In un evento di questa settimana chiamato 'The Briefing: AI for Science', Anthropic ha svelato Claude Science, una nuova 'workstation AI per scienziati' che promette di riunire strumenti frammentati e set di dati in un unico ambiente accogliente e generare figure e visualizzazioni. Anthropic, già dominante nel settore con i suoi popolari strumenti di codifica e potenti modelli AI, ha incorniciato il lancio attorno al potenziale dell'AI di 'accelerare drasticamente il ritmo della scoperta scientifica e lo sviluppo di interventi sanitari', e ha vantato una lunga lista di clienti biotech e farmaceutici che già utilizzano Claude.

Anthropic è andata anche oltre, affermando che svilupperà farmaci propri. Il capo delle scienze della vita Eric Kauderer-Abrams ha detto che l'azienda si concentrerà sulla scoperta di trattamenti per malattie 'trascurate'. Le aziende AI sono state desiderose di corteggiare clienti scientifici e farmaceutici - OpenAI, Amazon, Google e altri hanno i propri strumenti e piattaforme per le scienze della vita. Ma la mossa pianificata da Anthropic è uno dei tentativi pubblici più diretti da parte di una grande azienda AI di frontiera di sviluppare effettivamente farmaci da sola. La mette nella posizione insolita di vendere software ad altre aziende farmaceutiche potenzialmente concorrenti. Anthropic si unisce a una corsa più ampia che include aziende farmaceutiche basate su AI come Insilico, la spin-off di Google DeepMind Isomorphic Labs, startup biotech e grandi aziende farmaceutiche che costruiscono o acquistano propri strumenti AI.

Anthropic ha fornito pochissimi dettagli specifici su cosa spera di ottenere nel campo dello sviluppo di farmaci. All'evento, Kauderer-Abrams non ha detto cosa farebbe l'azienda se trovasse candidati farmacologici promettenti. Anthropic non ha risposto alle richieste di commento di The Verge per ulteriori dettagli, inclusi quali malattie intende colpire per prime e se collaborerà con altre aziende per lavoro di laboratorio, test sugli animali, sperimentazioni cliniche o produzione.

Gli esperti hanno detto a The Verge che l'incertezza che circonda i piani di Anthropic riflette un'incertezza più ampia attorno al boom dei farmaci AI stesso. 'La scoperta di farmaci AI' può significare molte cose. 'È un termine molto ampio', ha spiegato Namshik Han, professore all'Università di Cambridge e cofondatore della startup biotech AI CardiaTec. L'AI viene applicata in 'ogni singola fase della scoperta di farmaci', ha detto, dalla ricerca di nuovi composti e il loro miglioramento al supporto alla ricerca, all'analisi dei dati, alle sperimentazioni cliniche e persino alla produzione. Ogni grande azienda farmaceutica utilizzerà l'AI in qualche modo, ha detto. Matthew Todd, professore di scoperta di farmaci all'University College London, ha fatto eco al sentimento che l'AI pervade già la scoperta e la ricerca di farmaci, definendola una 'frase ombrello' data la sua vasta gamma di usi.

L'AI sta indubbiamente cambiando lo sviluppo di farmaci. Han ha sottolineato le numerose iniziative di giganti farmaceutici come AstraZeneca, Novo Nordisk e GSK, e ha detto che l'AI può già aiutare a generare possibili idee di farmaci, ad esempio suggerendo nuove molecole che potrebbero interagire con parti del corpo come i recettori cellulari già noti per essere coinvolti in una particolare malattia o sono bersagli di farmaci esistenti. Todd ha detto che è immensamente utile per accelerare la ricerca e aiutare a 'testare su strada' nuove idee di farmaci. Dato il lavoro di Anthropic sui modelli di frontiera, l'azienda presumibilmente userebbe l'AI generativa per cercare attraverso vaste possibilità chimiche e biologiche e aiutare i ricercatori a fare connessioni che sarebbero difficili o lente da trovare altrimenti, potenzialmente suggerendo nuove idee di farmaci, identificando nuovi bersagli di malattie o trovando nuovi usi per farmaci esistenti.

Ma questo è ancora lontano da un farmaco progettato dall'AI che raggiunge i pazienti. Todd ha detto che il campo è 'molto lontano' da un farmaco progettato dall'AI approvato dai regolatori per l'uso umano. Ha aggiunto che il processo di scoperta di farmaci non funzionerebbe in modo autonomo, con input e supervisione umani richiesti in tutto. Todd e Han hanno entrambi notato la mancanza di dati sperimentali pubblicamente disponibili e di alta qualità, come il comportamento di varie sostanze chimiche nel corpo, potrebbe rallentare anche gli sforzi di sviluppo di farmaci, sottolineando che anche per