ИИ в фармации: от синтеза молекул до этических дилемм

Конец июля 2026 года ознаменовался двумя важными маркерами для отечественного фармрынка. Во-первых, утверждён первый Федеральный закон о поддержке развития технологий искусственного интеллекта (ИИ). Для регуляторов и отечественных разработчиков это означает переход от точечных грантов к системному субсидированию вычислительных мощностей, столь важных для биоинформатики. 

Во-вторых, опубликованы результаты социологического исследования, выявившего поколенческий сдвиг: респонденты в возрасте до 35 лет демонстрируют значительно более высокую готовность доверять препаратам, созданным с применением ИИ, по сравнению со старшей возрастной группой [1].

На стыке этих факторов формируется новая реальность для отечественного аптечного сектора. И главная профессиональная задача этой реальности — не заменить специалиста алгоритмом, а найти устойчивый баланс между скоростью технологий и безопасностью пациента. Попробуем посмотреть, как этот баланс складывается на практике.

Как ИИ создаёт лекарства прямо сейчас

Чтобы найти одну рабочую «лекарственную» молекулу, учёные тратят 10 и более лет и перебирают тысячи вариантов вручную. ИИ сократил этап компьютерного моделирования (In silico) до 12–18 месяцев [2]. Яркий пример — препарат Рентосертиб (Rentosertib) для лечения идиопатического фиброза лёгких. Эта молекула была полностью спроектирована и просчитана нейросетью и уже успешно перешла в третью фазу клинических испытаний [3]. 

Меняется и глобальный ландшафт производства. Китай сделал ИИ национальной стратегией, создаёт новые патенты [4]. Индия внедряет ИИ прямо в цехах — автоматика и компьютерное зрение круглосуточно следят за биореакторами и качеством штамповки дженериков, исключая брак и снижая издержки [5, 6].

Для российского фармацевтического рынка автоматизация производств в Азии — это важный фактор снижения сырьевых рисков. Пока за рубежом закупается около 75–80% активных субстанций, внедрение ИИ китайскими и индийскими партнёрами помогает сдерживать рост себестоимости импортного сырья [7]. 

Теперь стратегическая безопасность и нашего рынка получает поддержку на государственном уровне. Это зафиксировано в Национальной стратегии развития искусственного интеллекта. в обновленной Стратегии здравоохранения, профильной программе «Фарма-2030» [8]. Новый закон о поддержке ИИ в данном контексте станет для российских фармкомпаний и заводов тем рамочным инструментом, правовым каркасом, который превращает эти масштабные проекты в реальные рабочие механизмы. 

Но есть загвоздка

Старая научная школа и регуляторы (включая наш Минздрав, EMA и FDA) относятся к ИИ-препаратам настороженно. Главная проблема — феномен «чёрного ящика». Компьютер выдаёт готовую оптимальную формулу. Но математическая логика, по которой ИИ связал конкретные атомы, остаётся скрытой [9]. 

Чем это чревато? Если на этапе массового применения у лекарства обнаружится специфическая отсроченная токсичность, побочный эффект, то учёные не смогут оперативно модифицировать молекулу. Им придётся делать это «вслепую», без понимания причинно-следственных связей.

Плюс в самой России глубокое внедрение ИИ упирается в проблемы: санкционный дефицит мощных серверов (GPU), отсутствие чистых стандартизированных баз данных (датасетов) для обучения сетей и острый кадровый вакуум — нам катастрофически не хватает биоинформатиков, понимающих одновременно и ИТ, и биохимию.

Вкалывают роботы, а не человек?

Правовая поддержка и регуляторика, рост доверия зумеров к алгоритмам — это лишь одна сторона медали. Профессиональные дискуссии и комментарии обычных пациентов обнажают глубокие страхи общества перед ИИ-препаратами. Кто-то боится потерять работу. Другие опасаются за утрату контроля над собственной (и не только) безопасностью. Вот что показывает анализ [10, 11, 12]: 

• Страх перед «бездушной» медициной. Пациенты боятся, что медицина и фармация превратятся в сервис статистических подборов, а человек для них будет лишь массивом данных, которые нужно проанализировать и выдать подходящие ответы. Совсем недавно мы писали: боты аптек остаются на уровне примитивных автоответчиков [13]. Причина не только в несовершенстве кода, но и в базовой потребности человека: за здоровьем идут к людям. Покупателям нужно не «попроще прочитать аннотацию», но и тёплое человеческое участие, умение специалиста увидеть боль, страх или сомнения.

• Цена алгоритмической ошибки. Да, врач может ошибиться в рецепте для одного человека (и это увидит первостольник). А вот ошибка ИИ, заложенная на этапе проектирования молекулы, способна нанести системный вред миллионам людей. Всегда будет нужен опыт и интуиция химиков-технологов, лаборантов и врачей-исследователей — это главный фильтр для проверки «цифровых» идей.

• Проблема юридической ответственности. Если от лекарства, сгенерированного нейросетью, пострадает пациент, то кто понесёт ответственность? Компьютер невозможно привлечь к суду, а разработчики всегда могут сослаться на непредсказуемость самообучаемой модели. 

Что ж, искусственный интеллект в фармации не замена учёного, а рабочий инструмент. Он берёт на себя рутину: скрининг гигантских баз данных, автоматический мониторинг межлекарственных взаимодействий, ведение документации. Но финальное решение, контроль качества и ответственность за пациента всегда остаются за человеком: врачом, фармацевтом и провизором, учёным. Именно на основе заложенных государством стратегий развития, в том силе фармацевтической отрасли, теперь предстоит решать важную задачу: соблюсти баланс между скоростью разработок и консультативными функциями ИИ, и при этом сделать их безопасными. Далее дело за конкретными отраслевыми стандартами и регламентами, они будут прописаны в процессе. Но правовой каркас для нового фармрынка в стране теперь создан.