Anthropic показала первые итоги работы Claude над лекарствами с шестью партнёрами

Команда Anthropic по наукам о жизни сообщает, что за последние несколько месяцев вела глубокие исследовательские партнёрства с шестью организациями, разрабатывающими новые лекарства: BigHat Biosciences, Bristol Myers Squibb, Divergence Labs, Enveda, Generate Biomedicines и The Column Group. Кроме того, компания начала собственные работы по поиску лекарств, в том числе программы по редким детским формам мышечной дистрофии, где Claude берёт на себя значительную часть научной и операционной работы. Стратегия, по словам авторов, в том, чтобы ИИ участвовал во всех этапах разработки препарата (поиск мишени, дизайн молекулы, оптимизация производства, подготовка регуляторных документов, планирование и проведение испытаний), потому что узкие места распределены по всему процессу. Anthropic объясняет пользу проектов тремя причинами: лучше понять сильные и слабые стороны моделей (уже определены конкретные улучшения), получить кейсы для научного сообщества и, если траектория сохранится, добиться прямого эффекта, возможных новых лекарств от пищевой аллергии, редких детских болезней и нескольких форм рака.

Generate Biomedicines работает над тем, чтобы сделать CAR T-клеточную терапию применимой не только при раке крови, но и при солидных опухолях. Для этого нужно сократить одну часть генетических инструкций терапии, освободив место для дополнительных. Шесть учёных Generate использовали Claude Code для предложения новых вариантов. Один вариант оказался примерно на 70% короче стандартного, а в лабораторных тестах был эффективнее: иммунные клетки производили примерно в 10 раз больше рецепторов, эффективнее убивали опухолевые клетки и дольше оставались активными.

Divergence Labs разрабатывает новый способ лечения пищевой аллергии: препарат должен отсоединять молекулу IgE от иммунных клеток, а не только нейтрализовать свободный IgE, как стандартные лекарства. Для этого нужен двухплечевой дизайн: одно плечо прочно связывает IgE, другое помогает оторвать его от клетки. Claude превратил цели в подробный план дизайна и затем в основном самостоятельно создал примерно 35 000 вариантов антител за около месяца. В первых тестах нашлись три варианта, связывающих IgE, и 20, способных его отсоединять; три из этих 20, по-видимому, отсоединяли IgE лучше стандартного препарата. Следующий шаг, собрать препарат, объединяющий оба плеча.

BigHat Biosciences сочетает ИИ с автоматизированной лабораторией. Учёные BigHat и исследователь Anthropic с помощью Claude улучшали три свойства двух фрагментов антител: один нацелен на раковые клетки, другой должен дольше удерживать препарат в организме. Claude, подключённый к лабораторной системе данных Reccy, предлагал изменения, а лаборатория за около 10 недель изготовила и проверила около 1 010 вариантов. В ходе работы команда заподозрила, что стандартные метрики термостабильности и слипания вводят в заблуждение; Claude и исследователь пересмотрели исходные данные и предложили другие метрики и изменение протокола, которое учёные BigHat доработали и провели, основные предсказания подтвердились. Лучшие версии связывались с мишенью более чем в 10 раз прочнее, противораковый вариант оставался в растворе при температуре на 18°C выше, а вариант для продления действия препарата слипался более чем в 100 раз медленнее исходного.

Enveda: химики-технологи тратили на бумажную работу до 75% времени. Компания построила систему, связывающую все производственные документы с Claude, который отмечает возможные проблемы. В тестах на 1 061 странице документации Claude нашёл все 11 проблем, замеченных проверяющими-людьми, и указал ещё семь, которые те пропустили; время проверки человеком сократилось на 89%, с более чем 25 часов до менее чем трёх. Кроме того, Claude написал первые черновики двух важных регуляторных документов: один занял четыре часа вместо примерно трёх месяцев вручную, а во втором стандартная проверка людьми нашла одну незначительную ошибку.

The Column Group (TCG) создаёт компанию Pleiades, которая с помощью Claude должна вести намного больше и более сложных программ разработки, чем обычно под силу небольшой команде. Идея в том, чтобы снизить научные и административные издержки и дать инвесторам смелее поддерживать амбициозные идеи; если сработает, модель можно тиражировать по отрасли. Первый навык Claude для Pleiades, оценка того, стоит ли заниматься лекарственными мишенями, проверен на 45 парах «мишень, заболевание». Bristol Myers Squibb (BMS) недавно начала использовать Claude для оценки планов клинических испытаний раннего препарата и вероятности их успеха; расширить эту работу стороны планируют в 2027 году. В приведённой в посте цитате Michael Pourdehnad отмечает, что по одному запросу Claude выдал основательный первичный анализ, на который иначе ушли бы дни.

Отдельно Anthropic купила Mithril Medicine, компанию из одного человека, разрабатывавшую лечение двух редких форм мышечной дистрофии. Основатель Cody Tranbarger с помощью Claude организовал контракты, логистику и эксперименты с 11 внешними лабораториями, и Mithril менее чем за 18 месяцев дошла от идеи до многообещающих результатов на мышах для возможного лечения одной из форм. Теперь Cody работает в Anthropic и планирует несколько новых программ. Если кандидаты в препараты подтвердятся, Anthropic ожидает, что лекарство будет готово к началу клинических испытаний на людях уже в конце 2028 года.

