Anthropic 公布 Claude 加速药物研发的早期进展与六个合作案例

Anthropic 的生命科学团队正致力于加速疾病治愈。过去几个月里，我们的科学家与六家研发新药的组织建立了深度研究合作：BigHat Biosciences、Bristol Myers Squibb、Divergence Labs、Enveda、Generate Biomedicines 和 The Column Group。我们也启动了自己的药物发现工作。在此过程中，我们深入了解了 Claude 如何支持药物开发，以及我们需要如何进一步改进 Claude，才能实现 AI 在医学领域的潜力。我们计划在此基础上大幅扩大这项工作。

加速药物开发的机会很多，甚至超出人们最常讨论的 AI 应用，例如为新分子提出初始设计。开发一款药物涉及许多不同的任务：开展早期研究以确定药物靶点以及与之结合的合适药物类型，设计具有合适性质的分子，对其进行优化以实现可靠的规模化生产，起草开展临床试验所需的监管申报文件，设计和实施这些试验，等等。

我们实现 AI 医疗益处的策略，是让 AI 越来越多地参与所有这些任务。这里没有单一的待解问题；瓶颈分布在整个药物开发流程中。识别并攻克这些瓶颈的最佳方式，是深入参与真实的药物项目，覆盖众多不同的疾病领域和开发阶段。

因此，过去几个月里，我们与六家组织合作开展了这项工作。我们也启动了自己的药物发现工作，包括针对罕见儿童型肌营养不良症的项目，其中 Claude 承担了大部分科学和运营工作。

这项工作从三个方面服务于我们的目标。第一，它让我们更好地理解模型在更广泛的药物开发任务中的优势与局限（基于目前所学，我们已经优先安排了模型的具体改进）。第二，这些项目可以作为更广泛生命科学界的案例研究。如果 Claude 要显著提高新疗法的治愈速度，我们需要与更多生物技术公司合作，并将 Claude 更深入地整合到它们的开发流程中。第三，如果这些项目继续保持积极势头，它们本身也应产生直接影响。我们乐观地认为，其中一些项目可能为其针对的疾病带来有效的新药，包括食物过敏、罕见儿童疾病以及多种癌症。

在本文中，我们介绍与合作伙伴共同取得的最新进展，并附上技术报告和预印本，更详细地描述我们的思路、方法和早期结果。随后，我们简要概述下一步的工作方向。

案例研究

Generate Biomedicines：模态工程。 Generate Biomedicines 一直致力于提升一种名为 CAR T 细胞疗法的癌症治疗方法的实用性。该疗法历来用于治疗血细胞癌症；Generate 的目标是对其进行重新设计，使其也能治疗实体瘤癌症。为此，他们打算缩短该疗法遗传指令中的某一部分，从而为适用于其他类型癌症的额外指令腾出空间。六位 Generate 科学家使用 Claude Code 为这一部分提出了新的设计方案。其中一个设计比标准版本缩短了约 70%，并且在实验室测试中更为有效：它使免疫细胞产生的受体（用于识别癌细胞的蛋白质）数量增加了约 10 倍，更高效地杀死了肿瘤细胞，并且免疫细胞的活性维持时间更长。阅读更多，并查看 Generate 的技术报告。

Divergence Labs：命中生成。 Divergence Labs 正在研究一种治疗食物过敏的新方法。食物过敏由一种名为 IgE 的分子引发的反应所触发，其中一部分 IgE 附着在我们的免疫细胞上，另一部分则游离在我们的血液中。Divergence Labs 正在开发能将 IgE 从免疫细胞上完全剥离的药物，而非像标准药物那样仅仅中和血液中循环的 IgE。这可能提供一种更为有效的治疗方法，但需要精确的设计，包含两个“臂”：一个臂与 IgE 紧密结合，另一个臂帮助将 IgE 从免疫细胞上撬离。Claude 将 Divergence Labs 的目标转化为详细的设计方案，随后在很大程度上自主地在约一个月内生成了约 35,000 个抗体设计，以供筛选和测试。在这些早期测试中，Divergence 找到了两个臂的“命中”：三个设计能够与 IgE 结合，20 个能够将其剥离。这 20 个中有三个似乎比标准药物更能剥离 IgE。其下一步是构建一种结合这两个臂的药物。阅读更多，并查看 Divergence 的技术报告。

BigHat Biosciences：先导优化。 BigHat Biosciences 将 AI 与自动化实验室相结合，以改进潜在药物（即“先导化合物”），这些药物必须与靶标紧密结合、在生产和储存过程中保持稳定，并避免聚集（以及其他标准）。BigHat 的科学家和一位 Anthropic 研究员与 Claude 合作，改进了两个先导化合物的这三项特性，两者均为可能成为未来药物组成部分的抗体片段：一个旨在靶向癌细胞，另一个旨在使药物在体内停留更长时间。Claude 连接到 BigHat 的实验室数据系统 Reccy，为每个分子提出修改建议，BigHat 的实验室在约 10 周内制造并测试了约 1,010 个变体。进行到中途时，团队怀疑标准的热稳定性和聚集指标具有误导性。Claude 和研究员重新分析了原始数据，随后提出了不同的指标和一项方案变更来测试它们。BigHat 的科学家对其进行了完善并运行，主要预测均成立。与原始版本相比，最佳版本的结合紧密程度提高了 10 倍以上，靶向癌症的先导化合物在溶液中的稳定温度提高了 18°C，而用于长效药物的先导化合物聚集速度慢了 100 倍以上。阅读更多，并查看 BigHat 的技术报告。

