Anthropic und Pharmaforschung: Claude Science bringt KI tiefer in die Biotech-Welt

Anthropic hat den Start von Claude Science angekündigt, einer Plattform für Forscher. Gleichzeitig erklärte das Unternehmen, es wolle sich selbst an der Entwicklung von Medikamenten beteiligen. Der Fokus soll auf seltenen und „vernachlässigten“ Krankheiten liegen, die für große Pharmakonzerne wegen begrenzter kommerzieller Aussichten oft nicht ganz oben auf der Liste stehen. Zunächst geht es vor allem um die frühe Wirkstoffsuche und präklinische Forschung.

Claude Science wird als einheitliche Arbeitsumgebung für Wissenschaftler beschrieben. Die Plattform soll verstreute Werkzeuge, Datensätze, Analysefunktionen, Diagramme und wissenschaftliche Unterstützung an einem Ort bündeln. Bei der Präsentation nannte Anthropic ein Beispiel der UCSF: Ein Forscher habe mit Claude Science innerhalb weniger Minuten eine virale Verunreinigung in einem Experiment entdeckt, die dem Team etwa ein Jahr lang entgangen war.

Das Unternehmen behauptet außerdem, das System könne 100 seltene genetische Erkrankungen in weniger als einer Stunde analysieren und 32 vielversprechende Ansätze für ein weiteres computergestütztes Screening herausfiltern. Anders als viele KI-Firmen, die sich auf Werkzeuge für den Pharmamarkt beschränken, spricht Anthropic von eigener Beteiligung an der Medikamentenentwicklung. Noch hat das Unternehmen aber keine ersten Krankheitskandidaten genannt und nicht erklärt, ob es Projekte selbst weiterführt oder Partner für Tierversuche, klinische Studien und Produktion einbindet.

Das Interesse an KI in der Pharmaindustrie wächst rasant: OpenAI, Google, Amazon und andere große Anbieter liefern bereits Werkzeuge für Biotechnologie und Medizin, während Google DeepMind über Isomorphic Labs sowie Firmen wie Insilico Medicine eigene Entwicklungen vorantreiben. Auch klassische Pharmagrößen, darunter AstraZeneca, Novo Nordisk und GSK, nutzen KI aktiv, um Moleküle zu finden, Daten zu analysieren, Verbindungen zu entwerfen und R&D-Prozesse zu optimieren.

Experten mahnen jedoch, dass KI bisher ein Beschleuniger ist, kein Ersatz für vollständige Pharmaentwicklung. Fachleute aus Cambridge, vom UCL und aus Oxford betonen: Kandidaten müssen weiterhin Toxikologie, Sicherheitsprüfungen, Wirksamkeitsbewertungen, Tierversuche und klinische Studien am Menschen durchlaufen. Novartis-Chef Vas Narasimhan glaubt, neue KI-Werkzeuge könnten den durchschnittlichen Entwicklungszyklus von etwa 12 auf 7–8 Jahre verkürzen und die Erfolgsquote von Projekten möglicherweise von 8% auf 16% erhöhen. Biologische Tests und regulatorische Schritte lassen sich aber nicht umgehen.

Anthropic baut bereits sein Team im Bereich Life Sciences aus, richtet ein eigenes Wet Lab ein und stellt Fachleute aus Biologie, Pharma und Forschungseinrichtungen ein. Selbst wenn Claude Science die Suche nach vielversprechenden Ansätzen tatsächlich beschleunigt, sind echte klinische Ergebnisse noch weit entfernt: Medikamentenentwicklung bleibt teuer, langwierig und streng reguliert.