АстраЗенека и Insitro: сделка на $1,5 млрд ради поиска новых лекарств с помощью ИИ

АстраЗенека заплатит $40 млн за поиск лекарственных мишеней с помощью ИИ: стоимость сделки может достичь $1,5 млрд

$40 млн сразу и почти $1,5 млрд за будущие результаты

АстраЗенека заключила с Insitro многолетнее соглашение о совместных исследованиях и лицензировании разработок в области кардиометаболических заболеваний.

Сотрудничество охватывает два направления:

• Метаболически ассоциированный стеатогепатит (MASH) — прогрессирующее заболевание печени, при котором накопление жира сопровождается воспалением, повреждением клеток и развитием фиброза.
• Кардиомиопатии — группу заболеваний сердечной мышцы, которые могут нарушать способность сердца сокращаться, расслабляться и эффективно перекачивать кровь.

Финансовая структура соглашения отражает характер рисков ранней разработки лекарств.

Insitro получит гарантированный первоначальный платёж в размере $40 млн. Дополнительно компания сможет претендовать примерно на $1,46 млрд при достижении предусмотренных договором результатов на различных этапах разработки и коммерциализации.

Если созданные препараты выйдут на рынок, Insitro также будет получать лицензионные отчисления от мировых продаж. Согласно сообщению АстраЗенека, их размер будет выражаться однозначным процентом выручки.

Таким образом, потенциальная стоимость соглашения составляет около $1,5 млрд без учёта будущих отчислений. Но эта сумма не означает, что АстраЗенека уже инвестировала полтора миллиарда долларов или обязалась выплатить их независимо от результатов исследований.

Большая часть платежей зависит от будущих достижений, которые пока не гарантированы.

АстраЗенека получит исключительные права на разработку и коммерциализацию выбранных программ по всему миру. Компания также возьмёт на себя проведение клинических исследований, регуляторное сопровождение и дальнейшее продвижение потенциальных лекарств.

Такая конструкция позволяет крупной фармацевтической компании получить доступ к специализированной исследовательской технологии, распределяя финансовые риски между последовательными этапами разработки.

Почему правильная лекарственная мишень важнее количества созданных молекул

Разработка нового лекарства начинается не обязательно с поиска химического вещества.

Сначала исследователям необходимо понять, на какой биологический механизм следует воздействовать, чтобы изменить течение заболевания.

Такой механизм называют лекарственной мишенью. Ею может быть белок, рецептор, фермент или другой компонент клетки, участвующий в развитии патологического процесса.

Главная трудность заключается в том, что далеко не каждое обнаруженное изменение в организме действительно вызывает заболевание.

Например, определённый белок может присутствовать в повышенных количествах в повреждённой ткани. Но это ещё не означает, что подавление его активности улучшит состояние пациента.

Белок может быть причиной повреждения, его следствием или частью защитной реакции организма.

Если исследователи ошибаются в определении мишени, даже идеально созданная молекула не обязательно окажется эффективным лекарством.

Именно здесь АстраЗенека рассчитывает использовать возможности Insitro.

Руководитель биофармацевтических исследований и разработок АстраЗенека Шэрон Барр (Sharon Barr) в комментарии Reuters подчеркнула, что выбор новых мишеней остаётся одной из наиболее сложных задач фармацевтических исследований.

По её объяснению, когда новый биологический механизм становится предметом публикаций в ведущих научных журналах, он уже известен многим исследовательским группам.

Компания стремится обнаруживать перспективные закономерности раньше, а затем проверять их в экспериментальных клеточных системах.

Как работает Virtual Human: искусственный интеллект исследует биологию человека

Основным инструментом Insitro станет платформа Virtual Human.

Несмотря на название, речь не идёт о полноценном компьютерном двойнике человеческого организма, способном достоверно моделировать все заболевания и реакции на лечение.

Это комплексная исследовательская система, объединяющая большие массивы биологических данных, генетику человека, лабораторные модели клеток и алгоритмы машинного обучения.

Её работа основана на последовательном соединении нескольких типов информации.

Первый уровень — данные о людях.

Исследователи анализируют генетические особенности, клинические характеристики и измеряемые биологические признаки, связанные с заболеваниями. Это позволяет выявлять закономерности, которые трудно обнаружить при анализе отдельных показателей.

Второй уровень — клеточные модели.

Insitro использует выращенные в лаборатории клетки человека, в том числе системы, позволяющие экспериментально изучать последствия изменений активности определённых генов.

Если генетические данные указывают на возможную связь какого-либо белка с заболеванием, эту гипотезу можно проверить, изменив работу соответствующего гена в клетках.

Исследователи наблюдают, как меняются клеточные структуры, обмен веществ и другие признаки патологического процесса.

Третий уровень — машинное обучение.

