Rok 2026 podle lídrů vědy o živé přírodě: AI, data a nové paradigma v biotechnologiích

S příchodem roku 2026 se svět biotechnologií a životních věd připravuje na další velkou technologickou vlnu. Není to revoluce zkratkovitě slibující zázračné terapie přes noc. Spíše jde o strategické přizpůsobení odvětví novým nástrojům, datům a obchodní logice, kterou umělá inteligence a digitální technologie umožňují. Přestože se tyto predikce mohou zdát jako „další trendový seznam“, vliv, který budou mít na strukturu průmyslu i zdravotní péče, je fundamentální.

Jedním z hlavních témat, které odborníci označují za klíčové pro rok 2026, je dlouhodobé a hluboké zapojení umělé inteligence (AI) do celého procesu vývoje léčiv, diagnostiky i regulace. Dosud byla AI častěji spojována s výzkumnými experimenty či přístupy k designu nových molekul. V příštím roce ale podle lídrů odvětví vstoupí AI do role „správce dat“ a „strukturálního lídra“, který propojí různé fáze výzkumu a dodá nové analytické schopnosti i v oblastech, které byly dříve výsadou lidské expertizy.

Paměť dat, jejich správa a regulace budou mít zásadní dopad na celý průmysl. AI a strojové učení začnou hrát podstatnou roli jako nástroj pro analýzu klinických dat, automatizaci statistických modelů, identifikaci odchylek a predikci výsledků zkoušek, což může zkracovat čas potřebný k přípravě žádostí o schválení a ke vstupu léku na trh .To je posun od tradiční once-off analýzy k real-time insights, které průběžně zlepšují design i průběh klinických studií.

Významným aspektem bude i efektivnější regulace. Expertky a experti v rozhovorech upozorňují, že regulační orgány, jako jsou FDA v USA nebo EMA v Evropské unii, se přizpůsobují tak, aby mohly lépe zvládat a hodnotit výstupy generované AI a zpracovávané na základě masivních datových souborů. EU AI Act vstoupí v platnost v první polovině roku 2026 a právě jeho rámec může posunout regulaci od reaktivního modelu k prediktivnímu a transparentnímu systému, který integruje AI jako partnera v hodnocení bezpečnosti a účinnosti nových léčivých přípravků.

To neznamená, že bude lidský faktor nahrazen. Podle lídrů oboru AI slouží především k podpoře odborné práce a rozhodování, nikoli k jejímu nahrazení. AI urychlí rutinní a časově náročné úkoly – jako je čištění dat, odhalování anomálií nebo vytváření prvotních modelů – ale finální rozhodnutí zůstávají v rukou zkušených vědců a lékařů.

Dalším trendem, který odborníci zmiňují, je transformace klinických zkoušek. V tradičním modelu se testování nových léků zdržovalo složitými manuálními procesy, administrativními překážkami a náročnou koordinací dat napříč lokalitami. Nástup AI a digitalizace umožňuje experimentovat s novými modely – například s decentralizovanými klinickými studiemi, které používají data z nositelných zařízení, virtuálních klinik a elektronických zdravotních záznamů k rychlejšímu a reprezentativnějšímu sběru dat. Tento přístup může nejen zrychlit začátek a průběh studií, ale také zlepšit zapojení různorodých populací pacientů, což přispívá k spolehlivějším výsledkům.

Nejde ale jen o to, jak AI analyzuje data. Lídři také vidí potenciál v tom, že technologie umožní rychlejší adaptaci výrobních procesů a optimalizaci bioprodukce. Klinická výroba a životnost terapeutických produktů budou těžit z flexibilních digitálních modelů, které se mohou přizpůsobovat individuálním potřebám pacientů a zároveň minimalizovat plýtvání, chybovost a zbytečné přerušení výroby.

V pozadí tohoto technologického posunu stojí také fakt, že vedení firem a strategičtí investoři už AI nezvažují jen jako „další nástroj“, ale jako klíčovou infrastrukturu životních věd, bez které se nelze udržet v globální konkurenci. Analytici mimo hlavní interview potvrzují, že investice do cloudových platforem, integrovaných datových systémů a modelů strojového učení jsou již považovány za strategická rozhodnutí, stejně jako investice do výzkumu nových terapií.

V některých případech to vede i k novému paradigmatu spolupráce mezi akademickou sférou, průmyslem a regulačními institucemi. Namísto izolovaných výzkumných projektů roste tlak na sdílení dat bezpečným a transparentním způsobem, aby se zrychlil vývoj nových řešení a snížilo opakování dříve provedných experimentů.

Podle průzkumů mezi výkonnými představiteli biotechnologií se také očekává, že fúze a akvizice v sektoru se zvýší, protože firmy budou hledat synergii mezi technologickými schopnostmi a výzkumnými talenty. To může pomoci menším inovativním společnostem rozšířit své řešení a větším firmám adaptovat agilní přístupy.

Napříč těmito trendy se objevuje jeden silný společný jmenovatel – data. Data se stávají hlavním aktivem, který umožňuje rychlejší rozhodování, přesnější predikce a efektivnější vývoj léčiv. V roce 2026 se budeme nacházet v situaci, kdy data nejsou už jen doplňkem výzkumu, ale centrálním prvkem strategických rozhodnutí v celé hodnotové síti biotechnologií a medicíny.

Navzdory optimistickému tónu lídři zároveň upozorňují na nutnost robustních rámců etiky a regulace, aby se využití AI a dat nestalo zdrojem zkreslení nebo zvýšeného rizika pro pacienty. Rychlý technologický pokrok vyžaduje stejnou rychlost adaptace v politickém i právním prostředí, jinak může vést k napětí mezi inovacemi a ochranou veřejného zdraví.

Nejde tedy jen o to, co je technologicky možné. Rok 2026 se jeví jako rok, kdy se technologie AI, velká data a digitální infrastruktura integrují do každodenní praxe vědy o životě, mění způsoby, jakými léky vznikají, jak jsou testovány, regulovány i dodávány pacientům.