Insilico Medicine вышла на биржу Гонконга: $293 млн и новая эра AI-фармы

30 декабря 2025 года Insilico Medicine провела IPO на Гонконгской фондовой бирже, привлекнув $293 миллиона. Для компании, которая начинала как стартап с амбицией использовать ИИ для открытия лекарств, это закономерная, но от того не менее впечатляющая веха. Для индустрии — сигнал, что рынок готов платить за конвергенцию искусственного интеллекта и биологии.

Мы следим за Insilico с 2017 года — когда компания только начинала публиковать работы по использованию генеративных состязательных сетей для молекулярного дизайна. Тогда это выглядело как научная фантазия: обучить нейросеть «рисовать» молекулы лекарств, как DALL-E рисует картинки. Восемь лет спустя у Insilico есть 35 программ в разработке, клинические данные Phase II по ведущему кандидату и листинг на одной из крупнейших бирж мира.

Insilico Medicine была основана в 2014 году Алексом Жаворонковым, учёным с двойной экспертизой в биоинформатике и геронтологии. Жаворонков защитил PhD по биологии старения и понял, что главным ограничением в создании anti-aging терапий является не отсутствие научных идей, а скорость и стоимость их проверки. Традиционный процесс разработки лекарства: 10-15 лет, $2-3 миллиарда, и 90% вероятность провала. ИИ, по мнению Жаворонкова, мог изменить каждую из этих цифр.

Первые годы ушли на создание базовых моделей. В 2016-2018 годах Insilico опубликовала серию работ по использованию GAN (Generative Adversarial Networks) для генерации молекулярных структур. Идея была проста и красива: натренировать одну нейросеть создавать молекулы, а другую — оценивать, насколько они «похожи» на реальные лекарства. Через состязание двух сетей генератор научился создавать всё более реалистичные и потенциально активные молекулы.

Затем платформа эволюционировала в Pharma.AI — интегрированную систему из трёх модулей. PandaOmics анализирует мультиомиксные данные, научную литературу и патентные базы для идентификации терапевтических мишеней. Система обрабатывает более 30 миллионов научных статей, все записи ClinicalTrials.gov, базы данных генетических ассоциаций и данные экспрессии генов. Она ищет не просто корреляции, а каузальные связи: какие белки, будучи ингибированы или активированы, с наибольшей вероятностью изменят течение болезни?

Chemistry42 — генеративный модуль для дизайна молекул. Обученная на миллионах известных молекулярных структур и их свойствах, система генерирует тысячи новых молекул за часы, оптимизируя их по десяткам параметров одновременно: активность против мишени, селективность (отсутствие взаимодействия с нецелевыми белками), растворимость, метаболическая стабильность, отсутствие мутагенности и кардиотоксичности, способность проникать через клеточную мембрану, оптимальная молекулярная масса и логарифм распределения. Человеку-химику потребовались бы годы, чтобы синтезировать и протестировать такое количество вариантов.

InClinico — предсказатель клинического успеха. Модель обучена на исторических данных тысяч клинических испытаний и предсказывает вероятность успеха на каждой стадии: Phase I → Phase II → Phase III → одобрение. По данным Insilico, InClinico предсказывает исход Phase II с точностью 75-80% — при среднем историческом показателе успеха Phase II около 30%. Если это подтвердится на больших выборках, ценность инструмента трудно переоценить: он позволяет отсеивать кандидатов, обречённых на провал, до того, как на них будут потрачены сотни миллионов долларов.

Ведущий кандидат — ISM001-055, ингибитор TNIK (Traf2- and Nck-Interacting Kinase) для лечения идиопатического лёгочного фиброза (IPF). Мишень TNIK была идентифицирована PandaOmics, молекула ISM001-055 сгенерирована Chemistry42, дизайн клинического испытания оптимизирован InClinico. Это первый в мире препарат, полностью разработанный ИИ на каждом этапе — от мишени до клиники.

IPF — тяжёлое заболевание с медианой выживаемости 3-5 лет после диагноза. Лёгочная ткань замещается фиброзной (рубцовой), пациент постепенно теряет способность дышать. Существующие препараты — нинтеданиб (Boehringer Ingelheim) и пирфенидон (Genentech) — замедляют прогрессирование, но не останавливают его, и имеют существенные побочные эффекты.

Промежуточные данные Phase IIa показывают обнадёживающие результаты: стабилизация FVC (форсированной жизненной ёмкости лёгких) у 65% пациентов (против 40% в исторических контролях для стандартной терапии), снижение маркера фиброза PIIIINP на 30%, и, что важно, лучший профиль безопасности — меньше гастроинтестинальных побочных эффектов, чем у нинтеданиба. От мишени до Phase II прошло менее четырёх лет — вместо обычных 8-12.

