На мероприятии под названием «The Briefing: AI for Science» на этой неделе Anthropic представила Claude Science — новую «AI-лабораторию для учёных», которая обещает собрать разрозненные инструменты и наборы данных в одну уютную среду и генерировать фигуры и визуализации. Anthropic, уже доминирующая в индустрии благодаря своим популярным инструментам для кодирования и мощным AI-моделям, представила запуск как потенциал AI «резко ускорить темпы научных открытий и разработки медицинских вмешательств», и похвасталась длинным списком биотехнологических и фармацевтических клиентов, уже использующих Claude.
Anthropic также пошла дальше, заявив, что будет разрабатывать собственные лекарства. Глава отдела наук о жизни Эрик Каудерер-Абрамс сказал, что компания сосредоточится на поиске методов лечения «забытых» болезней. AI-компании стремились привлечь научных и фармацевтических клиентов — OpenAI, Amazon, Google и другие имеют свои собственные инструменты и платформы для наук о жизни. Но запланированный шаг Anthropic — одна из самых прямых публичных попыток крупной передовой AI-компании на самом деле разрабатывать лекарства самостоятельно. Это ставит её в необычное положение продажи программного обеспечения другим, потенциально конкурирующим производителям лекарств. Anthropic присоединяется к более широкой гонке, включающей AI-первые фармацевтические компании, такие как Insilico, выделенный из Google DeepMind стартап Isomorphic Labs, биотехнологические стартапы и крупные фармацевтические компании, строящие или покупающие собственные AI-инструменты.
Anthropic предоставила очень мало конкретных деталей о том, что она надеется достичь в области разработки лекарств. На мероприятии Каудерер-Абрамс не сказал, что компания будет делать, если найдёт многообещающих кандидатов на лекарства. Anthropic не ответила на запросы The Verge о комментариях с просьбой предоставить более подробную информацию, включая то, на какие болезни она планирует нацелиться в первую очередь и будет ли она сотрудничать с другими компаниями для лабораторных работ, испытаний на животных, клинических испытаний или производства.
Эксперты рассказали The Verge, что неопределённость, окружающая планы Anthropic, отражает более широкую неопределённость вокруг самого бума AI-лекарств. «AI-открытие лекарств» может означать многое. Это «очень широкий термин», объяснил Намшик Хан, профессор Кембриджского университета и сооснователь AI-биотехнологического стартапа CardiaTec. AI применяется на «каждом этапе открытия лекарств», сказал он, от поиска новых соединений и их улучшения до поддержки исследований, анализа данных, клинических испытаний и даже производства. Каждая крупная фармацевтическая компания будет использовать AI в той или иной форме, сказал он. Мэттью Тодд, профессор открытия лекарств в Университетском колледже Лондона, повторил мнение, что AI уже пронизывает открытие и исследования лекарств, назвав это «всеобъемлющим термином» из-за его широкого спектра применений.
AI, несомненно, меняет разработку лекарств. Хан указал на многочисленные инициативы фармацевтических гигантов, таких как AstraZeneca, Novo Nordisk и GSK, и сказал, что AI уже может помочь генерировать возможные идеи для лекарств, например, предлагая новые молекулы, которые могут взаимодействовать с частями тела, такими как клеточные рецепторы, уже известные как вовлечённые в конкретное заболевание или являющиеся мишенями существующих лекарств. Тодд сказал, что это чрезвычайно полезно для ускорения исследований и помощи в «тест-драйве» новых идей для лекарств. Учитывая работу Anthropic над передовыми моделями, компания, предположительно, будет использовать генеративный AI для поиска по огромным химическим и биологическим возможностям и помощи исследователям в установлении связей, которые было бы трудно или медленно найти иначе, потенциально предлагая новые идеи для лекарств, выявляя новые цели заболеваний или находя новые применения для существующих лекарств.
Но это всё ещё далеко от AI-разработанного лекарства, достигающего пациентов. Тодд сказал, что область «далека» от того, чтобы AI-разработанное лекарство было одобрено регуляторами для использования человеком. Он добавил, что процесс открытия лекарств не будет работать автономно, потребуется человеческое участие и контроль на протяжении всего процесса. Тодд и Хан оба отметили, что отсутствие общедоступных высококачественных экспериментальных данных, таких как поведение различных химических веществ в организме, может также замедлить усилия по разработке лекарств, подчеркнув, что даже для