Anthropic ve ilaç keşfi: Claude Science, AI’ı biyoteknolojiye taşıyor

Anthropic, araştırmacılar için Claude Science platformunu duyurdu ve aynı zamanda ilaç geliştirme sürecine doğrudan dahil olmak istediğini açıkladı. Şirket, büyük ilaç firmalarının sınırlı ticari getiri nedeniyle çoğu zaman öncelik vermediği nadir ve “ihmal edilen” hastalıklara odaklanmayı planlıyor. Şimdilik odak noktası daha çok erken aşama ilaç keşfi ve preklinik araştırmalar.

Claude Science, bilim insanları için tek bir çalışma ortamı olarak tanıtılıyor. Platformun dağınık araçları, veri setlerini, analiz özelliklerini, grafik oluşturmayı ve bilimsel desteği tek yerde toplaması hedefleniyor. Sunumda Anthropic, UCSF’den bir örnek verdi: Claude Science ile bir araştırmacının, ekibin yaklaşık bir yıl boyunca fark etmediği viral kontaminasyonu deneyde birkaç dakika içinde bulduğu belirtildi.

Şirket ayrıca sistemin 100 nadir genetik hastalığı bir saatten kısa sürede analiz edebildiğini ve daha ileri bilgisayar destekli tarama için 32 umut vadeden yön belirleyebildiğini söylüyor. İlaç pazarına yalnızca araç sağlamakla yetinen birçok AI şirketinin aksine, Anthropic ilaç geliştirmeye bizzat katılacağını söylüyor. Buna rağmen şirket ilk hastalık adaylarını henüz açıklamadı ve projeleri kendi başına mı ilerleteceğini, yoksa hayvan çalışmaları, klinik deneyler ve üretim için ortaklar mı dahil edeceğini netleştirmedi.

İlaç sektöründe AI’a ilgi hızla artıyor: OpenAI, Google, Amazon ve diğer büyük oyuncular biyoteknoloji ve tıp için araçlar sunarken, Google DeepMind Isomorphic Labs üzerinden ve Insilico Medicine gibi şirketler kendi çalışmalarını ilerletiyor. AstraZeneca, Novo Nordisk ve GSK gibi geleneksel ilaç devleri de molekül bulma, veri analizi, bileşik tasarımı ve R&D süreçlerini optimize etmek için AI’ı aktif şekilde kullanıyor.

Ancak uzmanlar AI’ın hâlâ tam ilaç geliştirme sürecinin yerine geçen değil, onu hızlandıran bir araç olduğunu hatırlatıyor. Cambridge, UCL ve Oxford’dan uzmanlara göre aday moleküllerin toksikoloji, güvenlik kontrolleri, etkililik değerlendirmesi, hayvan testleri ve insanlar üzerinde klinik çalışmalardan geçmesi gerekiyor. Novartis CEO’su Vas Narasimhan, yeni AI araçlarının ortalama ilaç geliştirme döngüsünü yaklaşık 12 yıldan 7–8 yıla indirebileceğini ve projelerin başarı oranını potansiyel olarak %8’den %16’ya çıkarabileceğini düşünüyor, ancak biyolojik doğrulama ve düzenleyici aşamalar atlanamaz.

Anthropic şimdiden yaşam bilimleri ekibini büyütüyor, kendi wet lab’ini kuruyor ve biyoloji, ilaç sektörü ile araştırma kurumlarından uzmanlar işe alıyor. Claude Science umut vadeden yönleri bulmayı gerçekten hızlandırsa bile klinik sonuçlara daha çok var: ilaç geliştirme hâlâ pahalı, uzun ve sıkı şekilde düzenlenen bir süreç.