Автор: сотрудники Bio-IT World
6 января 2026 г. | В начале 2026 года мы поговорили с экспертами отрасли и лидерами сообщества Bio-IT World о том, чего они ожидают и на что надеются в новом году. Как и ожидалось, искусственный интеллект (ИИ) продолжит внедрять инновации и, как ожидается, «займет центральное место в разработке лекарств» и «перейдет от вспомогательной роли к неотъемлемой, интегрированной части создания лекарств», — считает Дэвид Лазерсон из Briya .
С помощью ИИ «2026 год будет меньше похож на мир «медленных трубопроводов» и больше на мир «умных трубопроводов», — предсказал Эндрю Маккиннон из Medable . Агентные системы ИИ «будут автономно предлагать цели, проводить виртуальные эксперименты, оптимизировать протоколы, отслеживать сигналы безопасности и выдавать готовые к принятию решения рекомендации», но «люди не будут исключены из процесса. Они перейдут на более ценные роли в надзоре», — сказал он.
По мере развития событий растет обеспокоенность по поводу того, как глобальная социально-экономическая политика повлияет на отрасль. Эллисон Кафф Шимука из TransCelerate BioPharma ожидает, что «неопределенность будет определять каждое решение», что заставит лидеров отрасли «сопоставлять инновации с рисками и сохранять темпы развития, ориентируясь в непредсказуемой глобальной обстановке».
Результатом всех этих инноваций и адаптаций в области ИИ может стать значительно улучшенное управление данными. Марк Ламбрехт из SAS говорит: «Организация данных гармонизирует биологические науки». Другими словами, «по мере того, как биологические науки движутся к персонализированной медицине, мы больше не имеем дело с изолированными точками данных. Вместо этого, в 2026 году и далее мы будем организовывать высококачественные, непрерывные потоки данных из цифровых биомаркеров, геномики, визуализации и клинических лабораторий».
Здесь представлены полные тенденции и прогнозы, включая дополнительную информацию об ИИ, разработке лекарств, глобальной политике, методах лечения рака и многом другом. — Редакция
Джейсон Брайант, вице-президент по искусственному интеллекту и данным, ArisGlobal.
2026 год станет годом оркестровки ИИ; это станет новым конкурентным преимуществом: задача теперь выходит за рамки выбора модели и оценки производительности отдельной модели — она направлена на объединение моделей, данных и систем в разных областях и с участием разных субъектов. Речь идет о том, чтобы платформенные движки ИИ стали уровнем управления: координируя генеративный ИИ, агентный ИИ и детерминированную логику для снижения сложности и унификации областей.
Кортни Ноа, вице-президент по научным вопросам компании BioIVT.
Мы уже убедились в преимуществах оценки омических биомаркеров для получения более полной картины факторов, приводящих к возникновению и прогрессированию заболеваний: при таком огромном количестве данных (потенциально исчисляющемся миллиардами) традиционным статистическим методам становится сложно эффективно справляться с масштабом и сложностью. Я считаю, что машинное обучение и ИИ позволят нам масштабироваться за счет интеграции и мультимодального анализа. Для решения сложных задач, связанных с биологией и прогрессированием заболеваний, ИИ/машинное обучение могут выявлять скрытые взаимосвязи и создавать более полные прогностические сигнатуры. Мы уже наблюдаем появление инновационных биомаркеров на основе ИИ для различных заболеваний, включая рак легких, сердечно-сосудистые заболевания и нейродегенеративные расстройства, с сильным акцентом на применение в профилактической медицине и ранней диагностике заболеваний.
Дэвид Лазерсон, генеральный директор и соучредитель компании Briya.
Искусственный интеллект занимает центральное место в разработке лекарств: к 2026 году ИИ перейдет от вспомогательной роли к неотъемлемой, интегрированной части процесса создания лекарств. Хотя ИИ уже улучшил процесс открытия лекарств, разработку дизайна исследований и операционную эффективность, в ближайшие несколько лет результаты, полученные с помощью ИИ, будут напрямую влиять на идентификацию механизмов действия, стратегии дозирования и стратификацию пациентов. Что еще важнее, регулирующие органы начинают принимать данные, полученные с помощью ИИ, в качестве части официальных заявок, закладывая основу для будущего класса «одобренных ИИ» методов лечения, эффективность которых повышается благодаря непрерывному сбору высококачественных доказательств.
