Sztuczna inteligencja jest coraz powszechniej stosowana w branży farmaceutycznej, szczególnie w obszarze badań i rozwoju nowych leków. Branża, która od lat mierzy się z rosnącymi kosztami, długim czasem badań i wysokim ryzykiem niepowodzeń, zaczyna traktować AI jako wsparcie w pracy naukowej. Modele uczące się na danych biologicznych i klinicznych mają pomóc szybciej analizować złożone informacje i wspierać decyzje podejmowane na wczesnych etapach rozwoju terapii.

Zmiana nie polega wyłącznie na wdrażaniu nowych narzędzi technologicznych. Coraz częściej AI zaczyna wpływać na sposób organizacji badań, współpracy zespołów i podejmowania decyzji. Firmy farmaceutyczne eksperymentują z różnymi modelami: partnerstwami z wyspecjalizowanymi startupami AI, wewnętrznymi zespołami data science czy integracją AI z całym procesem badawczym.

Decyzje firm z branży farmaceutycznej, takie jak przejęcia firm AI czy inwestycje we własne modele, są elementem szerszego trendu, a nie pojedynczymi przypadkami. Przykłady wdrożeń pozwalają lepiej zrozumieć, jak sztuczna inteligencja zaczyna coraz bardziej wpływać na rozwój leków i badania nad chorobami, w tym onkologicznymi.

Dlaczego AI jest stosowana w branży farmaceutycznej?

Rozwój nowych leków należy do bardzo kosztownych i czasochłonnych procesów. Od pierwszych badań laboratoryjnych do wprowadzenia terapii na rynek może minąć nawet kilkanaście lat, a większość projektów kończy się niepowodzeniem na jednym z etapów badań klinicznych. Jednocześnie firmy farmaceutyczne pracują na coraz większych i bardziej złożonych zbiorach danych (biologicznych, genomowych, wynikach badań klinicznych i danych pochodzących z użycia leków). Skala i złożoność tych informacji sprawiają, że tradycyjne metody analizy przestają być wystarczające.

Sztuczna inteligencja zaczęła być postrzegana jako narzędzie, które może pomóc szybciej łączyć dane, identyfikować wzorce i wspierać decyzje badawcze. Modele AI są wykorzystywane do analizy danych, które wcześniej wymagały długiej, ręcznej pracy zespołów naukowych. Z perspektywy firm farmaceutycznych oznacza to skrócenie czasu badań, lepsze wykorzystanie posiadanych danych oraz większą dokładność w doborze kierunków badawczych.

AI w tej branży nie rozwiązuje jednego, jasno zdefiniowanego problemu. Jej wartość polega raczej na wspieraniu wielu etapów procesu badawczego jednocześnie. To sprawia, że AI coraz częściej traktowana jest w farmacji nie jako pojedyncze narzędzie, ale jako element szerszej zmiany w sposobie prowadzenia badań.

Jak AI jest wykorzystywana w badaniach farmaceutycznych

Sztuczna inteligencja w farmacji nie funkcjonuje jako jedno, uniwersalne narzędzie. Jest zestawem metod i systemów, które wspierają różne etapy badań. Jednym z najczęstszych zastosowań jest analiza danych biologicznych i genomowych. Modele AI pomagają porządkować i interpretować ogromne zbiory informacji, które powstają w laboratoriach i badaniach klinicznych i pomaga wskazywać zależności trudne do wychwycenia tradycyjnymi metodami statystycznymi.

AI wykorzystywana jest także na etapie odkrywania i projektowania nowych cząsteczek. Systemy uczące się mogą analizować właściwości chemiczne i biologiczne potencjalnych leków, wspierając naukowców w wyborze najbardziej obiecujących kierunków badań. Oznacza to szybsze odrzucanie mało obiecujących projektów i skupienie się na tych, które mają większy potencjał.

Kolejnym obszarem są badania kliniczne, gdzie AI wspiera zarówno projektowanie samych badań, jak i analizę ich wyników. Modele mogą pomagać w doborze pacjentów, identyfikowaniu podgrup reagujących na terapię czy interpretacji danych zbieranych w trakcie testów. Dzięki temu sztuczna inteligencja staje się narzędziem wspierającym decyzje badawcze na wielu poziomach, nie zastępując pracy naukowców, ale ułatwiając im poruszanie się w coraz bardziej złożonym środowisku danych.

