Anthropic расширяет деятельность: компания планирует самостоятельно разрабатывать лекарства

Компания Anthropic, создатель Claude, в рамках мероприятия The Briefing: AI for Science объявила о более глубоком погружении в сферу фармацевтики. Помимо запуска Claude Science — нового рабочего пространства для ученых, — компания заявила о планах по самостоятельной разработке лекарственных препаратов. Как сообщает The Verge, руководитель направления медико-биологических наук в Anthropic Эрик Кудре-Абрамс отметил, что основной фокус будет направлен на поиск методов лечения так называемых «забытых» заболеваний.

По словам Намсика Хана, профессора Кембриджского университета и сооснователя биотехнологического стартапа CardiaTec, термин «поиск лекарств с помощью ИИ» охватывает широкий спектр задач. Искусственный интеллект уже применяется на всех этапах разработки: от идентификации новых соединений и их оптимизации до анализа данных, поддержки исследований, проведения клинических испытаний и даже производственных процессов. Мэтью Тодд, профессор Университетского колледжа Лондона, подтвердил, что ИИ стал зонтичным термином для почти всех процессов в этой области. Claude Science призван централизовать разрозненные инструменты и базы данных в едином интерфейсе, а также автоматизировать создание графиков и визуальных материалов. Anthropic позиционирует этот запуск как доказательство способности ИИ радикально ускорить темпы научных открытий и разработки медицинских решений, подчеркивая, что Claude уже используют многие биотехнологические и фармацевтические компании.

Однако решение Anthropic самостоятельно разрабатывать лекарства ставит компанию в неоднозначное положение: она становится одновременно и поставщиком программного обеспечения для фармгигантов, и их потенциальным конкурентом. Хан пояснил, что ИИ уже способен генерировать идеи для новых препаратов, предлагая молекулы, которые могут взаимодействовать с рецепторами клеток, связанными с конкретными заболеваниями. Тодд добавил, что технология крайне полезна для ускорения исследований и первичного тестирования гипотез. Предполагается, что Anthropic будет использовать генеративные модели для сканирования огромных массивов химических и биологических данных, выявляя закономерности, которые человеку сложно обнаружить оперативно.

Тем не менее, дистанция между идеей, предложенной моделью, и готовым препаратом для пациентов остается огромной. Тодд подчеркнул, что индустрия далека от получения регуляторного одобрения для лекарств, полностью спроектированных ИИ, и процесс не может быть автономным: на каждом этапе необходимы человеческий контроль и профессиональная экспертиза. Кроме того, нехватка качественных общедоступных экспериментальных данных о поведении химических веществ в организме может замедлить развитие даже в хорошо изученных областях.

Фрэнк фон Делфт, профессор Оксфордского университета и руководитель отдела кристаллографии белков в Оксфордском институте поиска лекарств, выразился более прямо: передовые модели ИИ вызывают энтузиазм, но они пока не отменяют необходимости в реальных экспериментах. Кандидаты в лекарства должны проходить проверку в физическом мире: оценивается эффективность, токсичность, стабильность, условия хранения и методы введения. Это требует квалифицированных кадров, значительных финансовых вложений и времени, особенно на стадии клинических испытаний, где отсеивается большинство перспективных разработок.

Anthropic пока не раскрывает деталей своего плана. Кудре-Абрамс не уточнил, как компания поступит при обнаружении перспективных кандидатов, а также не ответил на вопросы о том, какие именно болезни станут приоритетными и планируется ли сотрудничество с другими компаниями в части лабораторных работ, испытаний на животных или производства. При этом за последний год Anthropic активно нанимала биологов, начала создание собственных «мокрых» лабораторий и открыла ряд вакансий в сфере медико-биологических наук. По словам Хана, компания уже переманила несколько специалистов из крупных фармацевтических корпораций и престижных академических институтов.

Даже если Anthropic выберет конкретное заболевание и найдет верное направление, до результата еще далеко. Тодд отметил, что в тестировании лекарств всегда возникают задержки, связанные с необходимостью доказательства безопасности. Согласно данным The Verge, ни один препарат, полностью созданный с помощью ИИ, еще не прошел клинические испытания, не получил одобрение FDA и не вышел на рынок. Некоторые кандидаты, разработанные при участии ИИ, уже находятся на стадии испытаний, но сложно оценить реальный вклад технологии и ее преимущество перед традиционными методами. ИИ может ускорить часть поискового процесса, но лекарства все еще должны доказывать свою состоятельность старым проверенным способом: через медленные, выверенные и реальные эксперименты.