Вихід на нові ринки охорони здоров’я: зростання впливу медичного ШІ

Штучний інтелект у медицині найчастіше асоціюється з виявленням аномалій на медичних зображеннях, аналізом результатів обстежень і допомогою лікарям у встановленні діагнозів. Однак останнім часом я дедалі частіше натрапляю на розробки, що виходять далеко за межі цих застосувань і змушують по-новому поглянути на можливості медичних технологій. Деякі з них настільки амбітні, що їхній потенційний вплив може сягнути далеко за межі охорони здоров’я, позначитися на зовсім інших сферах нашого життя та дати початок новим технологіям, бізнес-моделям і навіть ринкам, яких поки що не існує.

Чому рідкісні захворювання стають привабливими для медичних стартапів

Одна з найцікавіших сфер, за якою я останнім часом стежу, — це пошук і розроблення нових лікарських сполук за допомогою обчислювальних методів і штучного інтелекту. Робота DeepMind над AlphaFold відіграла важливу роль у розвитку цієї галузі. Її база даних, що містить понад 200 мільйонів передбачених структур білків, надала дослідникам величезний масив інформації для вивчення потенційних молекулярних взаємодій, а також відкрила нові можливості для стартапів, зосереджених на конкретних захворюваннях.

Уявімо, що хтось хоче створити стартап і розробити лікування від відносно рідкісного захворювання, яке вражає лише невелику частку жінок певної вікової групи. Перше запитання: навіщо зосереджуватися на такому обмеженому ринку, якщо можна взятися за значно поширеніше захворювання? Та навіть якщо звузити глобальну популяцію до цієї конкретної групи, потенційних пацієнток усе одно може бути тисячі. А якщо для лікування пацієнткам потрібно щодня приймати ліки протягом десяти років або до кінця життя, навіть така відносно невелика група може становити значний ринок.

Для комерційно успішного фармацевтичного бізнесу не обов’язково мати десятки мільйонів клієнтів. Звісно, між оцінюванням потенційного ринку та отриманням реального доходу лежить величезна дистанція, адже потрібно врахувати витрати на дослідження, клінічні випробування, виробництво та отримання регуляторних дозволів. І все ж стартап може зосередитися на одному захворюванні, лікування якого досі не задовольняє потреб пацієнтів, і побудувати навколо нього цілу дослідницьку програму.

Наприклад, Recursion Pharmaceuticals — біотехнологічна компанія зі США, яка розробляє методи лікування захворювань на основі ШІ, для яких досі існує значна незадоволена медична потреба. Один із її досліджуваних препаратів, REC-4881, призначений для лікування сімейного аденоматозного поліпозу — рідкісного спадкового захворювання, яке, за оцінками, вражає 50 000 людей у США та п’яти найбільших країнах Європи. Компанія повідомила про обнадійливі результати випробування фази 1b/2, зокрема про зменшення розростання аномальних тканин у пацієнтів.

Віртуальні лабораторії як нова бізнес-модель

Знайти молекулу, здатну впливати на білок, пов’язаний із певним захворюванням, — справжній виклик. Для цього потрібно перевірити величезну кількість хімічних сполук і визначити, які з них можуть зв’язуватися з цільовим білком, змінювати його активність або впливати на пов’язані біологічні процеси. Важливий не лише хімічний склад. Тривимірна структура кожної молекули відіграє вирішальну роль у тому, як відбуваються ці взаємодії.

Перевірити в лабораторії всі можливі комбінації практично неможливо. Навіть за значного фінансування проведення такої кількості експериментів забрало б надто багато часу. Саме тому частина дослідницького процесу переміщується у віртуальне середовище, де обчислювальні моделі й симуляції можуть прогнозувати молекулярні взаємодії та визначати найперспективніші сполуки для подальшої перевірки. Такий підхід зменшує кількість необхідних лабораторних експериментів, хоча прогнози все одно потрібно підтверджувати фізичними випробуваннями.

Навколо цих технологій формується ціла екосистема стартапів із різними бізнес-моделями. Одні створюють інфраструктуру для молекулярного моделювання та надають її фармацевтичним компаніям і дослідницьким командам. Інші використовують наявні інструменти для розроблення власних кандидатів у лікарські препарати. Це цікавий приклад того, як один технологічний прорив може відкрити бізнес-можливості на різних рівнях ринку. Компанія може побудувати комерційно успішний бізнес, навіть не вивівши на ринок власний препарат, якщо її технологія виявиться цінною для інших розробників.

Чудовий приклад — Isomorphic Labs, яка розробляє технології на основі ШІ для пошуку лікарських препаратів і молекулярного дизайну. Компанія уклала дослідницькі партнерства з Novartis та Eli Lilly, а у 2025 році розширила співпрацю з Novartis, включивши до неї додаткові програми з пошуку лікарських препаратів. Цей приклад показує, що технології для пошуку й проєктування молекул самі по собі можуть стати основою бізнесу, який співпрацює з великими фармацевтичними компаніями.