Modele wdrażania AI w firmach farmaceutycznych

Firmy farmaceutyczne nie wdrażają sztucznej inteligencji w jeden, standardowy sposób. Różnice wynikają np. z wielkości organizacji, poziomu rozwoju technologicznego czy dostępu do danych. Często spotykanym podejściem są współprace z wyspecjalizowanymi firmami technologicznymi i startupami AI, które dostarczają konkretne narzędzia lub modele wspierające wybrane etapy badań. Takie partnerstwa pozwalają szybko testować nowe rozwiązania bez konieczności budowania wszystkiego od podstaw.

Firmy decydują się również na rozwijanie kompetencji AI wewnątrz organizacji. Obejmuje to tworzenie zespołów data science i machine learning, które pracują bezpośrednio z naukowcami i zespołami R&D. W tym modelu AI staje się elementem codziennej pracy badawczej, a nie oddzielnym projektem technologicznym. Kluczowe znaczenie ma tu dostęp do wysokiej jakości danych oraz ich integracja z istniejącymi procesami badawczymi.

Najbardziej zaawansowanym podejściem jest integracja AI z całym procesem badawczym, czasem poprzez przejęcia firm technologicznych lub długoterminowe inwestycje w dedykowane rozwiązania. W takim modelu sztuczna inteligencja nie pełni już roli narzędzia wspierającego pojedyncze zadania, ale staje się stałym elementem infrastruktury badawczej. 

Przykłady z rynku: jak firmy i organizacje wykorzystują AI w branży farmaceutycznej

Opisaliśmy już, dlaczego farmacja sięga po sztuczną inteligencję oraz jakie są modele jej wdrażania w tej branży. Poniżej przedstawiamy przykłady, które ilustrują różne podejścia do wykorzystania AI w rzeczywistych projektach badawczych i technologicznych.

Generatywna sztuczna inteligencja i analiza predykcyjna w odkrywaniu leków

W artykule Generative AI and Pharmaceutical Innovation: Accelerating Drug Discovery with Deep Learning and Predictive Analytics autorzy przedstawiają przegląd możliwości, jakie oferuje generatywna AI połączona z predykcyjną analizą danych w kontekście badań farmaceutycznych. W publikacji podkreśla się, że połączenie tych technologii może przyspieszyć proces odkrywania nowych leków, obniżyć jego koszty oraz poprawić jakość projektowanych terapii w porównaniu do tradycyjnych metod, które są często powolne i kosztowne.

W artykule wskazano, że nowoczesne modele generatywne mogą uczyć się z dużych baz danych chemicznych i biologicznych oraz generować informacje o nowych, syntetycznych związkach chemicznych dostosowanych do określonych celów biologicznych. Takie modele są zdolne do tworzenia potencjalnych leków optymalizowanych pod kątem skuteczności, bezpieczeństwa czy biodostępności, co stanowi istotny postęp względem wcześniejszych narzędzi.

Kluczową zaletą podejścia jest także możliwość łączenia generatywnej AI z narzędziami predykcyjnymi, które oceniają właściwości, toksyczność czy symulują zachowanie molekuł w organizmie. Dzięki temu tworzy się swego rodzaju zamknięty cykl projektowania i oceny. Najpierw AI generuje nowe struktury, a następnie modele analityczne oceniają ich przydatność, co pozwala szybko iterować nad kolejnymi propozycjami. To podejście może przyspieszyć ewolucję od surowych danych do potencjalnych leków czy terapii w krótszym czasie niż w klasycznych procesach.

Wskazane w publikacji metody są stosowane przede wszystkim w środowiskach badawczych i akademickich, ale stanowią istotny punkt odniesienia dla przemysłu farmaceutycznego, który coraz częściej sięga po rozwiązania generatywnej AI jako część własnych procesów R&D.