Алгоритмы объединяют результаты измерений и помогают выделять биологические механизмы, которые с наибольшей вероятностью имеют значение для развития заболевания.

Особенно важна возможность сопоставлять генетические данные с экспериментальными результатами.

Когда определённая генетическая особенность связана с болезнью, а изменение активности соответствующего гена воспроизводимо влияет на патологический процесс в клеточной модели, исследователи получают более содержательное основание для выбора лекарственной мишени.

Однако даже такое сочетание доказательств не гарантирует, что воздействие на мишень будет безопасным и эффективным у человека.

Virtual Human помогает формировать и проверять гипотезы. Окончательную клиническую ценность этих гипотез должны подтвердить исследования лекарственных препаратов.

Почему АстраЗенека выбрала заболевания печени и сердечной мышцы

MASH и кардиомиопатии объединяет одна важная особенность: за одинаковым диагнозом могут скрываться различные биологические механизмы.

При MASH заболевание развивается на фоне метаболических нарушений. Накопление жира в печени сопровождается воспалением и повреждением клеток.

Со временем возникает фиброз — замещение нормальной ткани соединительной. При прогрессировании заболевания повышается риск цирроза, печёночной недостаточности и рака печени.

Однако скорость развития заболевания существенно различается между пациентами.

У одних людей жировая болезнь печени долго не приводит к тяжёлым последствиям. У других воспаление и фиброз прогрессируют значительно быстрее.

Причины таких различий связаны с сочетанием генетических, метаболических и других факторов.

При этом утверждать, что MASH до сих пор не имеет лекарственного лечения, уже неправильно.

В марте 2024 года FDA одобрило ресметиром (resmetirom), продаваемый под названием Rezdiffra, для определённой категории взрослых пациентов с нецирротическим MASH и умеренным или выраженным фиброзом.

В августе 2025 года американский регулятор также одобрил семаглутид (semaglutide) под торговым названием Wegovy для лечения MASH у взрослых с умеренным или выраженным фиброзом.

Оба решения расширили возможности медикаментозного лечения заболевания.

Но существование эффективных препаратов не означает, что все механизмы развития MASH уже изучены или что лечение одинаково подходит всем пациентам.

Кроме того, улучшение воспалительных и морфологических показателей печени не полностью решает вопрос о долгосрочном предотвращении цирроза, печёночной недостаточности и других тяжёлых исходов. Для подтверждения таких эффектов необходимы продолжительные исследования.

Кардиомиопатии представляют ещё более разнообразную группу заболеваний.

Некоторые формы связаны с наследственными нарушениями, другие развиваются вследствие воспаления, токсических воздействий или иных патологических процессов.

При сходных клинических проявлениях причины поражения сердечной мышцы могут существенно различаться.

Для ряда кардиомиопатий уже существуют эффективные методы лечения, включая специализированные препараты и медицинские устройства. Однако возможности лечения зависят от конкретной формы заболевания.

Поэтому универсальная терапия для всей группы кардиомиопатий маловероятна.

Поиск биологических механизмов, характерных для отдельных групп пациентов, потенциально может привести к более точному выбору лекарственных мишеней.

Именно на эту неоднородность заболеваний ориентировано новое сотрудничество АстраЗенека и Insitro.

У Insitro уже есть собственная разработка для MASH

Сделка с АстраЗенека не является первым опытом Insitro в исследовании метаболических заболеваний.

В июне 2026 года компания представила на научной конференции Американской диабетической ассоциации доклинические результаты своей программы CTRO-1013.

Экспериментальный препарат предназначен для подавления активности гена IRS1 преимущественно в печени.

IRS1 участвует в передаче сигналов инсулина и регуляции клеточного обмена веществ. Анализ генетических и биологических данных позволил исследователям Insitro выделить его как потенциальную мишень при жировой болезни печени.

В экспериментальных моделях подавление IRS1 сопровождалось уменьшением накопления жира и изменениями биологических показателей, связанных с повреждением печени и фиброзом.

В частности, в одной из моделей заболевания у мышей после 16 недель лечения отмечалось снижение уровней двух исследованных маркеров: TIMP-1 на 37% и CK-18 на 68% относительно контрольной группы.

Эти результаты представляют интерес, поскольку предполагают, что воздействие на IRS1 может затрагивать не только накопление жира, но и механизмы повреждения печени.

Однако данные получены на доклиническом этапе. Изменения лабораторных показателей у животных нельзя считать подтверждением предотвращения фиброза или улучшения клинических исходов у пациентов.

CTRO-1013 является собственной исследовательской программой Insitro, и опубликованные материалы не указывают, что этот препарат включён в новое соглашение с АстраЗенека.

