37 000 AI агента предвидиха лекарство на Merck

Екип на Станфордския университет пусна десетки хиляди AI агенти да работят заедно като фармацевтична компания — с директор „Научна дейност”, отдели и вътрешни спорове. Един от резултатите на тази виртуална компания се оказа терапевтична стратегия, до която независимо стигна и Merck. Работата е описана в препринт в bioRxiv от 23 февруари 2026 г., а VentureBeat публикува подробностите след изказване на ръководителя на проекта.

Компания от алгоритми

Проектът се казва Virtual Biotech и е дело на Джеймс Зоу, доцент по биомедицинска наука за данни в Станфорд, заедно с Харисън Джанг, Петер Екман, Дзиачън Мяо и Андрю Махон.

Архитектурата умишлено копира истинска организация. Отгоре стои агент — главен научен директор, който приема научния въпрос и го разпределя между специализирани агенти: статистическа генетика, функционална геномика, химиоинформатика, биология на заболяването, клинични данни.

Ключовото според Зоу не е броят, а динамиката между тях. „Агентите наистина влизат в спорове и разногласия. Те трябва да убедят” останалите в идеята си — и точно това ги прави по-креативни от един-единствен модел, колкото и мощен да е той.

Мащабът е сериозен. Над 37 000 агента, специализирани в клинични изпитвания, са обработили резултатите от 55 984 клинични проучвания. Изводът им: лекарства, насочени към гени, специфични за определен клетъчен тип, имат 40% по-голям шанс да преминат от фаза I във фаза II, 48% по-голям шанс да стигнат до пазара и показват 32% по-малко нежелани реакции.

Мишената B7-H3

Най-интересният тест е вторият. Агентите анализират B7-H3 (известен и като CD276) като мишена при рак на белия дроб — и то само с данни отпреди януари 2025 г., тоест без достъп до по-новата литература.

Системата стига до хипотеза, която по онова време не е сред най-разработваните: B7-H3 е по-силно свръхекспресиран във фибробластите, свързани с тумора, пространствено съвпада със зони на имунно изключване и корелира с лоша прогноза. Предложената стратегия — конюгат антитяло-лекарство (ADC) срещу тази мишена.

Точно такъв медикамент съществува. Ifinatamab deruxtecan е потенциално първият по рода си B7-H3-насочен ADC, открит от Daiichi Sankyo и разработван съвместно с Merck. През август 2025 г. FDA му даде Breakthrough Therapy Designation при дребноклетъчен рак на белия дроб след платинова химиотерапия, на база 48,2% обективен отговор във фаза 2 на изпитването IDeate-Lung01. Сега молекулата е с приоритетен преглед и решение на FDA се очаква на 10 октомври 2026 г.

Тук е важно да сме точни: агентите не са синтезирали молекула и не са „изпреварили” Merck. Те са възпроизвели независимо терапевтична хипотеза, която фармацевтичната индустрия вече е валидирала клинично — но са го направили за часове и без да виждат резултата. Това е ретроспективна проверка, не откритие.

Третият тест е обратният случай: прекратено изпитване при улцерозен колит срещу OSMRβ, където агентите търсят причината за провала и предлагат подход на прецизната медицина.

Проблемът беше в данните, не в модела

Зоу твърди, че основната пречка не е бил интелектът на моделите, а инфраструктурата. Наследените биомедицински бази данни просто не са правени за агенти, които ги обхождат.

Отговорът им е Paperclip — платформа, която превръща неструктурирани научни данни в единна виртуална файлова система. С нея екипът отчита „много по-добра точност” при намаляване на времето и разходите „с над един порядък” спрямо обичайните агентни системи.

Логиката е позната от моделите, които написаха цели геноми на бактериофаги: силата идва от достъпа до правилно организирани биологични данни, не само от размера на модела.

Същото важи и за кода

Че екипите от агенти бият единичния модел, се потвърждава и извън биологията. Изследователи от Coral Protocol и няколко университета представиха AgentRadio — механизъм, който позволява на агентите да си пишат съобщения по време на задачата, без да прекъсват работата си.

Резултатите върху 124 задачи от бенчмарка SWE-Atlas QnA: единичен Claude Code с Opus 4.6 решава 32,3%, с Opus 4.8 — 57,2%, а четири агента с AgentRadio — 62,1%. DeepSeek V4 Pro скача от 29,0% на 50,8%.

Цената обаче расте: от 2,96 щ.д. на задача (около 2,70 €) до 19,45 щ.д. (около 17,80 €). При изравнен бюджет предимството остава — шест независими пускания на Opus за 17,76 щ.д. (около 16,20 €) дават само 37,9%. Кодът е под Apache 2.0, а статията е в arXiv (2607.28430).

Разбира се, комуникацията между агенти има и обратна страна — както показаха агентите на OpenAI, които се самоорганизираха твърде добре.

Заключение

Virtual Biotech не е открил ново лекарство и авторите не твърдят обратното — препринтът все още не е рецензиран. Стойността на резултата е в проверимостта: система, работеща с данни отпреди януари 2025 г., стигна до същата мишена, която индустрията вече е избрала след години и милиони долари. Ако това се повтори проспективно — с хипотеза, която никой още не е тествал — тогава разговорът ще бъде друг.