Джованна Праут, генеральный директор Countable Labs
Секвенирование следующего поколения создало основу для использования генетической информации в исследовательских целях, а в клинической практике 2026 год станет переломным моментом: в условиях бюджетных ограничений как в исследовательских, так и в клинических исследованиях дальнейший прогресс в геномике будет зависеть от инструментов, которые расширят доступ к высокоточной информации, одновременно снижая затраты, сложность и биоинформатические проблемы. Эта потребность особенно важна в таких новых областях, как тестирование на минимальную остаточную болезнь, где скорость, чувствительность и доступность имеют первостепенное значение. Технология подсчетной ПЦР (countable PCR) удовлетворит эту потребность, обеспечив высокочувствительное, прямое количественное определение ДНК и РНК, а также простой рабочий процесс многоцелевой ПЦР на основе подсчета, который, наконец, демократизирует доступ к геному.
Стив Генс, генеральный директор Gens & Associates
По мере того, как ИИ становится все более неотъемлемой частью работы людей, приоритет выходит за рамки вопросов управления: сейчас компаниям необходимы навыки работы с инструментами повышения производительности ИИ. Точно так же, как 20 лет назад навыки работы с Excel, Word и PowerPoint стали критически важными для работы, а во время пандемии людям внезапно пришлось освоить Teams или Zoom, сейчас то же самое происходит и с ИИ. Людям необходимо будет уметь эффективно использовать его в своей повседневной работе.
Боян Ван, основатель Immortal Dragons
Я ожидаю, что трансплантация органов значительно приблизится к реальности: улучшаются характеристики генетически модифицированных животных-доноров, повышается выживаемость трансплантатов, а регулирующие органы начинают более серьезно рассматривать пути ксенотрансплантации. Работа над выращиванием человеческих органов внутри животных продвигается дальше ранних стадий подтверждения концепции, а прогресс в области биопечати сосудистой системы может устранить последний структурный барьер, препятствующий попаданию полностью созданных искусственных тканей к пациентам.
Что касается терапии, я ожидаю развития обратимой генной модуляции. Вместо необратимых изменений, такие технологии, как эпигенетические переключатели, могут позволить лечить заболевания с помощью настраиваемых многодозовых подходов. Он также ожидает более точной доставки — в нос при заболеваниях головного мозга, в глаз при локальных заболеваниях сетчатки или в кожную ткань без вирусных векторов — что сделает геномную терапию более безопасной и контролируемой. А благодаря лабораториям, работающим на основе искусственного интеллекта, он видит, что биология становится более предсказуемой. Роботизированные лаборатории, связанные с базовыми моделями, значительно сокращают сроки исследований, и первые практические «цифровые двойники» для изучения метаболизма и иммунного старения, наконец, могут выйти на ранние стадии клинических испытаний.
Джехи Су, генеральный директор Inocras
В области исследований наш приоритет — преобразование всеобъемлющих данных полного генома в открытия, которые быстро внедряются в клиническую практику: работая с ведущими учреждениями, такими как Институт Броуда, мы создаем объединенные анализы и общие контрольные показатели, которые выходят за рамки того, что могут выявить панельные данные, выявляя сложные перестройки, общегеномные сигнатуры и некодирующие драйверы, открывающие новые мишени и пути для клинических испытаний. Секвенирование полного генома предоставляет исследователям единый, всеобъемлющий субстрат, который минимизирует повторное тестирование и позволяет постоянно переосмысливать данные по мере их получения. Именно так мы сокращаем цикл от обнаружения биомаркеров до подтвержденных, клинически значимых результатов.
Али Джаннати, директор по когнитивным наукам, Linus Health.
По мере расширения внедрения технологий, направленных на поддержание здоровья мозга, ускорится разработка методов лечения нейродегенеративных заболеваний, изменяющих течение болезни, а также изменится представление о профилактике как о жизнеспособном конечном результате: следующее конкурентное преимущество получат организации, которые внедрят технологии ранней диагностики в свою стратегию исследований и разработок, что в конечном итоге изменит подход к открытию и разработке новых методов лечения и профилактических мероприятий.
Хён Хён Ким, генеральный директор и президент MetaVia.
