Claude в фарме: результаты работы Anthropic и партнеров

Компания Anthropic опубликовала результаты нескольких месяцев интеграции искусственного интеллекта Claude в процессы шести биотехнологических и фармацевтических организаций. Среди партнеров оказались такие игроки, как BigHat Biosciences, Bristol Myers Squibb, Divergence Labs, Enveda, Generate Biomedicines и The Column Group. Параллельно технологический гигант запустил собственные внутренние программы, направленные на борьбу с редкими детскими формами мышечной дистрофии.

• Anthropic подвела итоги работы Claude с шестью фармкомпаниями.
• Достижения включают 35 000 вариантов антител за месяц и сокращение проверки документов на 89 %.
• Все текущие исследования носят преимущественно доклинический характер без испытаний на людях.

Главный вывод масштабного отчета заключается в том, что узкие места в современной разработке лекарств распределены по всему циклу. Именно поэтому максимальный выигрыш достигается при внедрении модели практически на всех этапах одновременно. На основе полученных данных разработчики ИИ уже смогли приоритизировать конкретные технические улучшения для будущих версий своих систем, сделав упор на автоматизацию рутины и анализ сырых данных.

Практические результаты партнеров впечатляют своей конкретикой. Например, Divergence Labs при помощи Claude смогла сгенерировать около 35 000 вариантов антител всего за один месяц для создания препарата против пищевой аллергии. В свою очередь, специалисты Generate Biomedicines задействовали инструмент Claude Code для создания генетической инструкции, которая оказалась на 70 % короче стандартной и заставила иммунные клетки производить в 10 раз больше рецепторов.

Компания BigHat Biosciences объединила языковую модель с автоматизированной лабораторией Reccy, создав 1 010 вариантов молекул за десять недель. Лучшие образцы продемонстрировали в десять раз большую плотность связывания с целевым объектом. А компания Enveda задействовала ИИ для работы с производственной документацией, сократив время проверки регуляторных бумаг на 89 % — с 25 часов до трех.

Несмотря на впечатляющие успехи, отчет четко обозначает существующие границы применимости технологий. Модель полезна при наличии массивов данных и формализованных метрик, но она не заменяет экспертов в спорных ситуациях. Более того, первый черновик регуляторных документов от Claude содержал ошибку, которую вовремя заметил человек, а все текущие проекты пока остаются на доклинической стадии.

Для специалистов и бизнеса в сфере фармацевтики эти результаты пока не означают появление готовых лекарств на аптечных полках в ближайшее время. Разработка ускоряется на отдельных этапах, а ориентиром для первых клинических испытаний собственных проектов Anthropic назван конец 2028 года. Главный урок для индустрии заключается в необходимости глубокой связки языковой модели с реальным лабораторным контуром и внутренней документацией компании.