Anthropic 发布 Claude 加速药物研发早期进展及自研项目路线图

Anthropic 宣布其生命科学团队已与六家医药机构建立深度合作并启动自有药物发现计划，旨在验证 Claude 模型在从靶点识别到临床试验设计的全流程中的实际效能。该报告详细列举了生成式 AI 在 CAR-T 疗法基因指令缩短、抗体设计生成、分子优化及监管文件起草等具体场景的实测数据，部分任务实现了效率提升数十倍或性能指标显著改善。

在具体案例中，Generate Biomedicines 利用 Claude Code 将 CAR-T 疗法遗传指令缩短约 70%，使免疫细胞受体数量增加约 10 倍；Divergence Labs 在一个月内由 Claude 自主生成了约 35,000 个抗体设计方案，其中 20 个显示出优于标准药物的脱敏能力；BigHat Biosciences 通过连接实验室系统 Reccy，在 10 周内测试了约 1,010 种变体，使最佳候选分子的结合力提升超过 10 倍且聚集速度降低 100 倍以上。此外，Enveda 利用 Claude 将文档审查时间减少 89%，Bristol Myers Squibb 则使用模型评估临床试验成功率。Anthropic 自身收购的 Mithril Medicine 项目在 18 个月内完成了从小鼠实验到临床前阶段，预计最早于 2028 年底进入人体临床试验。

事实层面，上述数据均源自 Anthropic 发布的合作案例与技术报告，展示了当前模型在特定垂直领域的处理能力。推断层面，这些成果表明 AI 智能体（Agent）已能深度介入复杂的科学工作流，而不仅是辅助工具。猜测层面，文中提到的“扩大规模”和“复制模式”能否在更广泛的生物科技公司中实现，仍取决于后续临床数据的验证以及监管政策的适应性调整。