Anthropic的生命科学团队正在努力加速治愈疾病。在过去的几个月里，我们的科学家与六个正在开发新药的组织进行了深度研究合作：BigHat Biosciences、Bristol Myers Squibb、Divergence Labs、Enveda、Generate Biomedicines和The Column Group。我们也开始了自己的药物发现工作。在这个过程中，我们学到了很多关于Claude如何支持药物开发，以及我们需要进一步改进Claude以实现AI在医学中潜力的知识。我们计划在此基础上大幅度扩大这项工作。加速药物开发有许多机会，甚至超出了最常讨论的AI应用，比如提出新分子的初步设计。开发药物涉及许多不同的任务：进行早期研究以确定药物的靶标和合适类型的药物，设计具有适当特性的分子，优化其以可靠地大规模制造，起草开展临床试验所需的监管文件，设计和管理这些试验，以及更多。我们实现AI医疗益处的战略是基于让AI越来越参与所有这些任务。没有单一的问题需要解决；瓶颈分布在整个药物开发过程中。识别和处理这些瓶颈的最佳方式就是深入参与现实的药物项目，涵盖许多不同的疾病领域和开发阶段。因此，在过去的几个月中，我们与六个组织建立了合作关系。我们还开始了自己的药物发现工作，包括针对罕见儿童肌肉营养不良症类型的项目，其中Claude处理了大量的科学和运营工作。这项工作在三方面服务于我们的目标。首先，它使我们更好地理解我们的模型在更广泛的药物开发任务中的优势和局限性（我们已经根据迄今为止所学的内容对模型的特定改进进行了优先级排序）。其次，这些程序可以作为更广泛生命科学社区的案例研究。如果Claude要显著提高新疗法的速度，我们需要与更多的生物技术公司合作，并将Claude更深入地整合到他们的开发过程中。第三，如果这些项目保持积极的轨迹，这些项目本身应当产生直接的影响。我们乐观地认为，其中一些可能会为其目标疾病，如食物过敏、罕见儿童病和几种癌症，带来有效的新药。在这篇文章中，我们提供了与合作伙伴合作的最新进展，以及描述我们的思维过程、方法和早期结果的技术报告和预印本。接下来，我们简要概述了我们的工作将走向何方。案例研究 Generate Biomedicines：模态工程。Generate Biomedicines一直在努力提高一种称为CAR T细胞疗法的癌症治疗的有效性。该疗法历史上帮助治疗血细胞癌症；Generate旨在重新设计它，以便能够治疗实体肿瘤癌症。为此，他们的目标是缩短疗法遗传指令的一部分，以为适合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提出了这一部分的新设计。一个设计比标准版本短约70％，并且在实验室测试中效果更好：它允许免疫细胞产生大约10倍的受体（他们用来识别癌细胞的蛋白质），更有效地杀死肿瘤细胞，免疫细胞的活性也保持得更长。阅读更多，并查看Generate的技术报告。Divergence Labs：命中发现。Divergence Labs正在研究一种新颖的治疗食物过敏的方法。食物过敏是由一种名为IgE的分子引发的反应，其中一些与我们的免疫细胞结合，另一些则在我们的血液中自由漂浮。Divergence Labs正在开发药物，旨在完全脱离免疫细胞的IgE，而不是像标准药物那样仅中和在血液中循环的IgE。这可能提供更有效的治疗，但需要精确的设计，具有两个“臂”：一个能紧密结合IgE，另一个负责帮助将IgE从免疫细胞中移走。Claude将Divergence Labs的目标转化为详细的设计计划，然后在大部分自主的情况下，在大约一个月内生成了大约35,000个抗体设计以供缩小和测试。在那些早期测试中，Divergence发现了两个臂的“命中”：三个能够与IgE结合的设计，以及20个能够将其移离的设计。其中三个似乎比标准药物更有效地将IgE移离。它的下一步是建立一个结合两个臂的药物。阅读更多，并查看Divergence的技术报告。BigHat Biosciences：领先优化。