Ivan Kartyushev

Доброе утро, Антон =)
Мне нравится ваш оптимизм и то, что вы побуждаете меня делать мини-ресёрчи в доменах, с которыми я работал мало и давно. Сразу оговорюсь, я буду использовать ряд англоязычных терминов, потому что я не знаю их аналогов на русском языке. Сначала, с вашего позволения, дёготь, потом мёд =)

Начнем с экономии. Итак, сколько же стоит разработка препарата? Если посмотреть оценки Tufts, Deloitte, BIO и ряд отраслевых обзоров, то средние цифры такие:
Полный цикл стоит от полутора до двух с половиной миллиардов долларов.
Срок от discovery до регистрации занимает от 10 до 12 лет (в России может и меньше, я рассматриваю международные источники).
Из этого на фазы preclinical и discovery уходит от 20% до трети всего бюджета. На клинические фазы (1-3) - от 60% до 70%. При этом вторая фаза является самой дорогой по соотношению стоимость/вероятность провала.
Где ИИ реально влияет на разработку препарата? Он хорошо себя показывает в следующих этапах:
- Target identification
- Hit-to-lead
- Lead optimization
- ADMET-прогнозирование
- In silico screening
Все это - до клинических фаз. Если мы углубимся в отраслевые модели, то они говорят нам, что ИИ может:
- сократить количество синтезируемых молекул в 10-100 раз (разброс такой большой, потому что зависит от конкретного разрабатываемого препарата)
- уменьшить фазу discovery на 6-18 месяцев
- снизить расходы до-клинической (preclinical) фазы на 20-40%
Можно сказать, что это дает экономию примерно в 5-10% от общего объема бюджета. Да, это много. Но это не смена экономической модели отрасли. Потому что экономика фармы ломается на клиническом этапе (2 и 3 фазы).
Статистику по "прохождению" всего пути с до-клиники до Approval собрать довольно трудно, и это логично, потому что она не в пользу фармы. Немного пошерстив BIO, Informa и ряд Drug Discovery публикаций можно очень грубо (я подчеркиваю - грубо) получить такие цифры:
Все терапевтические области - 10% (то есть только каждый десятый препарат проходит регистрацию)
Онкология - 5-7% (тут самые разрозненные данные)

Следующий тезис, который хотел бы рассмотреть. У меня нет данных за начало года, но на момент завершения 2025 года в мире нет ни одного препарата, полностью созданного ИИ и прошедшего все фазы с регистрацией. То есть, у нас нет ни одного примера того, что в отраслевых публикациях красиво называют breakthrough-case AI-only design. Ни один из тех 70 препаратов, которые упоминались спикерами, не получил статус Approved, некоторые только выходят на фазу 2 (Exscientia, Insilico Medicine, BenevolentAI, Recursion, Atomwise). То есть мы видим работу, но мы не видим реального успеха относительно всего процесса. Здесь важно подчеркнуть, что фаза 1 - это проверка безопасности. Очень грубо - того, что препарат не убьет пациента сразу. И какие бы симуляции не запускались с помощью ИИ, он во многих случаях не может обеспечить биологическую валидность гипотезы, смоделировать сложную имунную реакцию или реальную клиническую эффективность в пациентах. Главный фильтр - это как раз фаза 2 (уже писал выше). Если опираться на имеющуюся статистику по Approval, то в лучшем случае из этих 70 дойдут 5-7 штук, возможно, что и меньше, если там значительная доля - это препараты для борьбы с онкологией.

Теперь идем к CAR-T. Меня в свое время это интересовало на уровне любопытства, но ваш пост побудил меня освежить знания, так сказать. Вы правильно заметили про большие опухоли, но вот "не за горами" - это очень оптимистично (я бы даже сказал - гиперболизированно). Проблема ИИ не в том, что он плохо считает или моделирует. Проблема в том, что иммунобиология. Большие опухоли - это сложная эволюционная (не побоюсь этого определения) система. ИИ здесь может только ускорить генерацию новых гипотез.

