Трое бывших руководителей Palantir, которые возглавляли медико-биологическое направление IT-компании, основали стартап Perceptic. Он создает сквозную ИИ-платформу для фармацевтической разработки — от поиска молекул до дизайна клинических испытаний. Компания вышла из «стелс-режима» и объявила о посевном раунде в $12 млн под руководством венчурного фонда Accel (также участвовали Air Street Capital и Elder Gull). Оценка компании после раунда не раскрывается.
Perceptic помогает фармацевтическим компаниям собирать в одном месте и автоматизировать разрозненную информацию: внутренние архивы, научные публикации, выбор показаний для КИ, данные прошлых клинических исследований и сведения о конкурентах. Компании при этом используют свои собственные данные, компьютеры и модели искусственного интеллекта.
В отличие от большинства ИИ-стартапов, которые оптимизируют какой-то один этап (например, предсказание структуры белков или поиск молекул-кандидатов), Perceptic позиционирует себя как «связующий слой» между разрозненными ИИ-инструментами и внутренними данными фармкомпаний.
Платформа не зависит от инфраструктуры и моделей заказчика: клиенты могут подключать собственные данные, вычислительные мощности и ИИ-модели, а Perceptic обеспечивает их интеграцию. По словам сооснователя и CEO Тилмана Флока, «годами индустрия пыталась улучшить каждую часть процесса по отдельности, но это линейный процесс, где инсайт умирает на каждой передаче».
Как отметили в Accel, раньше за неделю компании проверяли сотни препаратов. С этой платформой — тысячи всего за несколько минут. Научная экспертиза ускорилась с недель до часов. А объем извлекаемых клинических данных увеличился в 50 раз.
Платформу уже используют несколько фармкомпаний из топ-20 (по условиям соглашения разрешено назвать только австралийскую CSL). Система гармонизирует три типа данных: публичные знания (патенты, литература), внутренние проприетарные данные компании и внешние наборы данных от консультантов и вендоров. Perceptic использует «ИИ-работников» (AI-агентов), настроенных на разные типы данных, при этом каждый вывод отслеживается до источника — критически важно для фармкомпаний, которые не могут позволить себе галлюцинации ИИ.
После пандемийного всплеска фармрынок столкнулся с падением спроса и усилением регуляторного давления. В этих условиях преимущества в скорости и гибкости разработки стали стратегическими, а искусственный интеллект превратился в ключевой инструмент ускорения. Редакция GxP News проанализировала, как ведущие фармкомпании интегрируют ИИ в свои стратегии.
