Az Anthropic bejelentette a kutatóknak szánt Claude Science platformot, és közben jelezte, hogy maga is részt venne gyógyszerek fejlesztésében. A vállalat a ritka és „elhanyagolt” betegségekre koncentrálna, amelyek sokszor nem kerülnek a nagy gyógyszercégek prioritásai közé a korlátozott üzleti megtérülés miatt. Egyelőre főleg a korai gyógyszerjelölt-keresésről és a preklinikai kutatásról van szó.
A Claude Science-t egységes kutatói munkakörnyezetként írják le. A platform egy helyre gyűjtené a szétszórt eszközöket, adatkészleteket, elemzési funkciókat, grafikonokat és tudományos támogatást. A bemutatón az Anthropic egy UCSF-példát említett: a Claude Science segítségével egy kutató állítólag percek alatt megtalált egy vírusos szennyeződést egy kísérletben, amelyet a csapat körülbelül egy évig nem vett észre.
A cég azt is állítja, hogy a rendszer kevesebb mint egy óra alatt 100 ritka genetikai betegséget képes elemezni, és 32 ígéretes irányt kijelölni további számítógépes szűrésre. Sok AI-céggel ellentétben, amelyek csak eszközöket adnak a gyógyszeriparnak, az Anthropic saját részvételről beszél a gyógyszerfejlesztésben. A vállalat ugyanakkor még nem nevezte meg az első betegségcélpontokat, és azt sem tisztázta, hogy maga viszi-e tovább a projekteket, vagy partnereket von be állatkísérletekhez, klinikai vizsgálatokhoz és gyártáshoz.
Az AI iránti érdeklődés a gyógyszeriparban gyorsan nő: az OpenAI, Google, Amazon és más nagy szereplők már kínálnak eszközöket a biotechnológia és az orvoslás számára, miközben a Google DeepMind az Isomorphic Labs révén, valamint olyan cégek, mint az Insilico Medicine, saját fejlesztéseket visznek előre. A hagyományos gyógyszeripari óriások, köztük az AstraZeneca, Novo Nordisk és a GSK is aktívan használják az AI-t molekulák keresésére, adatelemzésre, vegyülettervezésre és R&D-folyamatok optimalizálására.
A szakértők azonban emlékeztetnek arra, hogy az AI egyelőre gyorsító, nem a teljes gyógyszerfejlesztés helyettesítője. Cambridge-i, UCL-es és oxfordi szakemberek szerint a jelölteknek továbbra is át kell menniük toxikológián, biztonsági ellenőrzéseken, hatásossági értékelésen, állatkísérleteken és embereken végzett klinikai vizsgálatokon. A Novartis vezetője, Vas Narasimhan úgy véli, az új AI-eszközök a gyógyszerfejlesztés átlagos ciklusát nagyjából 12 évről 7–8 évre rövidíthetik, és akár 8%-ról 16%-ra növelhetik a projektek sikerarányát, de a biológiai validációt és a szabályozói lépéseket nem lehet megkerülni.
Az Anthropic már bővíti life sciences csapatát, saját wet labot épít, és biológiai, gyógyszeripari, valamint kutatóintézeti szakembereket vesz fel. Még ha a Claude Science valóban gyorsítja is az ígéretes irányok megtalálását, a klinikai eredmények még messze vannak: a gyógyszerfejlesztés továbbra is drága, hosszú és szigorúan szabályozott folyamat.