Anthropic решила заняться разработкой собственных лекарств — и это не шутки

3 мин

Anthropic провела мероприятие «The Briefing: AI for Science», где анонсировала Claude Science — «AI-рабочую среду для учёных», которая собирает разрозненные инструменты и наборы данных в одном интерфейсе и умеет генерировать графики и визуализации. Но главная новость не в этом. Компания заявила, что пойдёт дальше продажи инструментов другим биотехам и фармгигантам, и начнёт разрабатывать собственные лекарства.

Руководитель направления наук о жизни Anthropic Эрик Каудерер-Абрамс сообщил, что компания сосредоточится на поиске методов лечения «забытых» (neglected) заболеваний. Каких именно — пока не уточняется. На запросы The Verge о первых целевых болезнях, возможных партнёрах для лабораторных работ, доклинических испытаний и производства ответа не последовало.

Игрок в чужом поле ввода

AI-компании давно присматриваются к наукам о жизни. У OpenAI есть GPT-Rosalind, у Amazon и Google — собственные платформы для здравоохранения. Но Anthropic пошла дальше всех: она не просто продаёт софт фармкомпаниям, а намерена сама стать фармкомпанией. Это ставит её в необычное положение — поставщик инструментов для других разработчиков лекарств одновременно становится их конкурентом.

В этой гонке Anthropic присоединяется к Insilico Medicine, Isomorphic Labs (спин-офф Google DeepMind) и биотех-стартапам, которые уже строят или покупают собственные AI-решения для drug discovery.

Насколько это реально?

Эксперты относятся к затее сдержанно. Профессор Кембриджа и сооснователь CardiaTec Намшик Хан отмечает, что «AI для открытия лекарств» — это весьма широкое понятие: нейросети применяют на всех этапах разработки — от поиска новых соединений до клинических исследований и даже производства. И уже сейчас все крупные фармгиганты вроде AstraZeneca, Novo Nordisk и GSK используют AI в том или ином виде.

Но до реального лекарства, созданного AI, ещё очень далеко. Профессор UCL Мэттью Тодд говорит, что поле «очень далеко» от одобрения регуляторами AI-разработанного препарата для людей. Процедура не будет автономным — человеческий контроль и участие потребуются на всех этапах.

Главные проблемы:

  • Нехватка качественных экспериментальных данных. Даже для хорошо изученных областей биологии есть огромные пробелы в понимании того, как работают те или иные процессы.

  • AI не отменяет эксперименты. Профессор Оксфорда Франк фон Дельфт подчёркивает: модели «пока даже близко не подошли к тому, чтобы сделать эксперименты ненужными». Кандидатам в лекарства всё равно нужно проходить реальные тесты на эффективность, токсичность и практическую применимость — а это требует квалифицированных кадров, денег и времени.

  • Клинические испытания — главный фильтр. Именно на этой стадии отсеивается большинство перспективных кандидатов. И, по словам фон Дельфта, если Anthropic хочет разработать лекарство, ей «придётся много потратить на эксперименты».

Ни одно AI-разработанное лекарство пока не прошло все клинические испытания и не получило одобрение FDA. Некоторые кандидаты вошли в клинические фазы, но сложно сказать, насколько велик был вклад AI и чем эти препараты лучше традиционных.

Что уже сделано?

Anthropic не просто сообщает — она действует. В прошлом году компания активно нанимала биологов и строила собственные влажные лаборатории (wet labs). Сейчас открыты несколько вакансий в сфере наук о жизни. Хан подтверждает, что Anthropic «активно рекрутирует» в этой области, и, по его данным, некоторое количество его академических коллег уже получили предложения. Более того, компании удалось переманить несколько сотрудников из Big Pharma и престижных академических институтов.

Когда ждать результат?

Даже в лучшем случае — не раньше чем через 5–10 лет. Именно столько в среднем занимают клинические испытания нового препарата. Как справедливо заметил Тодд, «всегда есть большая задержка» с тестированием лекарств — нужно время, чтобы экспериментально доказать защита.

Итог

Anthropic делает ставку на долгую игру. Она готова вкладываться в биологию, строить лаборатории и переманивать учёных из фармы. Но путь от AI-гипотезы до реальной таблетки в аптеке — долгий, дорогой и цельный неопределённости.

Как думаете — у Anthropic получится стать фармкомпанией или это слишком амбициозный шаг для AI-стартапа? Делитесь в комментариях.

Читают сейчас

TG Notion: добавлен английский язык интерфейса

4 часа назад

TG Notion: добавлен английский язык интерфейса

В боте появился английский язык. Теперь все элементы Mini App — вкладки, кнопки, формы, меню — можно переключить на английский. Как это работает: Ознакомиться далее

Goldman Sachs: ИИ уничтожает рабочие места быстрее, чем создаёт их

4 часа назад

Goldman Sachs: ИИ уничтожает рабочие места быстрее, чем создаёт их

Исследование Goldman Sachs показало: искусственный интеллект приводит к потере нескольких тысяч рабочих мест в месяц, и вакансии, которые появляются благодаря ИИ, не могут заполнить этот разрыв. Согла

Binance разрешила ИИ‑агентам торговать

5 часов назад

Binance разрешила ИИ‑агентам торговать

Криптобиржа Binance запустила платформу, где ИИ‑агенты могут анализировать рынки и совершать сделки от имени пользователей. Служба, получивший название Agent OS, включает программный интерфейс Binance

Карта GeForce RTX 3070 некоторое количество лет работала с постоянным перегревом из‑за неправильной заводской сборки

6 часов назад

Карта GeForce RTX 3070 некоторое количество лет работала с постоянным перегревом из‑за неправильной заводской сборки

Владельцу GeForce RTX 3070 удалось выяснить, почему его графика постоянно перегревается. Спустя почти пять лет с момента покупки он обнаружил, что сборщики не сняли защитную прозрачную плёнку с термоп

Asana за две недели заменила систему тестирования при помощи Codex от OpenAI

6 часов назад

Asana за две недели заменила систему тестирования при помощи Codex от OpenAI

Asana за две недели заменила устаревшую систему тестирования, используя Codex от OpenAI. Компании это обошлось примерно в $12 000 против $6 млн согласно предыдущему плану обновления. Читать далее