Тем не менее программа показывает, каким образом компания пытается преобразовывать результаты анализа человеческой генетики в конкретные лекарственные разработки.

Bristol Myers Squibb и Eli Lilly уже используют технологии Insitro

АстраЗенека становится ещё одним крупным фармацевтическим партнёром Insitro.

В марте 2026 года компания объявила о расширении сотрудничества с Бристол Майерс Сквибб (Bristol Myers Squibb) в области бокового амиотрофического склероза — тяжёлого нейродегенеративного заболевания, сопровождающегося прогрессирующим поражением двигательных нейронов.

Партнёры добавили к исследовательскому портфелю две новые лекарственные мишени, выявленные с использованием Virtual Human.

За достижение предусмотренного соглашением результата Insitro получила $10 млн.

Это важное различие между потенциальной стоимостью многомиллиардных соглашений и фактическими поступлениями: средства выплачиваются по мере выполнения конкретных обязательств.

Другое направление сотрудничества связано с Элай Лилли (Eli Lilly).

6 октября 2026 года Insitro представила результаты разработки моделей машинного обучения, предназначенных для прогнозирования фармакокинетики малых молекул.

Фармакокинетика описывает, как вещество поступает в организм, распределяется по тканям, преобразуется и выводится.

Разработанные модели используют накопленные Элай Лилли экспериментальные данные и предназначены для прогнозирования поведения веществ у четырёх доклинических видов животных: мышей, крыс, собак и обезьян.

Этот проект решает принципиально другую задачу, чем сотрудничество с АстраЗенека.

В одном случае искусственный интеллект помогает выбрать биологическую мишень.

В другом — прогнозировать свойства молекулы, которая должна воздействовать на выбранную мишень.

В совокупности эти направления показывают, что искусственный интеллект постепенно интегрируется в различные этапы фармацевтических исследований, а не ограничивается одной универсальной технологией создания лекарств.

Почему миллиардная стоимость соглашения ещё не означает успех искусственного интеллекта

Партнёрство АстраЗенека и Insitro пока не связано с результатами клинических исследований препаратов, созданных в рамках нового соглашения.

Компании не сообщили о конкретных молекулах, готовых к испытаниям у людей.

Не раскрыты также точное количество исследовательских программ, будущие лекарственные мишени и сроки возможного начала клинических исследований.

Поэтому оценивать событие следует прежде всего как стратегическое решение об организации научных исследований.

Важнейшие ограничения остаются прежними.

Во-первых, алгоритм может обнаружить статистически убедительную связь, не отражающую истинную причинно-следственную зависимость.

Во-вторых, результаты экспериментов на выращенных клетках не всегда воспроизводятся в сложной системе человеческого организма.

В-третьих, даже правильно выбранная мишень не гарантирует возможности создать безопасную молекулу, которая достигнет нужной ткани в достаточной концентрации.

Наконец, клинические исследования могут выявить недостаточную эффективность или неприемлемые побочные эффекты.

Искусственный интеллект потенциально способен повысить качество ранних исследовательских решений и сократить число бесперспективных экспериментов.

Но доказать, что это действительно приводит к увеличению доли успешно зарегистрированных препаратов, можно только по результатам достаточно большого числа завершённых программ разработки.

Сама по себе высокая стоимость соглашения такого доказательства не предоставляет.

Для пациентов новые лекарства пока не появились, но меняется организация фармацевтических исследований

Непосредственных изменений в лечении пациентов с MASH или кардиомиопатиями соглашение пока не предусматривает.

Ни один новый препарат в рамках сотрудничества ещё не продемонстрировал клиническую эффективность.

Однако для фармацевтической отрасли сделка имеет более широкое значение.

Она отражает постепенное перераспределение инвестиций в сторону раннего изучения биологических причин заболеваний.

Традиционная разработка лекарств нередко требует проверки большого количества молекул против сравнительно небольшого числа заранее выбранных мишеней.

Подход Insitro предполагает более глубокий анализ человеческой биологии до начала масштабной разработки лекарственных веществ.

Экономическая логика понятна: если исследовательская система позволит чаще выбирать действительно значимые мишени, компании смогут избежать части дорогостоящих неудач на последующих этапах.

Особенно привлекательным такой подход может оказаться при заболеваниях с выраженной биологической неоднородностью, когда один диагноз объединяет несколько различных механизмов развития болезни.

Для врачей возможный долгосрочный результат заключается в появлении более специализированных препаратов, ориентированных на конкретные механизмы заболевания.

Но пока это направление исследований, а не готовое изменение клинической практики.

Следующими значимыми событиями станут раскрытие конкретных лекарственных мишеней, выбор кандидатов для доклинической разработки и, впоследствии, результаты исследований у людей.

Именно по этим достижениям можно будет оценивать реальную эффективность сотрудничества.