Теперь к мёду. Мне нравится, что это направление развивается "не для галочки" и реально нашло своих инвесторов во всем мире. Главная задача сейчас - это проверить, насколько ИИ эффективен в снижении отсева на фазе 2. Мне нравится, что ИИ реально снижает человеческие ошибки. Очень хорошо, что он снимает рутину с ученых и дает им больше времени на "продуктивную" деятельность.

Мой итоговый тезис таков: если мы на горизонте следующих 5-7 лет увидим статистически значимое повышение прохожения фазы 2, вот тогда можно говорить о прорыве. Пока мы видим только планомерное развитие. К сожалению, фарма - это не IT разработка. В IT если гипотеза не сработала, просто накатывают новую версию на тестовую машину с новой гипотезой. В фарме, если гипотеза не сработала, то даже на до-клинической фазе это сотни миллионов долларов и годы работы.

Получилось много, но завершить я бы хотел очень простым советом: критически оценивайте все, что вам говорят на больших конференциях. Потому что на них приходят за имиджем, а не за реальными цифрами. Отчасти поэтому я такие мероприятия и не посещаю.

Благодарю за теплые слова. Я, если честно, не считаю себя гуру. Иначе, наверное, продавал бы сейчас какой-нибудь "курс успеха" за много денег =)

Как я уже нескромно писал ранее, я имею некую, назовем это - привилегию, "выбирать" заказчиков. И говорить им "нет". В моем случае работает "сарафан", у меня нет клиентов совсем "со стороны". У меня в опыте раньше часто возникала проблема в работе с многими заказчиками-собственниками (именно когда к вам приходит собственник как контактное лицо) в малом и среднем бизнесе в том, что они:
А - считают свой бизнес чем-то уникальным, чего никогда не было и не будет в истории (это к вашей метафоре о любимом ребенке);
B - не способны вовремя остановиться (та самая ловушка невозвратных ресурсов).
Проблема еще часто кроется в том, что когда ты лично взаимодействуешь с собственников в качестве стороннего подрядчика, у него подсознательно есть ощущение "этот парень будет выжимать из меня все соки". Если же есть условный проектный менеджер со стороны заказчика, то на собственника намного проще повлиять и воззвать к его рацио (банально с позиции убытков/выгод).
Я так долго расплывался мыслью к тому, что, например, работа с заказчиком, которому вас кто-то порекомендовал, сильно отличается от заказчика "со стороны". "Со стороны" будет относится к вам как раз как к тому "ремесленнику", пока вы не покажете ему реальных побед. Когда же заказчик приходит "от кого-то" - это качественно иной уровень коммуникации и в целом взаимоотношений. Такой заказчик будет действительно прислушиваться. Иногда еще следует сразу сказать "нет", но не просто, а объяснив, почему. Сначала такой клиент может уйти с плохим впечатлением, но у меня было достаточно случаев, когда такие клиенты возвращались спусть квартал, полгода, год со словами "Вы были правы, все произошло ровно так, как вы объяснили".

Есть такая уже давно не новая американская "черная комедия", ее название перевели как "Убойные каникулы". Она рассказывает про двух друзей, которые наконец воплотили свою мечту и купили себе домик в американской глуши (типа дачи, чтобы там отдыхать). А потом туда приехала группа студентов, которая приняла наших героев за стереотипных маньяков-деревенщин (в стиле "Техасской резни бензопилой"), и вследствие этого недопонимания и стечения обстоятельств самоубилась почти в полном составе. Так вот, так долго вел я к тому, что в этом фильме есть фраза, которую говорит один главный герой другому: "Я не могу понять, что происходит! Студентики просто приехали и самоубиваются на природе!". Так и здесь. Заказчики насмотрятся на "китов" индустрии и начинают "самоубиваться" на ровном месте. И ладно бы еще слушали своих подрядчиков, но нет.
Мне и добавить особо к описанному кейсу нечечего на самом деле. Классика. Но по моим ощущениям таких заказчиков все же стало значительно меньше. Спасибо, Глеб, что поделились.

