В «Сервье» ИИ применяется в трех основных областях: ускорение терапевтических инноваций, обеспечение пациентов и врачей новыми сервисами, повышение эффективности и стабильности всех этапов цепочки ценности. Искусственный интеллект — не веяние моды, а стратегический инструмент для решения проблем в сферах здравоохранения и инноваций, а также для достижения стабильных результатов.
Фокус на ИИ в исследованиях и разработках
В соответствии с нашей стратегией до 2030 года 50% данных и ресурсов «Сервье» в области ИИ будут направлены на исследования, ускорение открытия новых методов лечения и повышение их доступности. «Одна из наших задач — сократить время разработки новых лекарств на два-четыре года (сейчас в среднем оно составляет от 10 до 15 лет)», — объясняет Вирджиния Домингес (Virginie Dominguez), исполнительный вице-президент по цифровым технологиям, данным и информационным системам «Сервье».
Каким образом? Первый шаг — обеспечение ресурсами для анализа больших баз данных (геномных, протеомных, химических), чтобы в рекордно короткие сроки выявлять терапевтические мишени или перспективные молекулы. ИИ — ценный союзник в развитии прецизионной медицины и точного определения групп пациентов для наших исследовательских проектов.
Знаете ли вы?
Скрининг нового поколения (ВПС — высокопроизводительный скрининг – валидация хит-соединений) используется для анализа больших баз данных соединений с целью выявления тех, которые соответствуют биологической мишени. ИИ не просто сортирует соединения, а оптимизирует процесс. Используя общие критерии эффективности, присутствующие во многих исследовательских проектах, ИИ может сразу отсеять все элементы, имеющие риск токсичности или химической несовместимости. Это означает, что только самые перспективные молекулы проходят к разработке. Снижая процент неудачных кандидатов, мы концентрируем ресурсы на молекулах, имеющих реальную возможность дойти до пациентов.
Нет ИИ без данных
В «Сервье» искусственный интеллект способен увеличить вероятность успеха наших лекарств-кандидатов. В настоящий момент только 12% препаратов, участвующих в клинических исследованиях во всем мире, в итоге получают одобрение для медицинского применения¹.
«ИИ не может существовать без данных: и в зависимости от выбора им данных мы можем получить совершенно разные результаты. Чтобы ИИ пришел к правильным выводам, необходимо обучить его тщательному отбору информации — в этом и заключается сложность. Нам важно проводить максимально репрезентативные клинические исследования»., — отметила Вирджиния Домингез (Virginie Dominguez), исполнительный вице-президент по цифровым технологиям, данным и информационным системам «Сервье»
Фокус: ИИ в клинических исследованиях
ИИ позволяет лучше предсказать токсичность молекулы до того, как она пройдет клинические испытания. Как молекула всасывается в кишечнике? Стабильна ли она в печени? Каким образом выводится из организма? Какова ее потенциальная токсичность? Используя модели машинного обучения, обученные на сотнях предыдущих молекул, ИИ проводит виртуальные клинические испытания, чтобы предсказать, как лекарство поведет себя в организме. Это называется прогнозированием свойств молекул.
Осознанная стратегия: партнерство с лучшими во имя прогресса
Понимая, что битву за инновации нельзя выиграть в одиночку, «Сервье» выбрала сбалансированную стратегию, сочетающую важные звенья цепочки ценности: внутренние разработки, точечные приобретения и партнерства с ведущими технологическими компаниями. Цель — ускорить открытие новых терапевтических решений для пациентов.
Два крупных технологических соглашения, заключенных в начале 2026 года, подтверждают прогресс Группы в этой области.
Партнерство с Insilico Medicine (Китай)позволит нам быстрее выявлять новые препараты для сложных онкологических мишеней.
Сотрудничество с Iktos, ведущей французской компанией в области ИИ и робототехники, будет направлено на дизайн, синтез и оптимизацию малых молекул для ряда биологических мишеней, особенно в областях онкологии и неврологии.
Что касается прецизионной медицины, то стратегическое партнерство с французской компанией Owkin позволит нам анализировать огромные массивы клинических данных. Цель состоит в выявлении подгрупп пациентов в соответствии с определенными биологическими маркерами с расчетом на то, что они будут лучше всего реагировать на лечение.
Мы также сотрудничаем с Aitia, лидером рынка в области цифровых двойников и каузального ИИ. Вместе мы разрабатываем цифровые двойники «Gemini» для выявления новых терапевтических мишеней при раке поджелудочной железы, болезни Паркинсона и глиоме.
Проводить эту масштабную трансформацию помогает наш давний партнер Google Cloud, чья вычислительная мощность и инфраструктура играют ключевую роль во внедрении генеративного ИИ по всему миру. Мы применяем решения искусственного интеллекта от Google Cloud в исследованиях и разработках на благо пациентов, а также расширяем сферу использования ИИ и генеративного ИИ, включая в нее другие стратегические направления Группы, для оптимизации всей нашей цепочки ценности.