Искусственный интеллект как мощный драйвер для биотехов
💡 В последние годы наблюдается всплеск интереса к ИИ со стороны фармацевтических компаний, поскольку технологии существенно ускоряют процесс исследования, а также снижают расходы. По данным Deep Pharma Intelligence, за последние четыре года инвестиции в индустрию утроились и в 2022 году достигли $24.6 млрд.
Как используется ИИ?
В индустрии можно найти множество примеров использования искусственного интеллекта. Во время пандемии Pfizer #PFE, BioNTech #BNTX использовали ИИ для создания вакцины против COVID-19. Препарат был одобрен FDA менее чем за два года с момента начала разработки - гораздо быстрее, чем 10 лет, которые обычно требуются большинству лекарств для выхода на рынок.
Японская Takeda #TAK недавно поделилась данными по исследованию своего препарата против псориаза TAK-279. Разработка и тестирование, благодаря внедрению ИИ и машинного обучения, проходят в восемь раз быстрее, чем при использовании стандартных методов.
Особое место в секторе занимает ИИ-технология AlphaFold от DeepMind, дочерней компании Google. Определение 3D-структуры белка с помощью AlphaFold теперь занимает секунды, в отличие от многих месяцев или даже лет при стандартных методах.
По оценкам отраслевых аналитиков, вывод нового препарата на рынок традиционно обходится почти в $3 млрд, и около 90% экспериментальных препаратов оказываются неудачными. На этом фоне технологии ИИ, ускоряющие и дополняющие процессы, становятся все более важными для наращивания прибыли и привлекают все больше инвестиций.
Какие компании сейчас активно работают с ИИ?
Совсем недавно Sanofi #SNY согласилась заплатить британскому разработчику Exscientia #EXAI $100 млн авансом за исследования и разработку препаратов с помощью ИИ. Соглашение также предусматривает выплату до $5.2 млрд по достижению прогресса по 15 онкологическим препаратам.
Bayer #BAYN, Roche #ROG и Takeda #TAK входят в число компаний, работающих с Recursion Pharmaceuticals #RXRX над разработкой лекарств с помощью машинного обучения. В то же время AstraZeneca #AZN заключила партнерство с BenevolentAI #BAI и Illumina #ILMN для проведения аналогичных работ.
Британская GSK #GSK имеет более 160 специалистов, занимающихся ИИ в сфере исследований препаратов. Она также генерирует данные для создания и обучения собственных машинных моделей, которые могут быть использованы широким научным сообществом.
Китай также не отстает от западных коллег, однако большинство компаний являются частными. Среди наиболее заметных: XTalpi, частично финансируемая Tencent, а также BioMap, основанная генеральным директором Baidu.
По оценкам Morgan Stanley, в течение следующего десятилетия использование ИИ на ранних стадиях разработки препаратов может привести к появлению еще 50 новых методов лечения, ежегодный объем продаж которых превысит $50 млрд.
💎 Мы позитивно оцениваем перспективы биотехнологических компаний на фоне усиления тенденций внедрения ИИ. Ожидаем роста котировок как за счет увеличения прибыльности, так и благодаря потенциальной активизации M&A. Занять экспозицию на весь сектор можно через ETF Nasdaq Biotechnology #IBB, который обладает меньшей волатильности, чем отдельные компании.
#аналитика #акции #здравоохранение #ИИ
· связаться с нами · сайт · youtube
💡 В последние годы наблюдается всплеск интереса к ИИ со стороны фармацевтических компаний, поскольку технологии существенно ускоряют процесс исследования, а также снижают расходы. По данным Deep Pharma Intelligence, за последние четыре года инвестиции в индустрию утроились и в 2022 году достигли $24.6 млрд.
Как используется ИИ?
В индустрии можно найти множество примеров использования искусственного интеллекта. Во время пандемии Pfizer #PFE, BioNTech #BNTX использовали ИИ для создания вакцины против COVID-19. Препарат был одобрен FDA менее чем за два года с момента начала разработки - гораздо быстрее, чем 10 лет, которые обычно требуются большинству лекарств для выхода на рынок.
Японская Takeda #TAK недавно поделилась данными по исследованию своего препарата против псориаза TAK-279. Разработка и тестирование, благодаря внедрению ИИ и машинного обучения, проходят в восемь раз быстрее, чем при использовании стандартных методов.
Особое место в секторе занимает ИИ-технология AlphaFold от DeepMind, дочерней компании Google. Определение 3D-структуры белка с помощью AlphaFold теперь занимает секунды, в отличие от многих месяцев или даже лет при стандартных методах.
По оценкам отраслевых аналитиков, вывод нового препарата на рынок традиционно обходится почти в $3 млрд, и около 90% экспериментальных препаратов оказываются неудачными. На этом фоне технологии ИИ, ускоряющие и дополняющие процессы, становятся все более важными для наращивания прибыли и привлекают все больше инвестиций.
Какие компании сейчас активно работают с ИИ?
Совсем недавно Sanofi #SNY согласилась заплатить британскому разработчику Exscientia #EXAI $100 млн авансом за исследования и разработку препаратов с помощью ИИ. Соглашение также предусматривает выплату до $5.2 млрд по достижению прогресса по 15 онкологическим препаратам.
Bayer #BAYN, Roche #ROG и Takeda #TAK входят в число компаний, работающих с Recursion Pharmaceuticals #RXRX над разработкой лекарств с помощью машинного обучения. В то же время AstraZeneca #AZN заключила партнерство с BenevolentAI #BAI и Illumina #ILMN для проведения аналогичных работ.
Британская GSK #GSK имеет более 160 специалистов, занимающихся ИИ в сфере исследований препаратов. Она также генерирует данные для создания и обучения собственных машинных моделей, которые могут быть использованы широким научным сообществом.
Китай также не отстает от западных коллег, однако большинство компаний являются частными. Среди наиболее заметных: XTalpi, частично финансируемая Tencent, а также BioMap, основанная генеральным директором Baidu.
По оценкам Morgan Stanley, в течение следующего десятилетия использование ИИ на ранних стадиях разработки препаратов может привести к появлению еще 50 новых методов лечения, ежегодный объем продаж которых превысит $50 млрд.
💎 Мы позитивно оцениваем перспективы биотехнологических компаний на фоне усиления тенденций внедрения ИИ. Ожидаем роста котировок как за счет увеличения прибыльности, так и благодаря потенциальной активизации M&A. Занять экспозицию на весь сектор можно через ETF Nasdaq Biotechnology #IBB, который обладает меньшей волатильности, чем отдельные компании.
#аналитика #акции #здравоохранение #ИИ
· связаться с нами · сайт · youtube