Финансы и исследования в фармацевтике: связь с науками о жизни
Группы в области наук о жизни, описанные в части G, относятся к крупнейшим частным инвесторам в искусственный интеллект в Швейцарии, хотя их инвестиции служат скорее исследованиям и разработкам, чем финансам. Roche через свою исследовательскую организацию и дочернюю компанию Genentech в Южном Сан-Франциско создала программу, которую называет «lab in the loop»: модели генерируют гипотезы для разработки лекарств, лабораторные эксперименты их проверяют, а результаты затем улучшают модели. В 2021 году Genentech приобрела компанию в области машинного обучения Prescient Design, а в 2023 году объявила о сотрудничестве с производителем чипов NVIDIA.1 Novartis придерживается аналогичной стратегии через партнёрства, включая альянс с Microsoft, созданный в 2019 году, и сотрудничество с Isomorphic Labs, компанией группы Alphabet, объявленное в январе 2024 года.2
Сократят ли такие программы долгий и дорогостоящий путь от мишени до одобренного лекарства, остаётся неясным. Ряд соединений, открытых при существенном использовании машинного обучения, вступил в клинические испытания в начале 2020-х годов, однако пока не доказано, что доля таких соединений, доходящих до рынка, отличается от доли соединений, найденных традиционными методами. Поэтому внимательные наблюдатели относятся к заявлениям отрасли с осторожностью.3 Для финансового центра это важно в двух отношениях. Инвестиции в искусственный интеллект меняют структуру расходов на исследования и профиль специалистов, которых группы нанимают в Базеле. Если технология окажется успешной, она может также изменить экономику лицензирования и венчурного финансирования биотехнологий, описанную в части G, глава IV, поскольку небольшие команды с доступом к моделям и данным смогут создавать кандидаты в лекарственные препараты с меньшими затратами.
Группы также используют искусственный интеллект в своих финансовых и казначейских функциях. Центры общего обслуживания в сфере бухгалтерского учёта, закупок и расчёта заработной платы, некоторые из которых обслуживают деятельность по всему миру из Базеля или из более дешёвых мест за рубежом, — естественные кандидаты на автоматизацию. Казначейства используют модели прогнозирования денежных потоков и валютных позиций. Налоговые подразделения, сталкивающиеся с требованиями отчётности по Второму компоненту (Pillar Two), описанными в части G, глава III, используют инструменты работы с данными для сбора и сверки информации из многих юрисдикций.4 Эти применения менее заметны, чем поиск лекарств, хотя их влияние на занятость в регионе вполне может оказаться бо́льшим.
Примечания
- Roche и Genentech, годовые отчёты и пресс-релизы о приобретении Prescient Design (2021) и сотрудничестве с NVIDIA (ноябрь 2023 года); описания подхода «lab in the loop» в публикациях Genentech. Подлежит проверке. ↩
- Novartis, пресс-релизы о стратегическом альянсе с Microsoft (октябрь 2019 года) и исследовательском сотрудничестве с Isomorphic Labs (январь 2024 года), а также годовые отчёты. Статус подлежит проверке. ↩
- О клиническом портфеле соединений, открытых с помощью ИИ, и первых данных о показателях успеха см. обзорные статьи в Nature Reviews Drug Discovery и Drug Discovery Today с 2022 года. Подлежит проверке. ↩
- О корпоративных финансовых и налоговых функциях фармацевтических групп см. часть G, главы II и III; о применении ИИ в общем обслуживании и налоговой отчётности см. публикации крупных аудиторских и консалтинговых компаний. Статус подлежит проверке. ↩
Только для общего ознакомления. Настоящая статья не является юридической или налоговой консультацией, не заменяет консультацию по конкретному делу и не создаёт отношений между адвокатом и клиентом. Она отражает правовое положение по состоянию на октябрь 2026 г.