Anthropics Life-Sciences-Team arbeitet daran, die Heilung von Krankheiten zu beschleunigen. In den vergangenen Monaten haben unsere Wissenschaftler tiefe Forschungspartnerschaften mit sechs Organisationen eingegangen, die neue Medikamente entwickeln: BigHat Biosciences, Bristol Myers Squibb, Divergence Labs, Enveda, Generate Biomedicinessowie The Column Group. Wir haben auch eigene Arzneimittelforschungsaktivitäten begonnen. Dabei haben wir viel darüber gelernt, wie Claude die Arzneimittelentwicklung unterstützen kann und wie wir Claude weiter verbessern müssen, um das Potenzial von KI in der Medizin auszuschöpfen. Wir planen, diese Arbeit von hier aus erheblich auszubauen.
Es gibt viele Möglichkeiten, die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen, auch über die am häufigsten diskutierten Anwendungen von KI hinaus, wie etwa das Vorschlagen erster Entwürfe für neue Moleküle. Die Entwicklung eines Medikaments umfasst viele unterschiedliche Aufgaben: frühe Forschung, um ein Ziel für ein Medikament und den geeigneten Medikamententyp dafür zu identifizieren, das Entwerfen eines Moleküls mit den richtigen Eigenschaften, dessen Optimierung für eine zuverlässige Herstellung im großen Maßstab, das Verfassen der für klinische Studien erforderlichen Zulassungsunterlagen, die Planung und Durchführung dieser Studien und vieles mehr.
Unsere Strategie, die medizinischen Vorteile von KI zu verwirklichen, basiert darauf, KI zunehmend in all diese Aufgaben einzubinden. Es gibt kein einzelnes zu lösendes Problem; die Engpässe sind über den gesamten Arzneimittelentwicklungsprozess verteilt. Der beste Weg, diese Engpässe zu erkennen und zu bewältigen, besteht darin, sich tiefgehend in echte Arzneimittelprogramme einzubringen – über viele verschiedene Krankheitsgebiete und Entwicklungsstadien hinweg.
Deshalb haben wir in den vergangenen Monaten mit sechs Organisationen dafür zusammengearbeitet. Wir haben außerdem eigene Arzneimittelforschungsaktivitäten begonnen, darunter Programme für seltene kindliche Formen der Muskeldystrophie, bei denen Claude einen Großteil der wissenschaftlichen und operativen Arbeit übernimmt.
Diese Arbeit dient unseren Zielen auf drei Arten. Erstens ermöglicht sie uns, die Stärken und Grenzen unserer Modelle in Bezug auf ein viel breiteres Spektrum von Aufgaben der Arzneimittelentwicklung besser zu verstehen (wir haben bereits konkrete Verbesserungen unserer Modelle auf Grundlage der bisherigen Erkenntnisse priorisiert). Zweitens können diese Programme als Fallstudien für die breitere Life-Sciences-Community dienen. Wenn Claude die Rate neuer Heilungen erheblich erhöhen soll, müssen wir mit vielen weiteren Biotechnologieunternehmen zusammenarbeiten und Claude tiefer in deren Entwicklungsprozesse integrieren. Drittens sollten diese Projekte, sofern ihre positiven Entwicklungen anhalten, selbst direkte Wirkung entfalten. Wir sind zuversichtlich, dass einige davon zu wirksamen neuen Medikamenten für die von ihnen adressierten Krankheiten führen könnten, darunter Nahrungsmittelallergien, seltene kindliche Krankheiten und mehrere Formen von Krebs.
In diesem Beitrag geben wir ein Update zu unseren Fortschritten mit unseren Partnern sowie technische Berichte und Preprints, die unseren Denkprozess, unsere Methoden und frühe Ergebnisse genauer beschreiben. Anschließend skizzieren wir kurz, wohin unsere Arbeit als Nächstes gehen wird.
Fallstudien
Generate Biomedicines: Modalitätsentwicklung. Generate Biomedicines hat daran gearbeitet, den Nutzen einer Krebsbehandlung zu erhöhen, die als CAR-T-Zelltherapie bekannt ist. Diese Therapie hat historisch geholfen, Blutzellkrebs zu behandeln; Generate will sie so umgestalten, dass sie auch solide Tumorkrebsarten behandeln kann. Dafür wollen sie einen Teil der genetischen Anweisungen der Therapie verkürzen, um Raum für zusätzliche Anweisungen zu schaffen, die für andere Krebsarten geeignet sind. Sechs Generate-Wissenschaftler nutzten Claude Code, um neue Entwürfe für diesen Teil vorzuschlagen. Ein Entwurf war etwa 70% kürzer als die Standardversion, und in Laborversuchen war er wirksamer: Er ermöglichte Immunzellen, ungefähr 10-mal so viele Rezeptoren (die Proteine, mit denen sie Krebszellen aufspüren) zu bilden, er tötete Tumorzellen effizienter ab, und die Immunzellen blieben länger aktiv. , und siehe Generates technischen Bericht.
