Anthropic ogłosiło uruchomienie platformy Claude Science dla badaczy, a jednocześnie zapowiedziało, że chce samodzielnie zaangażować się w rozwój leków. Firma zamierza skupić się na rzadkich i „zaniedbanych” chorobach, które często nie są priorytetem dużych koncernów farmaceutycznych ze względu na ograniczony potencjał komercyjny. Na razie chodzi głównie o wczesne etapy poszukiwania leków i badania przedkliniczne.
Claude Science jest przedstawiane jako jedno środowisko pracy dla naukowców. Platforma ma zebrać w jednym miejscu rozproszone narzędzia, zbiory danych, funkcje analizy, tworzenia wykresów i wsparcia naukowego. Podczas prezentacji Anthropic podało przykład UCSF: badacz korzystający z Claude Science miał w kilka minut wykryć wirusowe zanieczyszczenie w eksperymencie, którego zespół nie zauważał przez około rok.
Firma twierdzi też, że system potrafi przeanalizować 100 rzadkich chorób genetycznych w mniej niż godzinę i wskazać 32 obiecujące kierunki do dalszego screeningu komputerowego. W przeciwieństwie do wielu firm AI, które ograniczają się do dostarczania narzędzi dla rynku farmaceutycznego, Anthropic mówi o własnym udziale w rozwoju leków. Spółka nie ujawniła jednak pierwszych chorób kandydujących ani nie wyjaśniła, czy sama poprowadzi projekty dalej, czy włączy partnerów do badań na zwierzętach, prób klinicznych i produkcji.
Zainteresowanie AI w farmacji szybko rośnie: OpenAI, Google, Amazon i inni duzi gracze oferują już narzędzia dla biotechnologii i medycyny, a Google DeepMind przez Isomorphic Labs oraz firmy takie jak Insilico Medicine rozwijają własne programy. Tradycyjni giganci farmaceutyczni, w tym AstraZeneca, Novo Nordisk i GSK, również aktywnie używają AI do wyszukiwania cząsteczek, analizy danych, projektowania związków i optymalizacji procesów R&D.
Eksperci przypominają jednak, że AI pozostaje przyspieszaczem, a nie zamiennikiem pełnego rozwoju farmaceutycznego. Specjaliści z Cambridge, UCL i Oksfordu podkreślają, że kandydaci nadal muszą przejść toksykologię, testy bezpieczeństwa, ocenę skuteczności, badania na zwierzętach i badania kliniczne u ludzi. Szef Novartis, Vas Narasimhan, uważa, że nowe narzędzia AI mogą skrócić średni cykl rozwoju leku z około 12 do 7–8 lat i potencjalnie podnieść skuteczność projektów z 8% do 16%, ale etapów biologicznych i regulacyjnych nie da się ominąć.
Anthropic już rozbudowuje zespół nauk przyrodniczych, tworzy własne wet lab i zatrudnia specjalistów z biologii, farmacji oraz instytutów badawczych. Nawet jeśli Claude Science faktycznie przyspieszy szukanie obiecujących kierunków, do realnych wyników klinicznych wciąż daleko: rozwój leków pozostaje drogi, długi i ściśle regulowany.