Startup AI do opracowywania leków od założyciela DeepMind pozyskał 2,1 mld USD inwestycji
Spin-off Alphabet, założony przez Demisa Hassabisa, otrzymał finansowanie w wysokości 2,1 mld USD. Celem ambitnego projektu jest stworzenie systemu AI zdolnego rozwiązać problemy wszystkich znanych medycynie chorób.
Tutaj, w ciszy londyńskich laboratoriów i gabinetów funduszy venture capital, dzieje się coś znacznie ważniejszego niż kolejna runda finansowania. Patrzę na transakcję Isomorphic Labs jak na punkt bez powrotu dla całego przemysłu farmaceutycznego. 2,1 mld USD to nie tylko rekordowa kwota dla AI-biotechnologii, to cena wiary w to, że pigułkę można nie odkryć, ale wyliczyć.
Istota: co naprawdę się dzieje
Formalnie widzimy klasyczny cykl venture capital: w marcu 2025 r. – 600 mln USD, teraz – 2,1 mld USD przy nieujawnionej wycenie. Inwestorzy na czele z Thrive Capital dają pieniądze startupowi, który nie ma ani jednego kandydata w badaniach klinicznych, a którego harmonogram przesunął się z końca 2025 r. na koniec 2026 r. Hassabis nazywa to „uwagą” dotyczącą testów przedklinicznych, ale my wiemy, że w farmacji diabeł tkwi w szczegółach etapowości.
Jednak należy patrzeć nie na opóźnienia, ale na architekturę transakcji. Skład inwestorów – Thrive Capital, MGX (Abu Zabi), Temasek (Singapur), UK Sovereign AI Fund – wskazuje, że to nie finansowanie firmy, to finansowanie projektu infrastrukturalnego o skali państwowej. Wielka Brytania wchodzi bezpośrednio przez fundusz suwerenny. I to jest główny sygnał: państwa zdały sobie sprawę, że ten, kto pierwszy zbuduje działający silnik projektowania leków AI, będzie kontrolował nie rynek, ale samo prawo dostępu do nowoczesnej medycyny.
Chronologia i kontekst
Daty mają tu znaczenie. 2021 r. – wydzielenie z DeepMind. 2024 r. – Hassabis i Jumper otrzymują Nagrodę Nobla za AlphaFold. 2025 r. – zamknięty kod AlphaFold 3 wywołuje falę krytyki, ale jednocześnie pojawiają się otwarte odpowiedniki: Boltz-2, OpenFold3, Chai-1. Społeczność próbuje dogonić odjeżdżający pociąg, ale problem polega na tym, że w momencie, gdy klonują AlphaFold 3, Isomorphic już testuje IsoDDE – system, który nieoficjalnie nazywany jest „AlphaFold 4” i który według kluczowych benchmarków dwukrotnie przewyższa poprzednika w dokładności na złożonych celach.
Równolegle zachodzi tektoniczne przesunięcie w środowisku konkurencyjnym. Na początku 2026 r. Eli Lilly i NVIDIA inwestują 1 mld USD we wspólne laboratorium AI, a w kwietniu 2026 r. OpenAI uruchamia GPT-Rosalynd – własny model dla biologii. Tym samym runda Isomorphic Labs to odpowiedź na to, że rynek narzędzi zamienia się w wyścig zbrojeń. Tradycyjni giganci farmaceutyczni są przerażeni: Novartis, Johnson & Johnson i Eli Lilly już płacą Isomorphic Labs na podstawie umów partnerskich, ale jednocześnie zdają sobie sprawę, że ich własne działy B+R szybko się starzeją.
Kto wygrywa, a kto przegrywa
Wygrywa Alphabet. W istocie korporacja buduje podwójny monopol: Google DeepMind kontroluje modele podstawowe, a Isomorphic Labs – ich zastosowanie w biologii. Jednocześnie Alphabet zachowuje opcję całkowitego oddzielenia Isomorphic Labs w przyszłości. To klasyczna strategia maksymalizacji wartości: napompować aktywa pieniędzmi i talentami pod skrzydłami holdingu, a następnie wypuścić na IPO z kapitalizacją dziesiątek miliardów dolarów.