Терапия с использованием GLP-1 преобразила фармацевтическую отрасль, превратившись из средств лечения диабета в мощную новую категорию, определяющую будущее метаболического здоровья: ее успех поднял ожирение с второстепенной области до одной из самых динамичных сфер инноваций и инвестиций в отрасли. Однако по мере расширения рынка становится очевидным важный пробел: около 20% пациентов с диабетом 2 типа не переносят терапию с использованием GLP-1 или не реагируют на нее. Следующая волна инноваций будет направлена на удовлетворение этих неудовлетворенных потребностей с помощью комбинированных и пероральных подходов. Компании изучают механизмы, сочетающие активность GLP-1 с агонистами GIP, глюкагона или GPR119 для повышения эффективности и переносимости. Пероральные формы также обещают улучшить доступность, приверженность лечению и экономическую эффективность по сравнению с инъекционными препаратами. Будущая дифференциация будет зависеть от таких факторов, как переносимость, скорость титрования и удобство дозирования. Для достижения терапевтического уровня многим существующим вариантам требуются месяцы, и именно этот барьер призваны преодолеть препараты следующего поколения. На следующем этапе основное внимание будет уделено более эффективным и ориентированным на пациента методам лечения, которые будут опираться на успех GLP-1 и расширять возможности лечения диабета и ожирения.
Аарон Галазник, главный медицинский директор MDClone.
Одним из важнейших инновационных трендов в биомедицинских исследованиях является растущее использование высокоточных синтетических данных для ускорения научных открытий при одновременной защите конфиденциальности пациентов: позволяя командам изучать закономерности, совершенствовать модели и проверять подходы без доступа к идентифицируемым данным, синтетические данные устраняют традиционные узкие места в межцентровом сотрудничестве. Это создает более быстрый и масштабируемый путь для трансляционных исследований и персонализированной медицины.
Эндрю Маккиннон, генеральный директор компании Medable.
2026 год будет больше похож на мир «умных конвейеров», чем на мир «медленных конвейеров»: в 2026 году ожидается трансформация разработки лекарств из преимущественно управляемого человеком, последовательного процесса в непрерывно обучающийся конвейер, поддерживаемый агентным ИИ. Вместо того чтобы исследователи и врачи вручную выдвигали гипотезы, разрабатывали исследования, анализировали данные и координировали решения на протяжении длительных циклов, агентные системы ИИ будут автономно предлагать мишени, проводить виртуальные эксперименты, оптимизировать протоколы, отслеживать сигналы безопасности и выдавать готовые к принятию решения рекомендации. Люди не будут исключены из процесса. Они перейдут на более ценные роли по надзору, проверяя варианты, сгенерированные ИИ, и управляя стратегией, в то время как ИИ будет заниматься трудоемкой многоэтапной аналитической и координационной работой. В результате получится более быстрая, адаптивная, менее линейная и все более самооптимизирующаяся воронка, что ознаменует собой первую настоящую структурную перестройку модели НИОКР за последние десятилетия.
Орла Клоак, генеральный директор Minaris Advanced Therapies
Следующая эра тестирования биобезопасности будет определяться гораздо более точными и цифровыми подходами: анализы с использованием секвенирования нового поколения (NGS), анализ в реальном времени и быстрое обнаружение микроорганизмов уже меняют способы быстрого и уверенного безопасного выпуска терапевтических препаратов. Не менее важным элементом является создание нормативного механизма для одобрения инновационных анализов, который предполагает раннее взаимодействие с ключевыми заинтересованными сторонами и предоставление научно обоснованных данных, демонстрирующих их пригодность для предполагаемого использования. В 2026 году партнеры и клиенты, использующие эти современные платформы, не только сократят сроки, но и укрепят научное доверие к каждой партии, поступающей к пациентам.
Майкл Гросберг, вице-президент по управлению продуктами, Model N
В течение следующих 24 месяцев производители фармацевтической продукции успешно переведут национальный дискурс с сравнения прейскурантных цен на более тонкий подход, учитывающий ценность для пациента и доступ к рынку. Это позволит производителям расставлять приоритеты в стратегиях, ускоряющих доступ, упрощающих дистрибуцию и сокращающих административные задержки, вместо того чтобы продолжать управлять «пузырем» валовой и чистой стоимости. Мы увидим замедление доступности новых лекарств за пределами США, поскольку компании станут более избирательными в выборе мест запуска. Сложности ценообразования в США начнут распространяться по всему миру. Возможно, именно сейчас остальной мир начнет «перенимать» наши проблемы с возмещением затрат.
Джесси Мендельсон, старший вице-президент, Центры передового опыта, Модель N.
