Anthropic представила Claude Science и объявила о планах создавать собственные лекарства

Что произошло на мероприятии Anthropic и почему это важно для рынка AI

Компания Anthropic, один из лидеров рынка больших языковых моделей, на мероприятии «The Briefing: AI for Science» объявила сразу о двух значимых инициативах. Первая — платформа Claude Science, так называемое «AI-рабочее место для учёных», объединяющее разрозненные инструменты и наборы данных в единую среду. Вторая — планы компании самостоятельно разрабатывать лекарства для так называемых «забытых» болезней, которыми традиционно пренебрегает фармацевтическая индустрия. Это один из самых прямых шагов крупной AI-компании в сторону реальной разработки препаратов.

Что представляет собой Claude Science и как она работает

Claude Science — это AI-рабочее место (workbench), которое призвано решить одну из главных проблем учёных: разрозненность данных и инструментов. Платформа объединяет фрагментированные наборы данных и автоматически генерирует графики, визуализации и отчёты. По данным Anthropic, среди клиентов уже значатся крупные биотехнологические и фармацевтические компании — AstraZeneca, Novo Nordisk, GSK и другие.

Глава направления life sciences в Anthropic Эрик Каудерер-Абрамс подчеркнул, что компания планирует применять генеративный AI для поиска по химическим и биологическим пространствам, генерации новых молекул и выявления перспективных направлений для лечения заболеваний. AI-платформа позволит учёным быстрее находить связи в огромных массивах данных и формулировать гипотезы для исследований.

Почему решение Anthropic выйти на рынок разработки лекарств значимо для индустрии

AI-индустрия давно проявляет интерес к фармацевтике. OpenAI, Amazon, Google и другие уже предлагают собственные инструменты для life sciences. Однако Anthropic пошла дальше, публично объявив о намерении самостоятельно разрабатывать препараты. Это ставит компанию в необычное положение: она одновременно продаёт софт конкурирующим фармацевтическим компаниям и работает над собственными лекарствами.

В отрасли уже существуют специализированные игроки: Insilico Medicine, Isomorphic Labs ( spin-off Google DeepMind), а также стартапы вроде CardiaTec. Конкуренция в секторе AI-разработки лекарств усиливается с каждым месяцем.

Когда AI-лекарство дойдёт до пациентов

Профессор Кембриджского университета Намшик Хан, сооснователь CardiaTec, поясняет: термин «AI-разработка лекарств» охватывает множество этапов — от поиска новых соединений до клинических испытаний и производства. Это «крайне широкое понятие», которое может означать что угодно — от анализа данных до генерации молекул.

Профессор Мэттью Тодд из University College London добавляет, что до одобрения AI-разработанного препарата регуляторами ещё далеко. По словам Франка фон Дельфта из Оксфордского университета, даже продвинутые AI-модели «пока не сделали ненужными эксперименты». Кандидаты на препарат по-прежнему требуют испытаний на реальную эффективность, токсичность и возможность безопасно производить и хранить их. Особенно затратны и длительны клинические исследования на людях — именно на этом этапе отсеивается большинство перспективных молекул.

Сам Эрик Каудерер-Абрамс не уточнил, будет ли Anthropic привлекать партнёров для лабораторных работ, испытаний на животных или производства. Известно, что за последний год Anthropic активно нанимала биологов и выстраивала собственные компетенции в этой области.

Отдельный вопрос — качество данных. Профессор Хан отмечает, что одной из главных проблем остаётся нехватка публично доступных экспериментальных данных высокого качества: как именно ведут себя различные химические соединения в организме, какие побочные эффекты возможны, как молекулы взаимодействуют с различными типами клеток. «Даже для хорошо изученных областей биологии остаются большие пробелы в понимании того, как всё работает», — подчёркивает он. Это означает, что даже самые продвинутые AI-модели могут делать ошибки или предлагать биологически невозможные решения.

Тем не менее, рынок AI-разработки лекарств растёт быстрыми темпами. По оценкам аналитиков, к 2030 году объём этого рынка может достичь нескольких десятков миллиардов долларов. Anthropic, имея доступ к одним из самых мощных LLM-моделей, пытается занять свою нишу на этом перспективном направлении.