AstraZeneca i Modella AI

AstraZeneca, jeden z największych globalnych koncernów farmaceutycznych, stawia na sztuczną inteligencję jako element strategii badawczo‑rozwojowej. W 2026 roku firma ogłosiła przejęcie startupu Modella AI, który specjalizuje się w rozwiązaniach AI dla badań nad chorobami nowotworowymi. Ta decyzja oznacza integracji AI z procesem odkrywania i projektowania terapii, szczególnie w obszarze onkologii. Jest to przykład modelu wdrażania AI w firmie farmaceutycznej, gdzie narzędzia sztucznej inteligencji stają się integralną częścią codziennej pracy działów R&D.

Modella AI dysponuje modelami sztucznej inteligencji, które analizują dane biologiczne i kliniczne znacznie szybciej niż tradycyjne narzędzia. W ocenie firmy ich technologie mogą wspierać identyfikowanie ważnych wskaźników biologicznych oraz analizować mechanizmy działania związków terapeutycznych, co jest ważne przy projektowaniu nowych terapii. Przejęcie to zostało przedstawione przez zarząd AstraZeneca jako krok w kierunku przyspieszenia badań nad nowymi terapiami i lepszego wykorzystania danych w decyzjach badawczych.

To podejście wpisuje się w szerszy trend w branży farmaceutycznej: firmy przestają traktować AI wyłącznie jako narzędzie wspomagające pojedyncze etapy pracy, a zaczynają włączać ją bezpośrednio w cykl R&D. W przypadku AstraZeneca integracja narzędzi AI stanowi model, w którym sztuczna inteligencja jest częścią struktury operacyjnej firmy, a nie tylko eksperymentem technologicznym. Dzięki temu proces identyfikacji mechanizmów chorobowych i wybór obiecujących związków do dalszych badań może być prowadzony szybciej i skuteczniej.

AlphaFold 3

AlphaFold 3 to zaawansowany model sztucznej inteligencji opracowany przez zespoły Google DeepMind i Isomorphic Labs, który potrafi przewidywać trójwymiarową strukturę oraz wzajemne interakcje najważniejszych molekuł biologicznych, w tym białek, DNA, RNA i ligandów (np. małych cząsteczek stosowanych w lekach). Ta wersja modelu stanowi rozwinięcie wcześniejszych narzędzi, poszerzające zakres predykcji o wiele typów biomolekuł i ich złożonych kompleksów, co daje naukowcom znacznie pełniejszy obraz procesów biologicznych niż dotychczasowe metody predykcyjne.

W opublikowanej informacji podkreślono, że dokładność AlphaFold 3 w przewidywaniu interakcji molekularnych jest wyraźnie wyższa niż w przypadku wcześniejszych narzędzi, a dla niektórych kategorii przewidywań uzyskano nawet dwukrotnie lepsze wyniki w porównaniu z poprzednimi metodami. Takie możliwości pozwalają nie tylko zobaczyć strukturę pojedynczej molekuły, ale także to, jak różne cząsteczki współdziałają ze sobą w komórce, co jest kluczowe przy zrozumieniu mechanizmów chorób oraz projektowaniu nowych terapii.

AlphaFold 3 jest udostępniany naukowcom także poprzez AlphaFold Server, czyli platformę, która umożliwia bezpłatne korzystanie z modelu w badaniach naukowych. Dzięki temu badacze z całego świata mogą generować przewidywania struktur i interakcji molekuł, co przyspiesza pracę badawczą w biologii i odkrywaniu leków, bez konieczności posiadania własnej zaawansowanej infrastruktury obliczeniowej.

AI w medycynie precyzyjnej

W badaniach opublikowanych w Nature Scientific Reports autorzy podkreślają, że sztuczna inteligencja coraz częściej staje się narzędziem łączącym duże i różnorodne dane kliniczne oraz biologiczne w celu wspierania medycyny precyzyjnej. Medycyna precyzyjna dąży do tego, żeby leczenie i opieka były dostosowane do indywidualnych cech pacjenta, takich jak genom, historia chorób czy sposób odpowiedzi na terapię, zamiast opierać się na uogólnionych protokołach leczenia. W tym podejściu AI i techniki uczenia maszynowego są wykorzystywane do analizowania danych z różnych źródeł, aby odkrywać wzorce, które pomagają przewidywać ryzyko chorób, odpowiedź na leczenie oraz identyfikować nowe biomarkery.

