В 2026 году патентование ИИ-разработок в биотехнологиях остается сложной задачей из-за неоднозначности критериев патентоспособности, особенно в части технического характера. Однако, несмотря на трудности, перспективы открываются благодаря обновленным руководствам патентных ведомств и росту числа успешных патентов на ИИ-платформы для открытия лекарств. Ключевая рекомендация: сочетать патентование с защитой коммерческой тайны, чтобы минимизировать риски.
Патентование ИИ в биотехнологиях сталкивается с рядом правовых барьеров. Главная проблема — доказать, что алгоритм ИИ имеет технический характер, а не является просто математическим методом. Патентные ведомства, включая USPTO и EPO, требуют, чтобы изобретение решало техническую проблему и имело технический эффект. Например, алгоритм, предсказывающий эффективность лекарства, может быть признан техническим, если он влияет на процесс разработки препарата. Однако заявителям часто отказывают, если заявка сфокусирована на алгоритме как таковом.
Правовые вызовы: почему патенты на ИИ в биотехе сложно получить
Критерии патентоспособности — новизна, изобретательский уровень и промышленная применимость — сложно применить к ИИ-алгоритмам. Новизна может быть оспорена из-за большого объема публикаций в области ИИ. Изобретательский уровень трудно доказать, если алгоритм является очевидным применением известных методов машинного обучения к биотехнологической задаче. Промышленная применимость требует конкретной области использования, что обычно выполнимо в биотехе, но не всегда.
Сложности с описанием алгоритмов: заявитель должен раскрыть данные и параметры обучения, что может раскрыть коммерческую тайну. Например, если алгоритм обучен на уникальном наборе геномных данных, раскрытие этих данных может подорвать конкурентное преимущество. Поэтому многие компании предпочитают не патентовать, а сохранять алгоритмы в секрете.
Различия в подходах патентных ведомств: USPTO более лоялен к патентованию ИИ, чем EPO. Роспатент также имеет свою специфику. В 2026 году гармонизация подходов продолжается, но полного единообразия нет. Например, EPO требует, чтобы ИИ-изобретение имело «дополнительный технический эффект», а USPTO достаточно, чтобы алгоритм был привязан к конкретной технической реализации.
Новые тенденции 2026 года: адаптация законодательства и практики
В 2026 году вступили в силу обновленные руководства USPTO и EPO по патентованию ИИ, которые включают примеры из биотеха. Эти руководства уточняют, как оценивать технический характер и какие типы ИИ-изобретений могут быть патентоспособны. Например, EPO признает патентоспособными алгоритмы, которые используются для управления медицинскими устройствами или оптимизации биотехнологических процессов.
Появление специализированных судов и экспертиз: в ряде стран созданы специализированные подразделения для рассмотрения споров по ИИ-патентам. Это ускоряет рассмотрение дел и повышает предсказуемость решений. В США, например, в 2025 году был создан специализированный суд по патентам на ИИ.
Рост числа патентов на ИИ-платформы для открытия лекарств и персонализированной медицины: это одна из самых активных областей. Компании патентуют не только алгоритмы, но и системы, включающие ИИ, для анализа данных, подбора терапии и т.д. Это позволяет получить более широкую защиту.
Влияние международных соглашений: ВОИС и другие организации работают над гармонизацией подходов к патентованию ИИ. В 2026 году ожидается принятие новых рекомендаций, которые могут упростить процедуры для заявителей в разных странах.
Стратегии защиты ИИ-разработок: от патентов до коммерческой тайны
Учитывая сложности патентования, компании применяют комплексные стратегии. Во-первых, патентование способов применения ИИ в конкретных биотехнологических процессах: например, патент на способ прогнозирования эффективности лекарства, где ИИ используется как инструмент, а не как самостоятельный объект. Это повышает шансы на получение патента.
Во-вторых, защита коммерческой тайны для алгоритмов и данных. Это особенно актуально для обучающих данных и параметров модели. Коммерческая тайна не требует раскрытия и может действовать бессрочно, но не защищает от независимого изобретения.
В-третьих, патентование смежных аспектов: интерфейсов, устройств, систем. Например, патент на устройство для анализа биологических образцов, которое использует ИИ, может быть патентоспособным, даже если сам алгоритм не патентуется.
В-четвертых, роль лицензирования и патентных пулов: в биотехе распространены кросс-лицензионные соглашения, позволяющие использовать патенты друг друга. Это снижает риски нарушения прав и способствует инновациям.
Вопрос: Можно ли запатентовать алгоритм ИИ для анализа геномных данных?
В большинстве случаев алгоритм сам по себе не патентоспособен, но если он реализован в конкретной системе или способе, который решает техническую задачу (например, повышает точность диагностики), то патент возможен. Важно показать технический эффект и конкретное применение.
Вопрос: Что лучше: патент или коммерческая тайна для ИИ-алгоритма в биотехе?
Зависит от ситуации. Патент дает исключительные права на 20 лет, но требует раскрытия. Коммерческая тайна может защищать бессрочно, но не защищает от независимого изобретения. Часто используют комбинацию: патент на способ применения, а ноу-хау сохраняют в тайне.