Компания Anthropic представила на мероприятии «The Briefing: AI for Science» новую платформу «Claude Science», предназначенную для научных исследований. Это приложение позиционируется как аналог «Claude Code» для программистов, но ориентировано на работу учёных. Платформа объединяет разрозненные инструменты, базы данных и вычислительные ресурсы в единой среде, позволяя генерировать графики и визуализации. Она доступна пользователям тарифных планов Pro, Max, Team и Enterprise на операционных системах macOS и Linux.

Источник изображения: The Verge

Разработчики утверждают, что технология способна ускорить научные открытия и создание новых методов лечения. Платформа уже используется биотехнологическими и фармацевтическими компаниями, предоставляя исследователям единый интерфейс для анализа данных, поиска научной литературы и подготовки рукописей.

Помимо продажи инструментов сторонним организациям, Anthropic намерена самостоятельно разрабатывать лекарственные средства. Глава направления наук о жизни Эрик Каудерер-Абрамс сообщил, что компания сосредоточится на терапии пренебрегаемых заболеваний — инфекционных и паразитарных тропических болезней, поражающих преимущественно беднейшие слои населения в развивающихся регионах.

Anthropic вступает в конкуренцию с Insilico, стартапом «Isomorphic Labs» (выделившимся из Google DeepMind), биотехнологическими компаниями и крупными фармацевтическими корпорациями, которые разрабатывают или приобретают собственные ИИ-решения. Положение Anthropic двойственно: она одновременно продаёт программное обеспечение потенциальным конкурентам и сама выходит на фармацевтический рынок.

Детали стратегии Anthropic не раскрываются. Неизвестно, как компания распорядится перспективными соединениями, какие заболевания планирует изучать в первую очередь и будет ли привлекать партнёров для лабораторных испытаний, исследований на животных, клинических этапов или организации производства.

Эксперты связывают эту неопределённость с общим состоянием дел в области применения ИИ для создания лекарств. Термин охватывает широкий спектр задач: от поиска и оптимизации молекул до обработки данных, клинических испытаний и производства. Крупные фармацевтические компании, включая AstraZeneca, Novo Nordisk и GSK, уже внедряют ИИ в свои процессы. Технология помогает предлагать новые молекулы для взаимодействия с известными рецепторами, ускоряет исследования и позволяет проверять гипотезы. В 2026 году ожидается, что 15–20 программ по разработке лекарств с помощью ИИ войдут в ключевую фазу III клинических испытаний, что станет важным рубежом для оценки эффективности таких инвестиций.

Однако до появления на рынке лекарств, созданных с помощью ИИ, ещё далеко: ни один такой препарат не получил одобрения регуляторов для применения у людей. Процесс разработки не может быть полностью автоматизирован и требует человеческого контроля на всех стадиях. Дополнительным препятствием служит дефицит качественных открытых экспериментальных данных, например, о поведении химических соединений в организме. Даже в хорошо изученных областях биологии остаются пробелы в фундаментальных знаниях.

ИИ не способен заменить самые медленные этапы создания лекарств. Любой кандидат должен пройти проверку на эффективность, токсичность и пригодность для хранения и доставки. Для этого требуются квалифицированные специалисты, значительное финансирование и время, особенно на клинические исследования с участием людей — стадию, на которой многие перспективные соединения терпят неудачу.

За последний год Anthropic активно расширяет биологическое направление: компания нанимает специалистов и создаёт лаборатории для работы с биоматериалами. На текущий момент открыто несколько вакансий в сфере наук о жизни. По информации из академических кругов, Anthropic ведёт целенаправленный рекрутинг и уже сделала предложения нескольким учёным. По оценкам, компании удалось привлечь сотрудников из крупных фармацевтических корпораций и ведущих исследовательских институтов.

Разработка и вывод на рынок нового лекарства традиционно занимают более десяти лет из-за длительности клинических испытаний, необходимых для подтверждения безопасности и эффективности. Хотя некоторые препараты, разработанные с участием ИИ, уже достигли стадии клинических исследований, оценить реальный вклад технологии сложно. Неясно, на каком именно этапе использовался ИИ и даёт ли это преимущество перед традиционными методами. Искусственный интеллект способен ускорить поиск, но окончательное подтверждение состоятельности препарата по-прежнему требует медленных и методичных экспериментов.