Все, что расширяет доступ к лекарствам, — это хорошо, но такие программы, как TrumpRx, могут не оказать существенного влияния на доступность: для большинства пациентов со страховкой эти лекарства уже могут быть доступны и, как правило, дешевле в рамках их страхового плана. Прямые предложения и скидки помогут небольшой группе пациентов, например, тем, кто имеет недостаточную страховку или не может получить покрытие, но может позволить себе сниженную цену, но это не изменит доступность в масштабах всей страны. Тарифы и политика — лишь небольшой фактор, способствующий росту производства в США. Реальным ускорителем является разработка лекарств. Искусственный интеллект, персонализированная медицина и интегрированные методы лечения запускают новый инновационный цикл, и высокотехнологичное производство следует за ними. И это ключевая причина, по которой мы будем продолжать наблюдать рост строительных кранов и биотехнологических центров по всей Америке.
Ларс Хартвиг Кристиансен, вице-президент по инновациям и стратегии в области продукции компании Molecular Devices.
Растущая сложность биологических процессов, используемых в разработке лекарств, и постоянно увеличивающийся объем данных делают автоматизированные рабочие процессы и программное обеспечение на основе ИИ критически важными для лабораторий: ИИ упрощает работу, упрощает анализ данных и помогает направлять лабораторию. Пятнадцать лет назад научная экспертиза, необходимая в лаборатории, была исключительно глубокой. Сегодня решения, которые мы — и другие участники отрасли — выводим на рынок, позволяют исследователям перенаправить эту экспертизу на более широкие научные инновации. Большая часть ручной работы теперь может быть автоматизирована, идеально визуализирована и управляема ИИ для обеспечения более стабильных и надежных результатов.
Кристиан Генри, генеральный директор PacBio
В 2026 году следующий крупный сдвиг в геномике произойдет с появлением действительно доступного генома с длинным прочтением: исследователям нужны геномы, которые были бы одновременно высокоточными и достаточно доступными для проведения крупномасштабных популяционных исследований, разработки моделей искусственного интеллекта и новых клинических возможностей. Благодаря высококачественным HiFi-геномам, включающим данные о метилировании, которые теперь доступны менее чем за 300 долларов, PacBio сделала доступ к более точным и полным геномным данным экономически более выгодным, чем когда-либо. При такой цене мы предполагаем, что исследователи будут обращаться к HiFi-данным для получения более глубоких знаний, которые лягут в основу следующей волны геномных открытий — от исследований пангенома до исследований рака и клинического тестирования редких заболеваний.
Росс Мейеркорд, генеральный директор Propel Software
Агентный ИИ положит конец эре автономного программного обеспечения: следующий год станет переломным моментом для взаимосвязанного интеллекта. Программные платформы, расширяющие данные и рабочие процессы на все предприятие, будут доминировать, в то время как изолированные инструменты утратят свою актуальность. Агентный ИИ уже доказывает, что прорыв в производительности происходит благодаря сотрудничеству, как между системами, так и между людьми. Следующее поколение агентов ИИ не будет существовать внутри отдельных приложений. Они будут общаться, координировать действия и взаимодействовать в рамках целых технологических экосистем, превращая фрагментированные процессы в гибкие, интеллектуальные сети. В эту новую эру автономное программное обеспечение просто не сможет конкурировать. Упадок оставшегося локального программного обеспечения ускорится, и в течение следующих трех лет останется всего 15% таких компаний. SaaS далек от смерти; его возрождение сосуществует с агентами ИИ. В 2026 году победителями станут те, кто объединит гибкость агентов ИИ с надежностью SaaS для обеспечения измеримой бизнес-ценности. SaaS предоставляет рабочие процессы, управление и механизмы защиты, которые требуются предприятиям, в то время как агенты ИИ повышают производительность и скорость. Один без другого недостаточен, но вместе они устанавливают новый стандарт для корпоративного программного обеспечения.
Джон Коган, главный операционный директор Qinecsa.
Реальное влияние ИИ станет важнейшей стратегической темой 2026 года, а примеры его применения должны принести реальную отдачу от инвестиций, чтобы мы могли отойти от обмана и сосредоточиться на реальности. Меня это не удивляет, ведь за последние 18 месяцев мы наблюдали ажиотаж и проводили пилотные проекты, и теперь пришло время подсчитать соотношение инвестиций и прибыли.
Дэвид Госальвес, директор по стратегии компании Revvity Signals.
