ИИ в медицине: прорывы, риски и будущее

15.05.2026 Искусственный Интеллект Лонгриды Медицина

Несмотря на шумиху, слухи и тревожные предсказания, мало кто из экспертов сомневается: искусственный интеллект действительно преобразит мир. Кто именно выиграет от этих перемен и какой ценой они дадутся — пока остаётся открытым вопросом

История показывает, что технологические прорывы почти всегда несут с собой не только новые возможности, но и кризисы, заставляя общество заново искать равновесие. Однако есть область, где польза прогресса на протяжении многих лет кажется почти неоспоримой — это медицина

ForkLog выяснил, как уже сегодня применение ИИ ускоряет создание новых лекарств, оптимизирует работу лабораторий, повышает точность диагностики и меняет подходы к лечению

Разработка препаратов

Большинство лекарств действуют через взаимодействие с белками-рецепторами — молекулярными структурами, которые управляют клеточной активностью и участвуют почти во всех процессах организма

Системы ИИ способны анализировать строение этих рецепторов и предсказывать, какие соединения будут взаимодействовать с ними наиболее эффективно с минимальными побочными эффектами. Благодаря этому задачи, на которые раньше уходили годы лабораторных исследований, теперь решаются за месяцы

По оценкам экспертов ВОЗ, в ближайшие годы большинство новых фармацевтических препаратов так или иначе будут разрабатываться с применением ИИ

AlphaFold и Isomorphic Labs

В 2024 году Нобелевскую премию по химии получили Дэвид Бейкер, Демис Хассабис и Джон Джампер. Двое последних — сотрудники Google DeepMind, награждённые за создание методов предсказания структуры белков, включая систему AlphaFold на базе машинного обучения

В 2018 году AlphaFold заняла первое место на соревновании по молекулярному прогнозированию CASP, показав высокую эффективность в сложнейших категориях. Спустя два года на следующем CASP победила обновлённая версия — AlphaFold 2

В 2021 году Google DeepMind опубликовала код AlphaFold2 и базу предсказанных белковых структур в открытом доступе. Примерно тогда же Хассабис основал Isomorphic Labs — дочернюю компанию Alphabet, занимающуюся разработкой ИИ для создания лекарств

В 2024 году Isomorphic Labs заключила партнёрства с Eli Lilly и Novartis. Сделки предусматривали финансирование ИИ-исследований на сумму до 1,7 млрд долларов и до 1,2 млрд долларов соответственно. В 2026 году компания также объявила о сотрудничестве с Johnson & Johnson

В феврале 2026 года Isomorphic Labs представила универсальную среду разработки лекарств Drug Design Engine (IsoDDE), основанную на технологиях AlphaFold

Сейчас Isomorphic Labs работает над решениями в онкологии и иммунологии. Несмотря на ускорение разработок с помощью ИИ, проекты пока находятся на стадии доклинических исследований. Компания рассчитывает начать первые испытания на людях в ближайшие годы

Exscientia и Recursion Pharmaceuticals

Основанная в 2012 году Exscientia стала одной из первых компаний, системно применивших машинное обучение для разработки лекарств

В 2020 году препарат DSP-1181 для терапии ОКР стал первым созданным с помощью ИИ продуктом, вышедшим на стадию клинических испытаний. Разработка велась совместно с японской фармацевтической компанией Sumitomo Dainippon Pharma, которая занималась синтезом и лабораторными тестами, опираясь на теоретические результаты Exscientia

К 2023 году у компании было готово 8 молекул-кандидатов, разработанных значительно быстрее среднего по отрасли

В 2024 году компания Recursion Pharmaceuticals выкупила Exscientia в рамках сделки на 688 млн долларов. Часть исследовательских программ была закрыта

К тому моменту несколько препаратов дошли до второй стадии клинических испытаний — проверки эффективности и побочных эффектов на группе из 100–300 пациентов

Слияние с Recursion Pharmaceuticals позволило использовать ИИ-системы Exscientia в сочетании с автоматизированным лабораторным комплексом для тестирования. Кроме того, Recursion построила собственный ИИ-суперкомпьютер BioHive-2 на базе NVIDIA H100 для обучения специализированных моделей

Компания также участвовала в разработке открытой генеративной модели Boltz-2, предназначенной для прогнозирования трёхмерной структуры белков

К 2025 году Recursion Pharmaceuticals сосредоточила усилия на четырёх программах в онкологии и двух, связанных с редкими заболеваниями. Несколько препаратов находятся на переходном этапе между первой и второй фазами испытаний:

REC-4881 для терапии врождённого аденоматозного полипоза — заболевания, повышающего риск колоректального рака

REC-617 — для лечения злокачественных опухолей яичников

REC-1245 для борьбы с лимфомой и другими формами злокачественных опухолей

Препарат REC-3565, предназначенный для лечения хронического лимфолейкоза, проходит первую стадию клинических испытаний

Insilico Medicine

Основанная в 2014 году Insilico Medicine — ещё один значимый игрок в сфере ИИ-разработки лекарств

В 2017 году Insilico Medicine вошла в топ-5 проектов по уровню социального влияния по версии Nvidia

Компания использует искусственный интеллект на всех этапах цикла разработки:

система PandaOmics отвечает за поиск биологических целей — молекул, которые нужно отключить или отрегулировать в рамках терапии

Chemistry42 обеспечивает генеративный дизайн подходящих соединений

InClinico оптимизирует прогнозирование клинических испытаний

Одно из ранних ИИ-достижений Insilico Medicine — препарат Rentosertib (ISM001-055) для лечения фиброза. Разработка заняла 18 месяцев от обнаружения цели ИИ-системой до получения молекулы-кандидата. По состоянию на 2025 год Rentosertib проходит вторую фазу клинических испытаний

Кроме того, в 2024 году разработанный ИИ иммуномодулирующий препарат ISM3312 для COVID-19 и других вирусных инфекций прошёл первую фазу испытаний. ISM3091, связанный с терапией рака, был допущен к тестам на пациентах

Диагностика и исследования

По оценкам специалистов, около 90% всей медицинской информации представлено изображениями — рентгеновскими снимками и томограммами. Эти данные критически важны для диагностики, но их анализ — трудоёмкая и сложная задача

Методы машинного обучения, особенно свёрточные нейронные сети, хорошо подходят для распознавания сложных визуальных паттернов. Как и человеческое зрение, такие системы способны различать контрастные края, формы и текстуры на изображении. Это позволяет с высокой точностью выявлять опухоли, кровотечения и другие аномалии

Для обучения ИИ-моделей доступны заведомо качественные данные — массивы задокументированных снимков с комментариями экспертов

В 2024 году исследователи из Гарвардской медицинской школы представили ИИ-модель Chief, способную выявлять несколько форм рака. По данным разработчиков, решение корректно обнаруживало признаки заболевания на цифровых изображениях в 94% случаев

В 2025 году FDA присвоило статус прорывного устройства модели Damo Panda от Damo Academy — исследовательского подразделения Alibaba

По данным разработчиков, система способна распознавать признаки рака поджелудочной железы на томограммах ещё до появления симптомов, что особенно важно для этой формы заболевания

В 2026 году существенным прорывом в ИИ-диагностике стала система REDMOD, разработанная американской некоммерческой организацией Mayo Clinic

Модель, также предназначенная для выявления рака поджелудочной железы, прев

Обменять