Авторы подчёркивают, что вся работа на ранней стадии и в основном доклиническая, то есть препараты ещё не тестируются на людях. Компания намерена расширять роль Claude на клинические испытания и искать партнёров с препаратами на клинической стадии. Среди других шагов Anthropic: запуск Claude Science (рабочая среда на основе ИИ для исследователей), кредиты Claude для учёных, Life Sciences Verification Program (доверенные организации получают самые мощные модели с более мягкими версиями защитных ограничений) и открытый набор приглашённых исследователей в области наук о жизни.

Ключевые факты

Anthropic за несколько месяцев провела партнёрства с шестью организациями (BigHat, BMS, Divergence Labs, Enveda, Generate Biomedicines, The Column Group) и запустила собственные программы, купив Mithril Medicine.
Divergence Labs: Claude в основном самостоятельно создал около 35 000 дизайнов антител за месяц; в первых тестах найдено три связывающих IgE и 20 отсоединяющих его, из них три превзошли стандартный препарат.
BigHat: из около 1 010 проверенных вариантов лучшие связывались более чем в 10 раз прочнее, а один слипался более чем в 100 раз медленнее исходного.
Enveda: время проверки производственной документации человеком снижено на 89% (с более чем 25 часов до менее трёх), Claude нашёл все 11 известных проблем и ещё семь пропущенных.
Работа в основном доклиническая; препарат из программ Mithril, по ожиданию Anthropic, может быть готов к клиническим испытаниям на людях не раньше конца 2028 года.

Почему это важно

Anthropic показывает, что ИИ-модель можно применять не только для предложения молекул, но и на соседних этапах разработки лекарства: дизайн антител, оптимизация свойств, проверка производственных документов, подготовка регуляторных текстов, планирование испытаний. Компания идёт и дальше, запускает собственные программы и купила Mithril Medicine, где Claude выполняет значительную часть научной и операционной работы. Это переход от роли поставщика модели к участию в реальных программах разработки препаратов. Но пока это ранние результаты: клинических данных нет, а срок возможного старта испытаний на людях, не раньше конца 2028 года.

Кому это важно

Биотехнологическим и фармацевтическим компаниям, которые решают, где подключать ИИ: примеры Enveda (документация), BigHat (оптимизация кандидатов), Divergence Labs (генерация вариантов) и BMS (планирование испытаний) показывают разные точки приложения. Инвесторам в биотех интересна модель Pleiades, небольшая команда с большим числом программ. Учёным-исследователям адресованы Claude Science, кредиты Claude, Life Sciences Verification Program и открытый набор приглашённых исследователей. Также материал полезен тем, кто следит за стратегией Anthropic.

Как это применить

Прямой инструкции в посте нет, но из кейсов видны рабочие схемы. Подключить документы компании к модели и поручить ей отмечать возможные проблемы, оставив финальное решение людям (так сделала Enveda). Связать модель с лабораторной системой данных и итеративно проверять её предложения в лаборатории (BigHat). Использовать модель для первичного анализа и плана испытаний при планировании клинической стадии (BMS). Организациям, занятым поиском лекарств, Anthropic предлагает обратиться к ней для сотрудничества; учёные могут воспользоваться Claude Science и кредитами Claude. Условия доступа и цены в посте не приведены.

Можно ли доверять

Это материал самой Anthropic, то есть заинтересованной стороны, и он описывает её собственные проекты и партнёров. Результаты приводятся через технические отчёты и препринты, на которые пост ссылается; о независимой экспертной проверке (рецензировании) в тексте не говорится. Для большинства кейсов не указана версия модели Claude (названа лишь Claude Code для Generate). Для проверки конечного результата нужны клинические данные, которых пока нет. Сами авторы оговаривают, что работа на раннем этапе и в основном доклиническая, а надежды на новые лекарства сформулированы условно.

Риски и подводные камни

Результаты, это лабораторные тесты, ранние попадания и черновики документов: от них до эффективного препарата далеко. Например, Divergence Labs пока предстоит собрать препарат из двух плеч, а у Pleiades по оценке навыка на 45 парах «мишень, заболевание» результатов в посте нет. Сроки старта испытаний («не раньше конца 2028 года») зависят от того, подтвердятся ли кандидаты. Цифры вроде 89% сокращения времени проверки или «4 часа вместо примерно 3 месяцев вручную» относятся к конкретным задачам конкретных партнёров и не обязательно переносятся на другие компании. Условия сделки по Mithril и финансовые условия партнёрств в посте не раскрыты. Anthropic сама признаёт, что защитные ограничения моделей могут мешать законным биологическим исследованиям, поэтому вводит программу проверки с более мягкими версиями ограничений для доверенных организаций.

«Мы используем Claude на стадии клинических испытаний, чтобы анализировать закрытые данные, составлять план клинического исследования и оценивать шансы его успеха. По одному запросу Claude сформировал надёжный первичный анализ, который помог оценить разные варианты разработки; иначе на это ушли бы дни. При этом мы обеспечили безопасность наших крайне чувствительных данных.»

— Michael Pourdehnad, MD, старший вице-президент, руководитель направления ранней клинической разработки (гематология, онкология и клеточная терапия)