Следите за новостями по этой теме!
Подписаться на «Рифы и пачки / Твоя культура»
Компания Anthropic расширяет применение своего ИИ Claude в фармацевтических исследованиях. Вместе с биотехнологическими разработчиками она проверяет, может ли система ускорить создание лекарств и помочь преодолеть научные и административные препятствия — от проектирования молекул до подготовки клинических испытаний. Большинство рассматриваемых разработок пока находится на экспериментальной стадии: речь не о готовых лекарствах, а о ранних результатах исследований.
В Generate Biomedicines шесть ученых использовали Claude Code, чтобы изменить компонент CAR T-клеточной терапии, применяемой прежде всего против рака крови. Исследователи хотели освободить в компоненте место для дополнительных генетических инструкций, которые могли бы помочь терапии воздействовать и на солидные опухоли — то есть опухоли, образующие плотную массу, а не поражающие кровь и костный мозг.
По сообщенным результатам, переработанный компонент стал примерно на 70% короче. В лабораторных экспериментах иммунные клетки вырабатывали примерно в десять раз больше рецепторов — молекулярных «датчиков», помогающих им распознавать мишень. Измененные клетки эффективнее уничтожали раковые клетки и дольше сохраняли активность. Это лабораторные данные, а не доказательство эффективности лечения у пациентов.
Divergence Labs применила Claude для разработки вариантов антител для потенциального средства от пищевой аллергии. В проекте изучают IgE — иммунную молекулу, участвующую в аллергических реакциях. За месяц система предложила около 35 тысяч молекулярных конструкций, среди которых искали варианты для двух необходимых функций будущего лечения.
Первые эксперименты выявили три конструкции, способные связываться с IgE, и еще 20 — способные отсоединять его от иммунных клеток. Три из этих 20 в тестах лучше стандартного препарата удаляли IgE с поверхности клеток. Пока это раннее сравнение в эксперименте, а не основание считать, что новый вариант уже превосходит лекарство в клинике.
BigHat Biosciences объединила Claude с автоматизированным лабораторным оборудованием, чтобы улучшить два фрагмента антител, которые рассматривают для будущих лекарств. За десять недель ученые создали и проверили около 1 010 вариантов, оценивая силу связывания с мишенью, стабильность и склонность молекул нежелательно слипаться.
Самый сильный вариант, направленный на раковую мишень, связывался с ней более чем в десять раз прочнее исходного и сохранял стабильность при температуре на 18 °C выше. Другой фрагмент, предназначенный для препаратов с более длительным действием, слипался более чем в сто раз медленнее первоначального. Эти показатели описывают свойства молекул в исследовании, а не подтвержденный эффект готовых препаратов.
Компания Enveda проверила Claude на производственной документации: ее изучение отнимало у некоторых химиков до 75% рабочего времени. На массиве объемом 1 061 страница система обнаружила все 11 проблем, ранее найденных людьми, и дополнительно указала еще на семь. По оценке компании, ручная проверка стала занимать на 89% меньше времени: процесс, который длился более 25 часов, сократился до менее чем трех.
Anthropic также сотрудничает с фармацевтической компанией Bristol Myers Squibb. Партнеры оценивают, как Claude может анализировать планы клинических исследований и прогнозировать вероятность их успеха. Старший вице-президент Bristol Myers Squibb по ранней клинической разработке Майкл Пурдехнад сказал, что по одному запросу система подготовила «основательный первоначальный анализ». По его словам, это помогло рассмотреть варианты разработки, на оценку которых без ИИ ушло бы несколько дней.
Компании намерены расширить сотрудничество и изучить возможную роль Claude в принятии решений на ранних этапах клинической разработки. Anthropic объясняет работу непосредственно с разработчиками лекарств желанием выявлять слабые места своих моделей и находить способы улучшить их для научных исследований. В дальнейшем компания планирует новые партнерства, исследовательские программы и инструменты для организаций в сфере биологических наук.
Главная оговорка остается прежней: Claude помогает предлагать варианты, анализировать данные и ускорять отдельные процессы, но приведенные результаты не означают, что новые лекарства уже созданы или доказали безопасность и эффективность у людей.
Фармацевтическая отрасль любит слово «прорыв» примерно так же, как бухгалтерия любит слово «оптимизация»: оба удобно произносить, пока никто не попросил показать итоговую строку. В данном случае итог пока состоит из лабораторных показателей, ускоренных проверок и обещания однажды превратить все это в пользу для пациента. Между «молекула ведет себя лучше в тесте» и «лекарство помогает человеку» лежит длинная дорога — с клиническими испытаниями, проверкой безопасности и регуляторными решениями. На этой дороге восторженные пресс-релизы обычно идут впереди доказательств, потому что у них обувь легче.
Anthropic не скрывает деловой логики: работа с реальными фармпроектами помогает находить слабости Claude и улучшать продукт. Это разумная схема — отраслевой партнер получает инструмент, разработчик ИИ получает данные о том, где его система спотыкается, а публика получает историю про десятки тысяч молекул. Все стороны могут считать себя победителями, пока не приходится отвечать на самый скучный вопрос: что именно изменилось для пациентов, а не для презентации инвесторам.
Особенно показательна проверка документации. Сэкономленные часы химиков — вполне измеримая польза, пусть и без торжественного кадра с молекулой в лучах рассвета. Если система надежно находит ошибки, она может освободить специалистов для работы, где нужны знания и ответственность. Но тут возникает неприятная мелочь: кто отвечает, если ИИ пропустил проблему или уверенно добавил несуществующую? На этот вопрос автоматизация обычно отвечает паузой, а договор — мелким шрифтом.
Сотрудничество с крупной фармкомпанией тоже звучит убедительно: опытные специалисты оценивают планы исследований, а модель быстро готовит начальный разбор. Но «начальный» — ключевое слово. Claude не принимает на себя клинический риск, не подписывает протокол и не объясняет пациенту, почему гипотеза не сработала. Он помогает людям быстрее думать; если люди решат, что думать больше не обязательно, это уже будет не технологический прорыв, а старый человеческий номер с новым интерфейсом.
Так что разумная реакция — не объявлять ИИ спасителем медицины и не отмахиваться от него как от модной игрушки. Экономия времени и удачные лабораторные результаты заслуживают проверки, но не короны. В фарме полезнее всего не тот, кто первым произнес «революция», а тот, кто спокойно доведет обещание через испытания и покажет, что оно работает у людей. Пока у нас есть ускорение процесса — и привычная дистанция между красивым графиком и настоящим лекарством.