- Isomorphic Labs, дочірня компанія Alphabet, готується до перших клінічних випробувань ліків, розроблених за допомогою штучного інтелекту.
- Компанія виникла у 2021 році на базі досягнень DeepMind та AlphaFold, яка точно передбачає структуру білків та їх взаємодію.
- У 2024 році Isomorphic Labs підписала контракти з Novartis та Eli Lilly, а у квітні 2025 року залучила $600 млн інвестицій.
- Компанія працює над платформою, що поєднує фармацевтику та машинне навчання, а також самостійно розробляє ліки в галузях онкології та імунології.
- Використання ШІ має пришвидшити, здешевити розробку ліків та підвищити успіх клінічних випробувань.
Isomorphic Labs, дочірня компанія Alphabet, заснована на базі досягнень DeepMind та AlphaFold, готується до перших клінічних випробувань ліків, розроблених за допомогою штучного інтелекту. Про це в інтерв’ю Fortune повідомив президент компанії Колін Мердок.
Мердок заявив, що “наступна велика віха — це початок клінічних випробувань, введення цих препаратів у людський організм. Ми вже наближаємось до цього”.
Isomorphic Labs виникла у 2021 році як дочірній проєкт DeepMind після прориву AlphaFold — системи, яка точно передбачає структуру білків. Новітня версія, AlphaFold 3, дозволяє моделювати взаємодію білків із ДНК, ліками та іншими молекулами, що робить її надзвичайно корисною для розробки нових препаратів.
У 2024 році компанія вже підписала контракти на спільні дослідження з такими фармгігантами, як Novartis та Eli Lilly. А у квітні 2025 року Isomorphic Labs залучила 600 мільйонів доларів США інвестицій під керівництвом Thrive Capital.
Isomorphic Labs працює над створенням платформи, яка об’єднає досвід фармацевтів з можливостями машинного навчання. Компанія не лише підтримує проєкти партнерів, а й самостійно ініціює розробку ліків у галузях онкології та імунології. Після ранніх етапів випробувань вона планує ліцензувати свої розробки.
Колін Мердок вважає, що використання ШІ дозволить не лише пришвидшити та здешевити розробку, а й значно підвищити шанси на успіх у клінічних випробуваннях. У перспективі команда прагне повністю автоматизувати процес: від визначення захворювання до отримання готового дизайну препарату за допомогою штучного інтелекту. Це може кардинально змінити підхід до створення медикаментів.
