Claude加速药物研发取得初步进展 - Anthropic

Anthropic正在把Claude推进到药物研发最核心的环节。过去几个月，这家AI公司旗下的生命科学团队与六家机构建立了深度研究合作，分别是BigHat Biosciences、百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb）、Divergence Labs、Enveda、Generate Biomedicines和The Column Group。与此同时，Anthropic还启动了自己的药物发现项目，其中针对罕见儿童型肌营养不良症的项目里，Claude承担了相当一部分科学和运营工作。Anthropic表示，接下来会大幅扩大这项工作的规模。 这背后的逻辑值得跨境电商和AI从业者关注。药物开发并不是一个单点问题，瓶颈分散在整个链条上：从早期研究确定靶点、设计分子、优化可规模化生产的工艺，到起草临床试验所需的监管文件、设计并执行试验，每个环节都可能拖慢进度。Anthropic的策略是让AI逐步介入所有这些任务，而不是只盯着“设计新分子”这类最常见也最容易被谈论的应用。要找到并打通这些分散的瓶颈，唯一可行的办法是深入真实的药物项目，覆盖不同疾病领域和不同开发阶段，这也是它同时铺开六个合作加自研项目的原因。Anthropic称，这些工作有三个目的：一是摸清模型在更广泛药物开发任务中的能力边界，并据此优先改进模型；二是形成可供整个生命科学行业参考的案例；三是项目本身如果进展顺利，可能直接产出新药。 已经有一些早期结果浮出水面。Generate Biomedicines正在改造CAR T细胞疗法，试图让它从治疗血液癌症扩展到实体瘤。为此需要缩短疗法遗传指令中的某一段，为针对其他癌症的指令腾出空间。六名Generate的科学家使用Claude Code提出了新设计方案，其中一个版本比标准版本短了约70%，实验室测试中效果更好：免疫细胞制造的受体数量约为原来的10倍，杀死肿瘤细胞的效率更高，免疫细胞保持活性的时间也更长。另一家合作方Divergence Labs则在探索食物过敏的新疗法，其思路针对引发过敏反应的IgE分子。对AI工具用户而言，这类案例的意义在于：Claude正在从“辅助写代码、写文案”走向承担高专业门槛领域的实际科研工作，模型能力的边界和局限也会在这些真实项目中更快暴露出来。