В 2026 году исследования и разработки в области биологических наук перейдут через значимую переломную точку, поскольку молекулярное проектирование с использованием ИИ станет не просто перспективной возможностью, а основным методом ранних исследований: победителями станут организации, которые внедрят прогностическую силу моделей непосредственно в научный контекст — в электронные блокноты, аналитические платформы и рабочие процессы проектирования — чтобы химики и биологи могли использовать высоконадежные данные, не покидая своего рабочего места. В то же время отрасль будет все больше осознавать, что истинное конкурентное преимущество заключается не в алгоритмах, а в обучающих данных, лежащих в их основе. По мере того, как преимущества совместного улучшения моделей начнут перевешивать давние опасения по поводу суверенитета данных, отрасль перейдет к федеративному обучению: структуре, в которой фармацевтические компании смогут извлекать выгоду из коллективного интеллекта, не обмениваясь исходными данными. К концу 2026 года федеративные подходы перейдут из пилотных проектов в стандартную практику, обеспечивая безопасное межкорпоративное совершенствование моделей и ускоряя инновации в отрасли.
Вероника ДеФеличе, директор по биотехнологиям, Sapio Sciences.
В 2026 году специалисты по искусственному интеллекту, работающие с естественным языком, станут надежными партнерами в лабораториях биотехнологий: ученые будут взаимодействовать со своими цифровыми блокнотами, используя простые диалоговые подсказки, чтобы находить данные, получать доступ к протоколам или записывать наблюдения во время работы за лабораторным столом. Голосовые помощники на основе ИИ позволят ученым запрашивать результаты экспериментов без помощи рук во время активной работы за столом. Это устранит традиционные неудобства, связанные с необходимостью работать в перчатках с сенсорными экранами или переключаться между физическим и цифровым рабочим пространством. Эти возможности, встроенные в лабораторные блокноты с ИИ, позволят преодолеть разрыв между экспериментом и документацией, обеспечивая отслеживаемость каждого шага без прерывания рабочего процесса. Те же системы ИИ будут поддерживать поиск соответствующих предыдущих экспериментов или предлагать совместимые реагенты по мере выполнения процедур. Внедряя интерфейсы на естественном языке непосредственно в научное рабочее пространство, лаборатории приблизятся к полностью взаимосвязанным, непрерывным исследовательским средам, где информация передается так же легко, как и разговор.
Марк Ламбрехт, глобальный руководитель направления здравоохранения и медико-биологических наук компании SAS.
Управление данными способствует гармонизации биологических наук: по мере развития персонализированной медицины в биологических науках мы больше не имеем дело с изолированными точками данных. Вместо этого, в 2026 году и далее мы будем управлять высококачественными непрерывными потоками данных из цифровых биомаркеров, геномики, методов визуализации и клинических лабораторий. Перспективы мультимодального анализа — от полногеномных ассоциативных исследований до полигенных оценок риска — зависят от надежной обработки данных, способной гармонизировать и контекстуализировать эти сложные сигналы. Ожидается значительное инвестирование в объединение областей анализа данных в научных исследованиях и клинической практике.
Эллисон Кафф Шимука, главный операционный директор TransCelerate BioPharma
Неопределенность будет определять каждое решение: 2026 год будет характеризоваться неопределенностью — геополитическая нестабильность, нестабильные мировые рынки и меняющаяся политика в области здравоохранения будут влиять на каждый выбор фармацевтических компаний. От планирования клинических испытаний до приоритетов в разработке новых препаратов, руководители будут все чаще сопоставлять инновации с рисками, пытаясь сохранить темп развития, ориентируясь при этом в непредсказуемой глобальной обстановке. Сокращение бюджетов здравоохранения — от расходов на оборону в Европе до сокращений финансирования Medicaid и NIH в США — заставит компании безжалостно расставлять приоритеты. Контроль за расходами и операционная эффективность будут иметь первостепенное значение, поскольку спонсоры будут управлять научно-исследовательскими проектами в условиях ужесточения финансового режима.
Гилад Алмоги, основатель и генеральный директор Ultima Genomics.
Возможность генерировать крупномасштабные наборы данных с меньшими затратами стимулирует создание необходимых базовых обучающих данных в больших масштабах: флагманские проекты Chan Zuckerberg Initiative, Arc Institute и UK Biobank являются примерами первой волны крупномасштабных инициатив по сбору высокоточных мультиомических и лонгитюдных наборов данных, которые могут сделать ИИ полезным в клинической практике. Задача на 2026 год – приоритетное развитие масштабируемой и доступной генерации данных для создания большего количества базовых наборов данных и разработки стандартов, что, в свою очередь, может способствовать улучшению разработки моделей и алгоритмов.
