість поєднання окремих препаратів у комплексних схемах лікування.
Водночас успіх партнерства з Insitro залежатиме від того, чи дозволять алгоритми машинного навчання виявити біологічні механізми, вплив на які справді забезпечить ефективність і безпечність майбутніх лікарських засобів.
