AI у медицині, червень 2026: 5 подій, які змінюють фарма-маркетинг

Insilico Medicine (HKEX: 3696), клінічна біотех-компанія на базі генеративного AI, оголосила про перше застосування у людей ISM8969 у І фазі клінічних випробувань. Препарат розроблено разом з Hygtia Therapeutics як NLRP3-інгібітор з проникністю через гемато-енцефалічний бар'єр. Призначений для лікування хронічного нейрозапалення і ЦНС-розладів, включно з хворобою Паркінсона. Це продовження серії клінічних "перших" від Insilico: у червні Nature Medicine опублікувала результати ІІа фази rentosertib (ISM001-055), AI-розробленого інгібітора TNIK для ідіопатичного легеневого фіброзу. Insilico скоротила середній час від ініціації проєкту до клінічного кандидата з 2,5-4 років (галузевий стандарт) до 13 місяців.

Eli Lilly відкрила LillyPod, перший у світі NVIDIA DGX SuperPOD з системами DGX B300, побудований у штаб-квартирі Індіанаполісу всього за 4 місяці. Машина має 1016 GPU NVIDIA Blackwell Ultra і забезпечує понад 9000 петафлопс AI-продуктивності. LillyPod дозволяє широкомасштабне тренування моделей дифузії протеїнів, графових нейромереж для малих молекул, базових моделей геноміки на 700 терабайтах власних геномних даних. Цей крок — продовження стратегії Lilly як лідера AI Readiness Score серед Big Pharma (69.86 проти 46.03 у Merck).

Мульти-інституційне дослідження, опубліковане у Clinical Trial Vanguard, показало що багато FDA-схвалених AI-клінічних пристроїв не мають публічно доступних даних клінічної валідації. Це викликало серйозну дискусію про темпи впровадження AI у клініку: чи варто розгортати технологію швидше, ніж формується довіра до неї. Паралельно зʼявилось розслідування про "intentional calibration" AI-моделей з демографічною сліпотою, що може погіршувати результати для конкретних груп пацієнтів (зокрема у материнському здоровʼї та діагностиці меланоми). Окремий ризик стосується BloodGPT-style сервісів (Whoop, Levels, Quest Diagnostics), де користувачі вкладають результати аналізів крові у ChatGPT, Claude або Gemini для інтерпретації — без жодної регуляторики.

Дослідники Каліфорнійського університету Сан-Франциско (UCSF) використали AI-систему для скринінгу препаратів проти persistent lung cancer cells — клітин, які виживають після стандартної терапії і викликають рецидиви. У дослідженні AI оцінив препарати проти цих стійких клітин, і 9 препаратів показали вимірювану активність у звіті. Це частина ширшого тренду 2026 року: понад половина великих фармкомпаній уже класифікуються як "heavy AI" користувачі, інтегруючи технологію в основні R&D-pipelines. Iambic, Generate, Insilico і ще декілька біотехів очікують мати по 3+ AI-розроблених препарати у клінічних випробуваннях до кінця 2026.

Червень 2026 показав чітку тенденцію: пацієнти масово використовують AI-сервіси для інтерпретації результатів аналізів крові. Mashable опублікувала розслідування про сервіси типу BloodGPT, Whoop і Levels, а також про спроби Quest Diagnostics запровадити AI-консультації. Окремо — пацієнти просто завантажують PDF з результатами аналізів у ChatGPT, Claude або Gemini. Це створює нову точку контакту з препаратами: лікар більше не єдиний інтерпретатор. AI може порекомендувати препарат до того, як пацієнт дійде до клініки, або переконати пацієнта, що препарат не потрібен — навіть коли він потрібен.