Персоналізована таблетка за двадцять хвилин

Деякі стартапи йдуть ще далі в розвитку ідеї пошуку лікарських препаратів. Нещодавно я зустрівся з командою, яка працює над технологіями, пов’язаними з раком шкіри. Команда прагне виявляти генетичну схильність до цього захворювання та досліджує способи лікування на рівні ДНК. Замість розроблення препарату для широкої групи пацієнтів вона вивчає, чи можна добирати лікування з огляду на генетичний профіль конкретної людини.

Засновники описали особливо амбітне бачення майбутнього. Уявіть, що ви приходите до клініки, здаєте зразок слини, а пристрій аналізує вашу ДНК, щоб підготувати препарат, спеціально розроблений для вас. На їхню думку, одного дня весь цей процес може тривати близько двадцяти хвилин і коштувати лише $100. Звісно, поки що це лише технологічна амбіція, а не доступна медична послуга. Щоб утілити її в життя, доведеться подолати величезні наукові, виробничі та регуляторні труднощі.

Однак такі розмови свідчать про те, наскільки змінюються амбіції підприємців у медичній галузі. Замість того щоб просто вдосконалювати наявні діагностичні процедури, вони замислюються, чи можна докорінно переосмислити сам процес розроблення методів лікування. Мене захоплює, як розвиток обчислювальних технологій спонукає засновників переосмислювати процеси, які десятиліттями майже не змінювалися.

Чому стартапи у сфері хірургічної робототехніки часто будують бізнес із розрахунком на придбання

Якщо обчислювальні технології дають невеликим командам змогу досліджувати безліч можливостей у пошуку нових ліків, то хірургічна робототехніка потребує зовсім іншого рівня ресурсів. Для створення системи, здатної виконувати хірургічні втручання, потрібні передові інженерні розробки в галузі механіки, точне керування рухом, масштабне тестування та доступ до клінічних умов. Розроблення надійної роботизованої хірургічної руки може тривати від десяти до п’ятнадцяти років, а встановлення однієї системи може коштувати мільйони доларів. Потенційна клієнтська база також обмежена, а виробники мають роками забезпечувати технічне обслуговування й підтримку. Для невеликого стартапу хірургічна робототехніка — надзвичайно складний і капіталомісткий напрям бізнесу.

Саме тому деякі команди будують стратегію, розраховуючи, що згодом їх придбає велика компанія з виробництва медичних технологій. Їхня мета — розробити переконливу технологічну концепцію та продемонструвати її потенціал. Наприклад, стартап може створити прототип роботизованої руки, здатної виконувати певні процедури на медичному манекені, хоча до роботи з реальними пацієнтами їй ще далеко. Водночас команда активно спілкується з інвесторами, відвідує галузеві конференції та налагоджує зв’язки з потенційними корпоративними покупцями — таке ми часто спостерігаємо, співпрацюючи з організаторами медичних заходів у Scryon. По суті, вони намагаються продати обіцянку технології ще до того, як вона перетвориться на готовий продукт.

Спочатку такий підхід здавався мені дивним. Навіщо розробляти медичне обладнання, якщо не збираєшся самостійно виводити його на ринок? Але в цьому є бізнес-логіка. У невеликій команді можуть працювати талановиті інженери й бути перспективна ідея, однак їй може бракувати ресурсів для багаторічного тестування, доступу до лікарень і масштабного виробництва. Велика корпорація може надати необхідну інфраструктуру, придбавши стартап на відносно ранньому етапі.

Ця стратегія показує, як невеликі команди й великі корпорації можуть доповнювати одна одну: перші зосереджуються на розробленні та тестуванні нових ідей, а другі мають ресурси, щоб перетворити їх на життєздатні медичні продукти. До того ж розмір компанії не обов’язково свідчить про складність роботи, що стоїть за її технологією. 

Я на власному досвіді переконався в цьому, працюючи над проєктами в Keymakr, де ми співпрацювали з розробниками — від невеликих стартапів до одного з провідних світових виробників медичного обладнання. Незалежно від розміру компанії, така робота передбачає кропітке вдосконалення алгоритмів, підготовку медичних наборів даних і перевірку точності анотацій на відповідність клінічним вимогам. 

За межами початкової ідеї

Компанія, яка досліджує певний біологічний механізм, одного дня може розробити технологію, що докорінно змінить зовсім інші галузі. Наслідки можуть бути далекосяжними — аж до радикального збільшення тривалості життя та повного перетворення суспільства, яким ми його знаємо.

Мабуть, саме це найбільше захоплює мене в сучасних медичних стартапах. Завдяки ШІ невеликі команди беруться за завдання, які ще донедавна потребували б ресурсів великих корпорацій, і часто підходять до них із несподіваних боків. Багато з цих ідей так і не втілять у життя, але підприємцям не обов’язково заздалегідь знати, наскільки великий ринок згодом може створити успішна технологія. Іноді найцікавіші можливості відкриваються лише після розв’язання початкової наукової проблеми.