Divergence Labs: Treffergenerierung. Divergence Labs arbeitet an einem neuartigen Verfahren zur Behandlung von Nahrungsmittelallergien. Nahrungsmittelallergien werden durch eine Reaktion eines Moleküls namens IgE ausgelöst, von dem ein Teil an unsere Immunzellen gebunden ist und ein Teil frei in unserem Blut umherwandert. Divergence Labs entwickelt Medikamente, die das IgE vollständig von unseren Immunzellen ablösen würden, statt – wie herkömmliche Medikamente – nur das im Blut zirkulierende IgE zu neutralisieren. Dies könnte eine wesentlich wirksamere Behandlung ermöglichen, erfordert jedoch ein präzises Design mit zwei „Armen“: einer, der fest an IgE binden würde, und ein anderer, der helfen würde, das IgE von der Immunzelle zu lösen. Claude übersetzte die Ziele von Divergence Labs in einen detaillierten Designplan und generierte daraufhin, weitgehend autonom, rund 35,000 Antikörper-Entwürfe in etwa einem Monat, die nun eingegrenzt und getestet werden sollen. In diesen frühen Tests fand Divergence „Treffer“ für beide Arme: drei Entwürfe, die an IgE binden konnten, und 20, die es ablösen konnten. Drei dieser 20 schienen IgE stärker abzulösen als das Standardmedikament. Der nächste Schritt besteht darin, ein Medikament zu entwickeln, das beide Arme kombiniert. , und siehe Divergence’s technical report.
BigHat Biosciences: Lead-Optimierung. BigHat Biosciences kombiniert KI mit einem automatisierten Labor, um potenzielle Medikamente (oder „Leads“) zu verbessern, die ihr Zielmolekül fest binden, bei Herstellung und Lagerung stabil bleiben und nicht verklumpen dürfen (neben weiteren Kriterien). BigHats Wissenschaftler und ein Anthropic-Forscher arbeiteten mit Claude daran, diese drei Eigenschaften bei zwei Leads zu verbessern – beides Antikörperfragmente, die Bestandteile künftiger Medikamente werden könnten: eines zur Bekämpfung von Krebszellen und eines, das ein Medikament länger im Körper hält. Claude, verbunden mit BigHats Labordatensystem Reccy, schlug Änderungen an jedem Molekül vor, und BigHats Labor stellte rund 1,010 Varianten her und testete sie in etwa 10 Wochen. Unterwegs vermutete das Team, dass die üblichen Kennzahlen zur Hitzestabilität und Verklumpung irreführend waren. Claude und der Forscher analysierten die Rohdaten erneut und schlugen dann andere Kennzahlen sowie eine Protokolländerung zu deren Prüfung vor. BigHats Wissenschaftler verfeinerten und führten das Protokoll aus, und die wichtigsten Vorhersagen bestätigten sich. Im Vergleich zu den Originalen banden die besten Versionen mehr als 10x fester, der Krebs-lead blieb bei 18°C höher in Lösung, und der Lead für länger wirkende Medikamente verklumpte mehr als 100x langsamer. , und siehe BigHat’s technical report.
Enveda: Herstellung und Einreichungen. Um klinische Studien durchzuführen, benötigen Unternehmen Nachweise darüber, dass jede Charge eines neuen Medikaments nach strengen Qualitätsstandards hergestellt wurde, und müssen unter anderem einen Antrag bei den Aufsichtsbehörden einreichen. Bei Enveda verbrachten die Produktionschemiker bis zu 75% ihrer Zeit mit Papierkram. Zur Entlastung baute Enveda ein System, das alle Herstellungsdokumente mit Claude verbindet und Claude dann mögliche Probleme markieren lässt. Bei Tests über 1,061 Seiten Dokumentation fand Claude alle 11 Probleme, die menschliche Prüfer entdeckt hatten – und markierte sieben weitere, die ihnen entgangen waren. Dadurch reduzierte dieses Verfahren die menschliche Prüfzeit um 89%, von über 25 Stunden auf weniger als drei. Außerdem verfasste Claude die ersten Entwürfe zweier wichtiger regulatorischer Dokumente. Einer nahm vier Stunden in Anspruch, verglichen mit etwa drei Monaten von Hand. Beim anderen fand Envedas Standardprozess der menschlichen Prüfung einen kleinen Fehler. , und siehe Enveda’s technical report.
The Column Group (TCG): Unternehmensgründung. Da die Arzneimittelforschung langwierig, teuer und fehleranfällig sein kann, haben Investoren in Biotechnologieunternehmen sicherere, bereits validierte Ideen gegenüber riskanteren neuen bevorzugt – selbst wenn letzteren mehr Patienten helfen könnten. Wir arbeiten mit TCG daran zu prüfen, ob Claude dies ändern kann, indem es Zeit und Kosten der Arzneimittelforschung senkt, sodass Investoren ambitioniertere Ideen zuversichtlich unterstützen können. Konkret gründet TCG Pleiades, ein neues Unternehmen, das Claude nutzen wird, um deutlich mehr – und komplexere – Arzneimittelprogramme zu betreiben, als es für ein kleines Team üblich ist. Dies könnte ein Vorbild dafür sein, wie Claude sowohl den wissenschaftlichen als auch den operativen und administrativen Aufwand senken kann, der für den Betrieb eines Biotechnologieunternehmens erforderlich ist. Gelingt dies, ließe sich dieses Modell branchenweit replizieren und Investitionen auf schwierigere Probleme der Medizin lenken. Pleiades entwickelt derzeit neue Werkzeuge und Workflows für Claude; seine allererste Claude-Fähigkeit, die Claude dabei hilft einzuschätzen, ob Wirkstoffziele verfolgenswert sind, wurde an 45 Ziel-Krankheits-Paaren evaluiert. .