Ну что ж, я сам попросил, не грех жаловаться. Поехали?
Для начала, Антон, хочу выразить искреннюю благодарность. За то, что нашли время, подготовили материал и в целом вступаете в дискуссии с таким занудой как я. Мне особенно импонирует, что вы прямо признаете отсутствие прямой корреляции "внедрили ИИ -> сразу упала смертность", хотя вроде бы и в прошлой нашей дискуссии это не было предметом спора.
А теперь к дегтю, так сказать =)
Ссылка на госцели до 2030 года в нашей дискуссии по определению не может являться аргументом. Государственные показатели (особенно целевые!) - это политико-управленческие ориентиры. История показывает, что их выполнение системно зависит не от формулировки цели, а от совокупности институциональных, финансовых и управленческих факторов. У нас есть достаточное количество ярких примеры отраслей, где целевые показатели годами корректируются и переносятся - и дело тут не в плохих намерениях, а в реальных ограничениях системы.
Из этого вытекает и вопрос бюджетов. Здравоохранение - важная сфера, но объективно не самая приоритетная в текущей конфигурации государственных расходов. А системные изменения смертности - это всегда длинный инвестиционный цикл (мы это затрагивали в комментариях под вашим предыдущим постом): инфраструктура, кадры, логистика, лекарственное обеспечение, профилактика. ИИ здесь может быть усилителем, но не заменителем этих вложений (вы с этим не спорите, но решил еще раз подчеркнуть).
Очень важно рассмотреть и то, что вы сами показываете в своих примерах: ускорение обработки документов, экономия времени врача, рост числа исследований, предиктивные модели - это рост операционной эффективности и управляемости. Это несомненно хорошо, но это не означает автоматическое улучшение именно клинических исходов. Как мы, опять же, обсуждали с вами в вашем прошлом посте, между "быстрее обработали данные" и "снизили смертность" лежит целая цепочка несоизмеримо более весомых факторов: доступ к лечению, соблюдение рекомендаций, социальные факторы, кадровая обеспеченность.
Отдельно хочу выделить тему смертности трудоспособного населения, которую нам в тот раз дополнительно подсветила Елена ( @id5656952 ). Если динамика там негативная (а мы видим, что это так, и никто, кажется, с этим не спорит), то причины чаще лежат в поведенческих, социальных и экономических факторах. Да, еще есть один такой большой слон в нашей комнате, который напрямую влияет на смертность трудоспособного населения (особенно мужского), но давайте не будем на этом подробно останавливаться. Так вот, я хочу еще раз проговорить, что ИИ в диагностике способен повлиять косвенно, но не является ключевым драйвером в этой группе причин. Без решения именно системных проблем цифровые инструменты могут дать локальный эффект, но не обязательно системный перелом.
При этом я хочу еще раз подчеркнуть, что я не спорю с вашим утверждением, что ИИ усиливает управляемость и снижает хаотичность системы. Просто, возможно, горизонт 2026–2027 для заметного макроэффекта - слишком оптимистичен. Мне в целом не хочется спорить с рассматриваемым вами вектором, просто чуть снизить градус ожиданий: технология - это важный инструмент, но макропоказатели смертности меняются медленнее и требуют более широких структурных сдвигов, чем просто масштабирование ИИ.
Резюмируя, я бы назвал ваш прогноз чересчур оптимистичным (на мой субъективный взгляд), но это не отменяет его ценности. Еще раз хочу поблагодарить, что потратили на это свое время и силы. И что терпите такого комментатора как я.

Да не за что. Мне иногда не хватает обсуждения Японии с не-японцами =)

Мне стало интересно, реально ли, например, с платным ChatGPT сделать что-то подобное. Оказалось, что да, но, разумеется нельзя напрямую его попросить. Приходится использовать "обходные" промпты. Можно поразвлекаться на один вечер. Кстати, благодарственные письма у него получаются намного качественнее =) Успешно сгенеририровал коллеге письмо от Дональда Фредовича Трампа =)

Да, хожу и улыбаюсь весь день, как юродивый. Не смог удержаться и не поделиться с публикой =)

Отлично сказано (цитата Парацельса)!

Забыли еще попытки значительного увеличения военного бюджета и радикальное (по сравнению с тем, что было) завинчивание гаек по бизнес-визам =)
Благодарю за ссылку, посмотрю. Возможно, нам будет интересно обсудить что-то еще потом, потому что у меня много источников "из первых уст", так сказать =)