Anthropicは、研究者向けプラットフォームClaude Scienceの立ち上げを発表し、同時に自社でも医薬品開発に関わっていく考えを示しました。同社は、大手製薬会社が商業的な採算の低さから後回しにしがちな希少疾患や「見過ごされてきた」疾患に注力する方針です。現段階では、主に創薬の初期探索と前臨床研究が対象になります。
Claude Scienceは、科学者向けの統合ワークスペースとして位置づけられています。ばらばらに存在するツール、データセット、分析機能、グラフ作成、科学的サポートを1か所にまとめることを狙います。発表では、AnthropicがUCSFの事例を紹介しました。Claude Scienceを使った研究者が、チームが約1年見落としていた実験中のウイルス汚染を数分で発見したというものです。
同社はさらに、このシステムが100種類の希少遺伝性疾患を1時間未満で分析し、その後のコンピュータースクリーニングに向けて32の有望な方向性を抽出できると主張しています。製薬市場向けのツール提供にとどまるAI企業が多い中で、Anthropicは医薬品開発そのものへの参加を表明しています。ただし、最初の対象疾患はまだ明らかにされておらず、動物実験、臨床試験、製造の段階で自社単独で進めるのか、パートナーを加えるのかも説明されていません。
製薬分野でのAIへの関心は急速に高まっています。OpenAI、Google、Amazonなどの大手はすでにバイオテクノロジーや医療向けのツールを提供しており、Google DeepMindはIsomorphic Labsを通じて、またInsilico Medicineのような企業も独自の開発を進めています。AstraZeneca、Novo Nordisk、GSKといった従来型の製薬大手も、分子探索、データ解析、化合物設計、R&Dプロセスの最適化にAIを積極的に使っています。
ただし専門家は、AIはあくまで加速装置であり、完全な医薬品開発の代替ではないと指摘しています。Cambridge、UCL、Oxfordの専門家によれば、有望な候補であっても毒性試験、安全性確認、有効性評価、動物実験、人間での臨床研究を通過する必要があります。NovartisのCEOであるVas Narasimhanは、新しいAIツールによって医薬品開発の平均サイクルを約12年から7〜8年に短縮し、プロジェクトの成功率を8%から16%へ高められる可能性があると見ていますが、生物学的な検証や規制プロセスを飛ばすことはできません。
Anthropicはすでにライフサイエンス部門の人員を拡大し、自社のwet labを整備し、生物学、製薬、研究機関の専門家を採用しています。Claude Scienceが有望な方向性の発見を本当に速めるとしても、臨床的な成果まではまだ遠い道のりです。医薬品開発は今も高コストで時間がかかり、厳しく規制されたプロセスです。