Jüngst haben wir auch damit begonnen, mit Bristol Myers Squibb (BMS) zusammenzuarbeiten, um Engpässe in der Planung klinischer Studien zu finden und zu beheben. BMS nutzt Claude, um Pläne für ein Arzneimittel in frühen klinischen Studien zu bewerten und die Erfolgsaussichten dieser Studien abzuschätzen. Gemeinsam planen wir, diese Arbeit 2027 auszubauen, um ihr Potenzial zur Erhöhung der Erfolgswahrscheinlichkeit in der frühen Entwicklung zu verstehen.
„Wir nutzen Claude in der Phase klinischer Studien, um proprietäre Daten zu analysieren, einen klinischen Studienplan zu erstellen und die Erfolgswahrscheinlichkeit der Studie abzuwägen. Aus einem einzigen Prompt erzeugte Claude eine belastbare erste Analyse, die unserer Bewertung verschiedener Entwicklungsoptionen diente und die sonst Tage in Anspruch nehmen würde. All dies taten wir, während wir die Sicherheit unserer hochsensiblen Daten gewährleisteten. Wir freuen uns darauf, diese Arbeit über unsere gesamte Pipeline auszuweiten, um Entscheidungen auf Portfolioebene zu unterstützen.“
Michael Pourdehnad, MD, Senior Vice President, Leiterin der klinischen Frühentwicklung, Hämatologie, Onkologie und Zelltherapie.
Neben unserer Arbeit mit diesen Partnern haben wir begonnen, selbst einige Forschungsprogramme durchzuführen. Wir haben Mithril Medicine übernommen, ein Ein-Personen-Unternehmen, das Behandlungen für zwei seltene Formen der Muskeldystrophie entwickelt. Sein Gründer, Cody Tranbarger, nutzte Claude, um Verträge, Logistik und Experimente mit 11 externen Laboratorien zu organisieren, und delegierte viele andere Aspekte von Mithrils Betrieb an Claude. Dadurch brachte Mithril eine mögliche Behandlung für eine Form der Muskeldystrophie von einer Idee bis zu vielversprechenden Ergebnissen bei Mäusen in weniger als 18 Monaten. Jetzt setzt Cody diese Forschung bei Anthropic fort und plant, mehrere neue Programme zu starten. Wenn seine Wirkstoffkandidaten weiterhin vielversprechend bleiben, erwarten wir, dass ein Wirkstoff spätestens Ende 2028 bereit sein wird, um klinische Studien am Menschen zu beginnen. and see unseren technischen Bericht.
Erweiterung unserer Arbeit in den Lebenswissenschaften
All diese Forschung befindet sich noch in einem frühen Stadium. Insbesondere ist sie bislang größtenteils prä-klinisch—das heißt, sie hat meistens noch nicht das Stadium erreicht, in dem die Wirkstoffe am Menschen getestet werden. Wir planen, Claudes Rolle in klinische Studien auszuweiten, wenn diese Wirkstoffprogramme voranschreiten und wir mit weiteren Organisationen zusammenarbeiten, deren Wirkstoffentwicklungsprogramme sich bereits im klinischen Stadium befinden.
Diese Forschung ist nur ein Teil unserer Bemühungen, die Wirkstofffindung zu beschleunigen. Letztendlich möchten wir unsere Modelle mit so vielen Forschern im Bereich der Wirkstoffentwicklung wie möglich teilen. Zu diesem Zweck haben wir Claude Scienceeingeführt, unsere KI-Workbench für Forscher, und wir stellen Claude-Guthaben für Lebenswissenschaftlerbereit. Wir haben außerdem das Life Sciences Verification Program geschaffen, damit vertrauenswürdige Organisationen unsere leistungsstärksten Modelle mit weniger restriktiven Versionen unserer Sicherheitsmaßnahmen nutzen können, die zwar notwendig sind, um Missbrauch zu verhindern, aber legitime biologische Forschung behindern können. Zuletzt haben wir außerdem einen offenen Aufruf für Gastforscher in den Lebenswissenschaften gestartet; wir suchen Vorschläge von Forschungsgruppen, die Claude nutzen möchten, um zentrale Fragen der Wirkstofffindung und anderer Bereiche zu untersuchen.
Wir freuen uns darauf, mit vielen weiteren Organisationen zusammenzuarbeiten, während wir unsere Forschung in den Lebenswissenschaften ausbauen. Wenn Sie bei einer Organisation arbeiten, die sich auf Wirkstofffindung konzentriert, und an einer Zusammenarbeit mit uns interessiert sind, können Sie sich unten an uns wenden.