AI i techniki ML umożliwiają multimodalną analizę danych, co oznacza możliwość łączenia informacji z genomiki, elektronicznych kart zdrowia, obrazów medycznych czy danych z urządzeń mobilnych pacjenta. Taka kompleksowa analiza pozwala tworzyć wielowymiarowe profile zdrowotne, które mogą wspierać decyzje kliniczne w diagnozie oraz wyborze terapii dopasowanej do konkretnej osoby. W praktyce narzędzia AI pomagają również w wykrywaniu wzorców i czynników ryzyka dla chorób, które tradycyjne metody mogłyby przeoczyć, dzięki czemu możliwe jest dokładniejsze i skuteczniejsze planowanie leczenia.

W publikacji podkreślono, że połączenie tak wielu różnych danych nie jest proste. Dane medyczne pochodzą z różnych systemów, mają różną jakość i nie zawsze są ze sobą kompatybilne, co utrudnia ich wspólną analizę. Dodatkowym wyzwaniem pozostaje ochrona prywatności pacjentów. Mimo tych trudności autorzy podkreślają, że coraz więcej badań i projektów pokazuje potencjał AI jako narzędzia wspierającego medycynę precyzyjną, zarówno w badaniach naukowych, jak i w codziennej praktyce klinicznej.

Korzyści płynące ze stosowania AI w branży farmaceutycznej

Sztuczna inteligencja w branży farmaceutycznej przynosi korzyści na praktycznie każdym etapie procesu odkrywania i wprowadzania leków. W laboratoriach AI pomaga szybciej analizować dane biologiczne, przewidywać struktury białek czy modelować interakcje molekularne, co wcześniej wymagało miesięcy lub lat eksperymentów. Generatywna AI wspiera projektowanie nowych związków chemicznych, automatycznie tworząc molekuły o potencjalnych właściwościach terapeutycznych, które badacze mogą następnie testować w laboratorium.

AI odgrywa także coraz większą rolę w analizie danych klinicznych. Dzięki możliwości łączenia informacji z genomiki, elektronicznych kart zdrowia i wyników badań, modele sztucznej inteligencji pozwalają tworzyć spersonalizowane profile pacjentów. W efekcie terapie mogą być dopasowane do indywidualnych potrzeb, a badania kliniczne projektowane w sposób bardziej trafny i efektywny. Wdrożenie takich narzędzi w firmach farmaceutycznych, jak pokazuje przykład AstraZeneca, zmienia także codzienną pracę zespołów badawczych, wprowadzając AI jako integralną część decyzji R&D i procesów operacyjnych.

Korzyści z AI wykraczają poza same badania i rozwój. Systemy oparte na sztucznej inteligencji pomagają identyfikować nowe biomarkery i potencjalne cele terapeutyczne, przewidywać skutki uboczne leków i wspierać procesy regulacyjne, a także ułatwiają współpracę między firmami i instytucjami naukowymi, dzięki czemu wiedza i dane mogą być szybciej wymieniane i wykorzystywane w kolejnych projektach. Wszystko to prowadzi do szybszego wprowadzania nowych leków na rynek, większej dokładności w badaniach i lepszej opieki nad pacjentem.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja staje się w branży farmaceutycznej coraz częściej wykorzystywanym narzędziem wspierającym pracę z danymi oraz planowanie badań. Zamiast pojedynczych zastosowań, coraz częściej pojawia się podejście, w którym AI jest stopniowo włączana w codzienne procesy badawcze i analityczne. AI może wspierać branżę farmaceutyczną w bardziej uporządkowanym i świadomym podejściu do badań oraz rozwoju terapii.

Duże znaczenie ma nie tylko sama technologia, ale także jakość danych, ich łączenie z różnych źródeł oraz sposób, w jaki wyniki analiz są wykorzystywane w pracy zespołów. Te elementy decydują o tym, jaką wartość wnoszą rozwiązania oparte na AI.