На момент IPO у Insilico 35 программ в разработке, 6 — в клинических стадиях. Помимо IPF, активны программы по воспалительным заболеваниям кишечника (ISM4533, Phase I), атопическому дерматиту (ISM3312, Phase I), панкреатическому раку (ISM8207, доклиника) и немелкоклеточному раку лёгкого. Каждая программа использует полный стек Pharma.AI.

Для нашей темы особенно интересно подразделение Aging.AI. Оно разрабатывает биомаркеры биологического возраста: Deep Aging Clock предсказывает биологический возраст по 40 стандартным показателям крови (общий анализ + биохимия) с точностью ±2-3 года. Стоимость анализа — $20-30, в отличие от эпигенетических часов ($300-500). Масштабируемый, дешёвый биомаркер старения — критически необходимый инструмент для клинических испытаний anti-aging терапий.

Insilico также работает над молекулами, нацеленными на hallmarks of aging: ингибиторы сенесцентных клеток (сенолитики нового поколения), активаторы митофагии (очистка повреждённых митохондрий), модуляторы хронического воспаления (inflammaging). Эти программы находятся на ранних стадиях, но их существование показывает стратегическое направление компании: от лечения отдельных болезней к лечению их общей причины — старения.

Стратегический выбор. Insilico имеет сильные позиции в Азии: доклинические исследования и клинические испытания ведутся в Китае, ключевые партнёрства заключены с Fosun Pharma и другими азиатскими компаниями. Гонконг предлагает Chapter 18C — упрощённый листинг для доклинических компаний — и доступ к азиатскому пулу инвесторов, активно инвестирующих в AI и healthtech.

На NASDAQ Insilico конкурировала бы за внимание с десятками AI-компаний и биотехов. В Гонконге она — уникальный актив. При оценке ~$2.9 миллиарда Insilico выглядит умеренно оценённой: Recursion Pharmaceuticals торгуется на NASDAQ с капитализацией ~$4 миллиардов при меньшем количестве клинических программ и без полностью ИИ-разработанного кандидата в Phase II.

Риски тоже очевидны: геополитическая напряжённость между США и Китаем может создать проблемы для компании с двойной юрисдикцией. Ограничения на экспорт технологий, данных или препаратов — реальная угроза. Но Жаворонков, имеющий опыт работы в обеих юрисдикциях, считает, что преимущества двойного доступа перевешивают риски.

Три направления. Первое — ускорение клиники: расширение Phase II для ISM001-055 на Европу и Ближний Восток, вывод 3-5 кандидатов в Phase I. Второе — развитие платформы: обучение на больших датасетах, интеграция новых данных (пространственная транскриптомика, протеомика одиночных клеток, wearable devices). Третье — longevity как отдельное бизнес-направление: разработка anti-aging молекул и биомаркеров для клинических испытаний.

Мы считаем, что Insilico доказала принципиальную работоспособность ИИ-разработки лекарств. Не в теории, не в лабораторных экспериментах, а в клинике: ISM001-055 работает в людях. Это не означает, что каждая ИИ-найденная молекула будет успешной — показатели успеха Phase II по-прежнему далеки от 100%. Но это означает, что ИИ — не хайп, а инструмент, который реально ускоряет разработку в 3-5 раз.

Для longevity это критически важно. Старение — исключительно сложный процесс с сотнями взаимосвязанных механизмов. Человеческий мозг не способен охватить эту сложность — слишком много генов, белков, метаболитов, взаимодействий. ИИ может. И Insilico, с её интегрированной платформой от мишени до клиники, находится в уникальной позиции для атаки на старение как системную проблему.

Ни один препарат Insilico ещё не одобрен — Phase II, при всех обнадёживающих данных, это ранняя стадия. Конкуренция в AI-фарме обостряется. «Проблема бенчмарка» не решена: мы не знаем, действительно ли ИИ-молекулы в среднем лучше найденных традиционно. Геополитические риски реальны. Публичный статус компании создаёт квартальное давление, которое может конфликтовать с долгосрочной исследовательской стратегией.

IPO Insilico Medicine — это веха для AI-фармы и longevity. Публичные рынки проголосовали деньгами за конвергенцию ИИ и биологии. $293 миллиона позволят Insilico продвинуть пайплайн и, возможно, стать первой компанией с полностью ИИ-одобренным препаратом. Результаты Phase II ISM001-055 — лакмусовая бумажка не только для Insilico, но для всей AI-фармы. Следующие 2-3 года покажут, оправдан ли оптимизм.

Если ИИ может спроектировать молекулу быстрее и дешевле, чем традиционная фарма, — должно ли это снизить стоимость конечных лекарств для пациентов, или экономия осядет в карманах акционеров?