Enveda：生产与申报。要开展临床试验，公司需要提供记录，证明每一批新药都按照严格的质量标准生产，并向监管机构提交申请，此外还有其他要求。在 Enveda，生产化学师最多要把 75% 的时间花在文书工作上。为减轻负担，Enveda 构建了一个系统，将其所有生产文档连接到 Claude，然后让 Claude 标记任何可能的问题。在对 1,061 页文档的测试中，Claude 发现了人工审核员发现的全部 11 个问题——还标出了他们漏掉的 7 个问题。在此过程中，该方法将人工审核时间减少了 89%，从超过 25 小时降至不到 3 小时。另外，Claude 还起草了两份重要监管文件的初稿。其中一份耗时四小时，而手工完成约需三个月。对于另一份，Enveda 的标准人工审核流程发现了一个小错误。阅读更多，并查看Enveda 的技术报告。

The Column Group（TCG）：公司创建。由于药物发现可能缓慢、昂贵且容易失败，生物技术公司的投资者更青睐更安全、此前已验证过的想法，而不是风险更高的新想法，即使后者可能帮助更多患者。我们一直在与 TCG 合作，研究 Claude 能否通过缩短药物发现的时间和成本来改变这一点，使投资者能够有信心地支持更宏大的想法。具体而言，TCG 正在成立 Pleiades，这是一家新公司，将使用 Claude 来运行比小型团队通常所能承担的更多、也更复杂的药物项目。这可能成为一种模式，展示 Claude 如何降低运营一家生物技术公司所需的科学、运营和行政开销。如果这行之有效，该模式可以在整个行业复制，并将投资引向医学中更困难的问题。Pleiades 目前正在为 Claude 开发新工具和工作流程；其首个 Claude 技能可帮助 Claude 评估药物靶点是否值得 pursue，已在 45 个靶点-疾病配对上进行评估。阅读更多。

最近，我们还开始与百时美施贵宝（BMS）合作，寻找并解决临床试验规划中的瓶颈。BMS 正在使用 Claude 评估一款早期药物在临床试验中的计划，并估计这些试验成功的可能性。我们计划在 2027 年共同扩大这项工作，以了解其在提高早期开发成功概率方面的潜力。

“我们在临床试验阶段使用 Claude 分析专有数据、制定临床研究计划，并权衡研究的成功几率。仅凭一个提示，Claude 就生成了一份可靠的初步分析，帮助为我们的评估提供了信息，而这项工作原本需要数天才能完成。我们在完成所有这些工作的同时，确保了高度敏感数据的安全。我们期待将这项工作扩展到我们的整个产品管线，以支持组合层面的决策。”

Michael Pourdehnad，医学博士，高级副总裁，早期临床开发、血液学、肿瘤学和细胞治疗负责人。

除了与这些合作伙伴开展的工作之外，我们也已开始自行开展一些研究项目。我们收购了 Mithril Medicine，这是一家一人公司，一直在开发针对两种罕见形式肌营养不良症的治疗方法。其创始人 Cody Tranbarger 使用 Claude 来组织合同、物流以及与 11 个外部实验室的实验，并将 Mithril 运营的许多其他方面交由 Claude 处理。因此，Mithril 在不到 18 个月的时间里，就将一种针对某种肌营养不良症的可能疗法从构想推进到在小鼠中取得令人鼓舞的结果。如今在 Anthropic，Cody 正在继续这项研究，并计划启动几个新项目。如果他的候选药物继续经受住考验，我们预计最早在 2028 年底就能有一种药物准备好开始人体临床试验。阅读更多并查看我们的技术报告。

拓展我们在生命科学领域的工作

所有这些研究仍处于早期阶段。特别是，到目前为止它大多是临床前的——也就是说，在很大程度上，它尚未达到在人体中测试药物的阶段。随着这些药物项目的推进，以及随着我们与更多药物开发项目已处于临床阶段的组织合作，我们计划继续将 Claude 的角色扩展到临床试验中。

这项研究只是我们加速药物发现努力的一部分。最终，我们希望与尽可能多的药物开发研究人员分享我们的模型。为此，我们推出了Claude Science，这是我们为研究人员提供的 AI 工作台，并且我们正在提供面向生命科学家的 Claude 额度。我们还创建了生命科学验证计划，允许受信任的组织在更宽松的保障措施版本下使用我们最强大的模型；这些保障措施对于防止滥用是必要的，但可能会阻碍合法的生物学研究。我们最近还启动了生命科学领域客座研究员的公开招募；我们正在寻求希望使用 Claude 研究药物发现及其他领域关键问题的研究小组的提案。

随着我们扩大生命科学研究，我们期待与更多组织合作。如果你在一家专注于药物发现的组织工作，并有兴趣与我们合作，可以在下方联系我们。