Искусственный интеллект совершает революцию в разработке лекарств. В феврале 2026 года учёные представили D-I-TASSER — инструмент, комбинирующий ИИ с физическими симуляциями, который предсказывает сложные белковые структуры на 13% точнее предыдущих методов. Одновременно MIT совместно с компанией Recursion разработал модель Boltz-2, которая предсказывает не только структуру белков, но и насколько эффективно потенциальные лекарственные молекулы свяжутся с мишенью.
Стартап Genesis Molecular AI выпустил модель Pearl, которая, по заявлению компании, превосходит AlphaFold 3 в определённых запросах, критически важных для разработки лекарств. Компании вроде Cradle используют языковые модели белков для проектирования улучшенных ферментов, рецепторно-связывающих белков и антител — от промышленной биотехнологии до биофармацевтики.
AlphaFold 3 от Google DeepMind и Isomorphic Labs остаётся эталоном: он на 50% точнее лучших традиционных методов на бенчмарке PoseBusters. Нобелевский лауреат из DeepMind прогнозирует наступление эры «цифровой биологии», когда ИИ полностью трансформирует процесс открытия лекарств — от идентификации мишени до клинических испытаний. Новая модель MIT может существенно снизить стоимость разработки белковых препаратов.
