La un eveniment din această săptămână numit 'The Briefing: AI for Science,' Anthropic a dezvăluit Claude Science, un nou 'banc de lucru AI pentru oamenii de știință' care promite să adune instrumente fragmentate și seturi de date într-un mediu confortabil și să genereze figuri și vizualizări. Anthropic, care domină deja industria cu instrumentele sale populare de codare și modelele AI puternice, a încadrat lansarea în jurul potențialului AI de a 'accelera dramatic ritmul descoperirii științifice și al dezvoltării intervențiilor medicale' și a lăudat o listă lungă de clienți biotehnologici și farmaceutici care folosesc deja Claude.

Anthropic a mers și mai departe, spunând că va dezvolta propriile medicamente. Șeful departamentului de științe ale vieții, Eric Kauderer-Abrams, a spus că compania se va concentra pe descoperirea de tratamente pentru boli 'neglijate'. Companiile AI au fost dornice să curteze clienții din domeniul științei și farmaceutic - OpenAI, Amazon, Google și alții au propriile instrumente și platforme pentru științele vieții. Dar mișcarea planificată a Anthropic este una dintre cele mai directe încercări publice ale unei mari companii AI de frontieră de a dezvolta efectiv medicamente. Aceasta o plasează în poziția neobișnuită de a vinde software altor producători de medicamente, potențial concurenți. Anthropic se alătură unei curse mai largi care include companii farmaceutice bazate pe AI precum Insilico, Isomorphic Labs (derivată din Google DeepMind), startup-uri biotehnologice și marile companii farmaceutice care își construiesc sau cumpără propriile instrumente AI.

Anthropic a oferit foarte puține detalii specifice despre ce speră să realizeze în domeniul dezvoltării de medicamente. La eveniment, Kauderer-Abrams nu a spus ce ar face compania dacă ar găsi candidați promițători de medicamente. Anthropic nu a răspuns solicitărilor de comentarii ale The Verge pentru mai multe detalii, inclusiv ce boli intenționează să vizeze mai întâi și dacă ar colabora cu alte companii pentru lucrări de laborator, teste pe animale, studii clinice sau fabricație.

Experții au spus pentru The Verge că incertitudinea legată de planurile Anthropic reflectă o incertitudine mai largă în jurul boom-ului medicamentelor bazate pe AI. 'Descoperirea de medicamente cu AI' poate însemna multe lucruri. Este 'un termen foarte larg', a explicat Namshik Han, profesor la Universitatea Cambridge și cofondator al startup-ului AI biotehnologic CardiaTec. AI este aplicată la 'fiecare etapă a descoperirii de medicamente', a spus el, de la găsirea de noi compuși și îmbunătățirea lor până la sprijinirea cercetării, analizei datelor, studiilor clinice și chiar fabricației. Fiecare companie farmaceutică majoră va folosi AI într-un fel, a spus el. Matthew Todd, profesor de descoperire a medicamentelor la University College London, a repetat sentimentul că AI deja pătrunde în descoperirea și cercetarea medicamentelor, numindu-l un 'termen umbrelă' având în vedere gama largă de utilizări.

AI schimbă, fără îndoială, dezvoltarea medicamentelor. Han a subliniat numeroasele inițiative ale giganților farmaceutici precum AstraZeneca, Novo Nordisk și GSK și a spus că AI poate deja ajuta la generarea de idei posibile de medicamente, de exemplu sugerând noi molecule care ar putea interacționa cu părți ale corpului, cum ar fi receptorii celulari despre care se știe deja că sunt implicați într-o anumită boală sau sunt ținte ale medicamentelor existente. Todd a spus că este extrem de util pentru accelerarea cercetării și pentru a ajuta la 'testarea rutieră' a noilor idei de medicamente. Având în vedere munca Anthropic la modele de frontieră, compania ar folosi probabil AI generativ pentru a căuta în vaste posibilități chimice și biologice și pentru a ajuta cercetătorii să facă conexiuni care altfel ar fi dificil sau lent de găsit, sugerând potențial noi idei de medicamente, identificând noi ținte de boală sau găsind noi utilizări pentru medicamentele existente.

Dar asta este încă departe de un medicament conceput de AI care să ajungă la pacienți. Todd a spus că domeniul este 'departe' de a avea un medicament conceput de AI aprobat de autoritățile de reglementare pentru uz uman. El a adăugat că procesul de descoperire a medicamentelor nu ar funcționa autonom, fiind necesară contribuția și supravegherea umană pe tot parcursul. Todd și Han au remarcat amândoi lipsa datelor experimentale de înaltă calitate disponibile public, cum ar fi modul în care diverse substanțe chimice se comportă în organism, ceea ce ar putea încetini eforturile de dezvoltare a medicamentelor, subliniind că chiar și pentru