Przegrywają tradycyjne CRO i wczesne startupy AI. Recursion Pharmaceuticals, niegdyś gwiazda tego rynku, straciła prawie 90% kapitalizacji od 2021 r., a Nvidia całkowicie wyszła z ich kapitału w lutym 2026 r. BenevolentAI opuściła giełdę. Przyczyna jest prosta: platformowe podejście Isomorphic z nastawieniem na „wszystkie choroby naraz” dewaluuje niszowych graczy. Inwestorzy nie potrzebują już dziesięciu różnych firm na każdy rodzaj raka, potrzebują jednego obliczeniowego potoku. Pieniądze odpływają od wielu małych AI-biotechów do jednego giganta.
Czego media nie dopowiadają
Nieoczywisty insight: 2,1 mld USD pozyskano nie pod przyszłe leki, ale pod data play.
Zwykłe media piszą o „lekach stworzonych przez AI” i „misji rozwiązania wszystkich chorób”. Ale doświadczony analityk widzi tu inny aktyw – eksperymentalne dane w zamkniętej pętli. Wyjaśnię. IsoDDE to nie tylko program, to mechanizm sprzężenia zwrotnego. Firma posiada laboratoria w Londynie i Lozannie. Za każdym razem, gdy ich model przewiduje strukturę białka, a chemicy-eksperymentatorzy potwierdzają lub obalają to w „mokrym” laboratorium, model jest dodatkowo trenowany na unikalnych, nigdzie nieopublikowanych danych. Te dane – w tym informacje o „ukrytych kieszeniach” wiązania, których nauka nie widziała od dziesięcioleci – nie są publicznie dostępne. Stanowią własność prywatną firmy. To właśnie ten zbiór fizycznie zweryfikowanych interakcji białko-ligand, a nie linijki kodu, jest główną barierą wejścia. Po 18–24 miesiącach ten zbiór stanie się krytycznie duży, aby konkurenci bez własnych laboratoriów zostali w tyle na zawsze. To właśnie za prawo do posiadania tej unikalnej pętli „przewidywanie-synteza-test” inwestorzy płacą szalone pieniądze.
Prognoza: następne 30 dni i 90 dni
30 dni. Rynek zacznie gorączkować. Należy spodziewać się gwałtownego wzrostu inwestycji w firmy produkujące zautomatyzowany sprzęt laboratoryjny do syntezy i skriningu. Jeśli Isomorphic Labs skalibruje swój potok, „żelazne ręce” do mokrych laboratoriów staną się deficytem. Jednocześnie zobaczymy przecieki w stylu „byli pracownicy DeepMind krytykują zamknięcie IsoDDE”, co wywrze krótkoterminową presję na narrację, ale nie na kapitalizację. Sam Hassabis udzieli kilku wywiadów, w których ostrożnie przesunie nacisk z „leczenia wszystkich chorób” na „pierwsze badania kliniczne”, przygotowując rynek na pragmatyczny, a nie fantastyczny scenariusz.
90 dni. Nadejdzie moment prawdy dla big pharma. Oczekuję, że co najmniej jeszcze jeden gigant rangi Pfizer lub Roche zawrze sojusz z Isomorphic Labs na kwotę ponad 2 mld USD lub spróbuje wykupić ekskluzywny dostęp do platformy dla konkretnych obszarów terapeutycznych. Równolegle aktywizują się regulatorzy: FDA i EMA wydadzą wspólne oświadczenia o konieczności walidacji modeli AI do badań przedklinicznych. To nie zatrzyma postępu, ale stworzy dodatkowy filtr, który działa na korzyść Isomorphic Labs jako najbogatszego i najlepiej przygotowanego gracza. Pytanie nie brzmi już, czy AI zastąpi chemików-syntetyków, ale czy przemysł zdąży przekwalifikować tych specjalistów, zanim skrining milionów cząsteczek dziennie stanie się standardową procedurą kosztującą grosze w przeliczeniu na jedną hipotezę.
— Editorial Team
Brak komentarzy.