Мишель Бриденбейкер, главный операционный директор Unbiased Science.
В фармацевтической отрасли все команды, от производства до медицинских отделов, будут работать над внедрением и расширением использования ИИ в своих организациях: мы наблюдаем масштабную трансформацию способов работы, начавшуюся в 2025 году, но к 2026 году те из нас, кто всерьез начал путь к ИИ, уже вышли за рамки пилотных проектов и ищут способы создания более эффективных сценариев использования ИИ, проводят более успешные пилотные проекты и движутся к более устойчивым, основанным на ИИ решениям и трансформации способов работы. Эта тенденция сохранится, и мы все должны принять эти изменения, поскольку наши модели распределения ресурсов и персонала становятся более эффективными, наша рентабельность снижается, а рабочая нагрузка растет — мы должны делать больше с меньшими ресурсами, и ИИ — единственный обозримый путь вперед.
Кристофер Муссар, главный операционный директор VectorBuilder.
Концепция CAR-T-терапии in vivo переходит в реальную плоскость: в этом отношении сходятся два пути. Во-первых, это таргетные липидные наночастицы, программирующие Т-клетки в организме. Во-вторых, это лентивирусные векторы, перенацеленные на рецепторы Т-клеток для прямой трансдукции in vivo. Появились сообщения о Т-клеточно-специфических системах LNP для доставки нуклеиновых кислот, генерирующих CAR-T-клетки in vivo, а также о таргетных LNP для доставки мРНК в субпопуляции Т-клеток. Это первые, но реальные шаги к преодолению барьеров, связанных с обработкой клеток ex vivo, стоимостью и доступностью. Параллельно, перенацеленные (псевдотипированные) лентивирусные векторы, нацеленные на CD3/CD8, продемонстрировали улучшенную специфичность к Т-клеткам в экспериментах на животных, а подробные обзоры описывают состояние инженерии оболочки и вопросы безопасности на будущее. Однако я буду осторожен в своем оптимизме. Прогресс будет ощутимым, но регулирующие органы будут ожидать дисциплинированного контроля рисков (безопасность имплантации, трансдукция вне целевого участка), прежде чем «готовые к применению» CAR-T-клетки in vivo станут рутинной процедурой.
Джастин Лавимодьер, старший директор Veeva LIMS.
Лабораторные ассистенты на основе ИИ будут способствовать повышению связности и скорости: лаборатории перейдут от чат-ботов к внедрению интерактивных лаборантов, которые будут связывать узкоспециализированные задачи в регулируемой среде. Лаборатории контроля качества обращают внимание на потенциал эффективности агентов ИИ и направляют усилия на их активацию среди людей и в процессах. Однако технологические экосистемы в лабораториях контроля качества фрагментированы, а бумажные процессы сохраняются. Компании будут модернизировать и консолидировать системы, стандартизировать данные и рабочие процессы, а также интегрировать обеспечение качества, чтобы получить выгоду от повышения производительности благодаря ИИ, разработанному специально для контроля качества. Лабораторные аналитики будут работать вместе с агентами, способными запускать рабочие процессы, обобщать результаты, а также наблюдать и анализировать тенденции. Это позволит улучшить проактивное управление рисками за счет раннего выявления проблем и обеспечения правильного выполнения с первого раза. В результате получится высокоэффективная лаборатория контроля качества, где люди и агенты работают вместе, чтобы сократить время выполнения партий.
Цзяньшэн У, руководитель отдела услуг CRO и старший вице-президент компании WuXi Biologics.
Я ожидаю значительного сдвига в сторону мультиспецифических антител, разработанных для улучшения проникновения в опухоли и более эффективного преодоления гематоэнцефалического барьера (ГЭБ): область исследований переходит к более мелким биспецифическим и триспецифическим форматам, использующим scFv, VHH и пептидные модули для уменьшения молекулярного размера при сохранении периода полураспада за счет усовершенствованной инженерии Fc-фрагмента. Этот процесс будет ускорен интегрированными платформами искусственного интеллекта, которые развиваются от инструментов для решения отдельных задач к мультиомическим системам, объединяющим геномику, протеомику, структурное моделирование и биомолекулярное поведение. Эта конвергенция позволит создавать мультиспецифические антитела с более глубоким доступом к опухоли, более надежным прохождением через ГЭБ и новыми возможностями для лечения заболеваний, ранее считавшихся недоступными для биологических препаратов.
Источник: www.bio-itworld.com
