В рамках серии вебинаров Morgan Stanley, посвященных глобальным инновациям в здравоохранении, генеральный директор биотехнологической компании Recursion Крис Гибсон представил детальную стратегию по трансформации процесса открытия лекарств с помощью искусственного интеллекта. Его выступление, привлекшее внимание инвесторов и отраслевых аналитиков, было сосредоточено на уникальном подходе компании, который объединяет автоматизированную экспериментальную биологию, масштабные данные и мощные вычислительные модели. Гибсон аргументировал, что такой синтез технологий способен радикально ускорить и удешевить путь от гипотезы до клинического кандидата, что особенно критично в контексте растущей сложности и стоимости традиционной фармацевтической R&D.
Стратегическая триада Recursion: данные, автоматизация, вычисления
В основе стратегии Recursion, как её изложил Крис Гибсон, лежит взаимосвязанная триада ключевых элементов. Первый элемент — это создание одного из крупнейших в мире биологических наборов данных, так называемого «биологического кода». Компания не полагается на публичные базы данных, а генерирует собственные, проводя высокоскоростные микроскопические эксперименты на клеточных культурах. Эти эксперименты фиксируют реакцию клеток на тысячи различных химических соединений и генетических вмешательств, создавая многомерные изображения, которые оцифровываются. На сегодняшний день Recursion обработала петабайты визуальных данных, что составляет беспрецедентную по масштабам карту клеточной морфологии в различных состояниях.
Второй столп — промышленная автоматизация биологических лабораторий, или «фабрики биологии». В штаб-квартире компании в Солт-Лейк-Сити работают роботизированные линии, способные проводить сотни тысяч экспериментов еженедельно. Эта автоматизация обеспечивает не только скорость, но и высочайшую воспроизводимость и стандартизацию данных, что является критическим условием для обучения надежных алгоритмов ИИ. Третий элемент — вычислительная платформа на основе глубокого обучения, которая анализирует полученные изображения, выявляя тонкие, неочевидные для человеческого глаза закономерности. Алгоритмы ищут «сигналы спасения», когда известное соединение неожиданно корректирует клеточные дефекты, вызванные конкретным заболеванием, что указывает на потенциальный терапевтический эффект.
От клеточного фенотипа к клиническим кандидатам
Операционная модель Recursion представляет собой замкнутый цикл, который Гибсон назвал «цифровым дизайном, эмпирической проверкой». Процесс начинается с выбора мишени или биологического пути, ассоциированного с болезнью. Затем вычислительные модели, обученные на исторических данных компании, генерируют гипотезы: какие молекулы из обширной виртуальной библиотеки Recursion могут влиять на эту мишень. Эти гипотетические молекулы, часто с совершенно новой химической структурой, затем синтезируются и тестируются на автоматизированных биологических платформах. Результаты экспериментов снова оцифровываются и загружаются обратно в систему, постоянно улучшая и уточняя алгоритмы. Такой подход позволяет перебирать тысячи вариантов in silico (в компьютере), прежде чем перейти к дорогостоящим экспериментам in vitro и in vivo.
Гибсон привел конкретные примеры эффективности этой стратегии. Компания уже сгенерировала портфель из более чем 50 программ открытия лекарств, охватывающих онкологию, неврологию, иммунологию и редкие заболевания. Несколько кандидатов уже перешли в стадию клинических исследований. В частности, он отметил программу REC-4881, ингибитора мевалонатного пути для лечения синдрома Пейтца-Егерса, наследственного заболевания с высоким риском развития рака, которая была идентифицирована и выведена в клинику за рекордно короткие сроки. Этот кейс демонстрирует, как платформа позволяет находить новые применения для известных биологических механизмов — явление, известное как «терапевтический репрофилинг».
Партнерства как драйвер масштабирования
Важным аспектом стратегии, на котором сделал акцент генеральный директор, является агрессивная политика партнерств. Recursion позиционирует себя не как классическую фармацевтическую компанию, а как «цифровую биотехнологическую компанию», чья основная ценность — платформа. Для масштабирования своего воздействия и монетизации технологий компания заключает стратегические альянсы с крупными игроками. Ключевым партнерством стало соглашение с Roche и её дочерней компанией Genentech на сумму, потенциально превышающую 12 миллиардов долларов, с авансовым платежом в 150 миллионов. В рамках этого сотрудничества Recursion применяет свою платформу для открытия лекарств в нейробиологии и онкологии, в частности, для поиска новых мишеней в области аутоиммунитета и рака желудочно-кишечного тракта.
Еще одним знаковым партнерством является совместная работа с Bayer над программами в области фиброзных заболеваний. Эти альянсы служат нескольким целям: они приносят значительные немедленные доходы и финансирование исследований
Таким образом, стратегия Recursion, построенная на триаде данных, автоматизации и вычислений, представляет собой наглядную модель того, как глубокое интегрирование искусственного интеллекта в биологические исследования перестает быть футуристическим концептом, превращаясь в рабочий инструмент для ускоренного открытия лекарств. Успешные партнерства с фармацевтическими гигантами и растущий клинический портфель свидетельствуют, что данный подход находит серьезное признание в отрасли. Если компании удастся и далее масштабировать свою платформу, доказывая её эффективность в ходе клинических испытаний, это может стать поворотным моментом для всей фармацевтической R&D, сделав процесс разработки новых терапий более предсказуемым, быстрым и доступным.