A Anthropic publicou seu relato mais detalhado até agora sobre o Claude no desenvolvimento de medicamentos: seis empresas parceiras ao longo de vários meses e a compra de uma biotech de uma pessoa só. Quase tudo é pré-clínico, e tudo é relatado pela Anthropic e por seus parceiros. Mesmo assim importa, porque mostra onde um modelo de uso geral já economiza tempo num setor lento e caro, e onde as afirmações seguem sem prova.
Os resultados cobrem toda a cadeia. Na Generate Biomedicines, seis cientistas usaram o Claude Code para propor desenhos de uma terapia CAR-T, e um deles, cerca de 70% mais curto que a versão padrão, produziu em laboratório cerca de 10 vezes mais receptores. A Divergence Labs, que trabalha com alergias alimentares, fez o Claude gerar cerca de 35.000 desenhos de anticorpos em mais ou menos um mês, em grande parte por conta própria; 3 se ligaram ao alvo e 20 o soltaram das células imunes. Na BigHat Biosciences, cerca de 1.010 variantes foram produzidas e testadas em cerca de 10 semanas, e as melhores se ligavam mais de 10 vezes mais forte. A Bristol Myers Squibb, parceira mais recente, usa o Claude para revisar os planos de um ensaio clínico em fase inicial.
O resultado na papelada é o mais fácil de acreditar. A Enveda, cujos químicos de produção gastavam até 75% do tempo com documentos, conectou seus registros ao Claude. Em 1.061 páginas, o Claude encontrou os 11 problemas que os revisores humanos tinham achado e mais 7 que eles deixaram passar, e o tempo de revisão caiu 89%, de mais de 25 horas para menos de 3. Um rascunho regulatório levou 4 horas, contra cerca de 3 meses à mão. Esse trabalho não depende de uma molécula sobreviver à biologia, então o ganho já é real. A Anthropic também comprou a Mithril Medicine, cujo fundador usou o Claude para coordenar 11 laboratórios externos e levou um candidato contra distrofia muscular da ideia a resultados promissores em camundongos em menos de 18 meses.
O anúncio faz parte de uma corrida entre os grandes laboratórios para provar valor na ciência. A OpenAI tem seu modelo de ciências da vida GPT-Rosalind, e o Google DeepMind adicionou habilidades de química ao Antigravity e mostrou agentes propondo um peptídeo antimicrobiano. A aposta da Anthropic é a amplitude: em vez de um modelo especializado, leva o Claude Code e seus modelos gerais a todas as etapas, do desenho aos documentos regulatórios, e lançou um programa de verificação que afrouxa salvaguardas para organizações avaliadas.
Os limites são claros. Contagens de desenhos e ensaios de laboratório são sinais iniciais, e a maioria dos candidatos fracassa em testes com humanos. Nenhum desses programas chegou a pacientes; os primeiros ensaios em humanos da Mithril são descritos como possíveis a partir do fim de 2028. Os resultados foram escolhidos pelas próprias empresas, sem fracassos nem grupos de comparação, e os parceiros têm motivos comerciais para elogiar a ferramenta. O teste justo é quantos desses candidatos chegam à clínica e como a economia na papelada resiste ao escrutínio dos reguladores.