Anthropicは、創薬の現場でClaudeがどう使われているかについて、これまでで最も詳しい報告を公表しました。数か月にわたる6つのパートナー企業との取り組みと、1人で運営するバイオテック企業の買収が含まれます。大半は前臨床段階で、すべてAnthropicとパートナーによる報告です。それでも重要なのは、遅くて費用のかかる業界で汎用モデルがすでに時間を節約している場面と、主張がまだ証明されていない場面の両方が見えるからです。
成果は創薬の流れ全体に及びます。Generate Biomedicinesでは6人の科学者がClaude Codeを使ってCAR-T細胞療法の設計案を出し、標準版より約70%短い設計が、実験で受容体を約10倍多く生み出しました。食物アレルギーに取り組むDivergence Labsでは、Claudeがほぼ自律的に約1か月で約35,000の抗体設計を生成し、3つが標的に結合し、20が免疫細胞から標的を引き離しました。BigHat Biosciencesでは約10週間で約1,010の変異体を作製・試験し、最良のものは10倍以上強く結合しました。最も新しいパートナーのBristol Myers Squibbは、初期段階の臨床試験の計画をClaudeで点検しています。
最も信じやすいのは書類業務の成果です。製造担当の化学者が最大75%の時間を書類に費やしていたEnvedaは、記録をClaudeに接続しました。1,061ページの審査で、Claudeは人間の審査担当者が見つけた11件の問題すべてに加え、見逃していた7件も指摘し、審査時間は25時間超から3時間未満へと89%減りました。ある規制文書の草案は、手作業なら約3か月のところ4時間で済みました。こうした作業は分子が生物学の壁を越えるかどうかに左右されないため、効果は今日すでに現実のものです。Anthropicはまた、Mithril Medicineを買収しました。創業者はClaudeで外部の11の研究室を調整し、筋ジストロフィーの候補をアイデアから18か月未満でマウスでの有望な結果まで進めました。
この発表は、科学での価値を示そうとする大手ラボ間の競争の一部です。OpenAIには生命科学モデルGPT-Rosalindがあり、Google DeepMindはAntigravityに化学スキルを加え、エージェントが抗菌ペプチドを提案する例を示しました。Anthropicの特徴は幅広さです。専門モデルを作るのではなく、Claude Codeと汎用モデルを設計から規制文書まであらゆる段階に持ち込み、審査を通った組織向けに安全策を緩める検証プログラムも始めました。
限界ははっきりしています。設計の数や実験室でのアッセイは初期の兆候にすぎず、候補薬の多くはヒトでの試験で失敗します。これらのプログラムはどれも患者に届いておらず、Mithrilの最も早いヒト試験は2028年後半以降に可能とされています。結果は当事者の企業が選んだもので、失敗例や比較群は示されておらず、パートナーにはツールを褒める商業上の理由もあります。公正な試金石は、これらの候補のうちいくつが臨床に届くか、そして書類業務の節約が規制当局の精査に耐えるかどうかです。