Темы



Первые успехи в ускорении разработки лекарств с помощью Claude

Коротко сгенерировано ИИ по тексту статьи
  • Anthropic сотрудничает с шестью биотехнологическими организациями и ведёт собственные программы, включая разработку лечения редких детских форм мышечной дистрофии.
  • Claude помог Divergence Labs примерно за месяц создать около 35 000 вариантов антител; первые испытания выявили перспективные варианты для обоих компонентов препарата от пищевой аллергии.
  • В Enveda Claude нашёл все 11 замеченных проверяющими проблем и ещё семь, сократив время проверки документов на 89%.

Почему это важно: Anthropic рассчитывает, что часть проектов приведёт к созданию эффективных лекарств, в том числе от пищевой аллергии, редких детских болезней и некоторых видов рака.

Early progress on accelerating drug development with Claude

Команда Anthropic по исследованиям в области наук о жизни работает над тем, чтобы ускорить поиск методов лечения болезней. В последние месяцы наши ученые наладили тесное исследовательское сотрудничество с шестью организациями, разрабатывающими новые лекарства: BigHat Biosciences, Bristol Myers Squibb, Divergence Labs, Enveda, Generate Biomedicines и The Column Group. Мы также начали собственные работы по поиску лекарств. В ходе этой работы мы многое узнали о том, как Claude может помогать в разработке лекарств и что еще нужно улучшить в Claude, чтобы реализовать потенциал ИИ в медицине. Мы планируем значительно расширить эту работу.

В разработке лекарств есть множество возможностей для ускорения процесса — и не только в самых часто обсуждаемых областях применения ИИ, например в создании первоначальных вариантов новых молекул. Разработка лекарства включает самые разные задачи: предварительные исследования для выбора мишени и подходящего типа препарата, воздействующего на нее; проектирование молекулы с нужными свойствами; оптимизацию ее производства, чтобы его можно было надежно масштабировать; подготовку документов для получения разрешений на клинические исследования; разработку и проведение этих исследований — и многое другое.

Наша стратегия реализации медицинского потенциала ИИ заключается в том, чтобы все шире использовать ИИ для решения этих задач. Здесь нет одной-единственной проблемы, которую нужно устранить: узкие места встречаются на всех этапах разработки лекарств. Лучше всего выявлять их и находить решения, глубоко погружаясь в реальные проекты по разработке препаратов — для самых разных заболеваний и на разных этапах разработки.

Поэтому в последние месяцы мы сотрудничали с шестью организациями. Мы также начали собственные проекты по разработке лекарств, в том числе программы для лечения редких детских форм мышечной дистрофии, в которых Claude выполняет значительную часть научной и операционной работы.

Эта работа служит трем нашим целям. Во-первых, она позволяет лучше понять сильные стороны и ограничения наших моделей при решении гораздо более широкого круга задач по разработке лекарств. Уже сейчас полученные знания помогли нам определить конкретные улучшения для моделей. Во-вторых, эти проекты могут стать примерами для всего сообщества специалистов в области наук о жизни. Чтобы Claude существенно ускорил появление новых методов лечения, нам нужно сотрудничать со многими другими биотехнологическими компаниями и глубже интегрировать Claude в их процессы разработки. В-третьих, если позитивная динамика сохранится, эти проекты должны принести и непосредственную пользу. Мы надеемся, что некоторые из них приведут к созданию эффективных новых лекарств от целевых заболеваний, включая пищевую аллергию, редкие детские болезни и несколько видов рака.

В этой публикации мы рассказываем о ходе работы с нашими партнерами и приводим технические отчеты и препринты, в которых подробнее описаны наши подходы, методы и первые результаты. Затем мы кратко расскажем о дальнейших планах.

Примеры из практики

Generate Biomedicines: разработка новых вариантов терапии. Generate Biomedicines работает над повышением эффективности метода лечения рака, известного как CAR T-клеточная терапия. До сих пор эта терапия помогала лечить рак крови; компания стремится модифицировать ее так, чтобы она могла применяться и против солидных опухолей. Для этого компания хочет сократить один участок генетических инструкций терапии, освободив место для дополнительных инструкций, адаптированных к другим видам рака. Шесть ученых Generate с помощью Claude Code предложили новые варианты этого участка. Один из них оказался примерно на 70% короче стандартного и показал лучшие результаты в лабораторных испытаниях: с ним иммунные клетки производили примерно в 10 раз больше рецепторов — белков, с помощью которых они распознают раковые клетки, — эффективнее уничтожали опухолевые клетки и дольше оставались активными. Подробнее, а также ознакомьтесь с техническим отчетом Generate.

Divergence Labs: поиск перспективных молекул. Divergence Labs разрабатывает новый способ лечения пищевой аллергии. Аллергическую реакцию запускает молекула IgE: часть таких молекул связана с иммунными клетками, а часть свободно циркулирует в крови. Divergence Labs создает препараты, которые полностью отделяли бы IgE от иммунных клеток, а не только нейтрализовали IgE, циркулирующий в крови, как это делают стандартные лекарства. Такой подход может обеспечить гораздо более эффективное лечение, но требует точной конструкции из двух «плеч»: одно должно прочно связываться с IgE, а другое — помогать отделить IgE от иммунной клетки. Claude преобразовал цели Divergence Labs в подробный план разработки, а затем, в значительной степени автономно, примерно за месяц создал около 35 000 вариантов антител, которые предстояло отобрать и испытать. На первых этапах испытаний Divergence обнаружила перспективные варианты для обоих «плеч»: три варианта могли связываться с IgE, а 20 — отделять его. Три из этих 20, по-видимому, отделяли IgE эффективнее стандартного препарата. Следующий шаг — создать лекарство, объединяющее оба «плеча». Подробнее, а также ознакомьтесь с техническим отчетом Divergence.

BigHat Biosciences: оптимизация перспективных молекул. BigHat Biosciences объединяет ИИ с автоматизированной лабораторией, чтобы совершенствовать потенциальные лекарства (или «лиды»). Такие молекулы должны прочно связываться с мишенью, сохранять стабильность при производстве и хранении и не слипаться друг с другом — и это лишь некоторые из требований. Ученые BigHat и исследователь Anthropic вместе с Claude улучшали эти три характеристики у двух перспективных молекул — фрагментов антител, которые могут стать компонентами будущих лекарств: одна предназначена для воздействия на раковые клетки, другая — для более длительного сохранения препарата в организме. Claude, подключенный к системе лабораторных данных BigHat Reccy, предложил изменения для каждой молекулы, а лаборатория BigHat за примерно 10 недель создала и испытала около 1 010 вариантов. В какой-то момент команда заподозрила, что стандартные показатели термостабильности и склонности к агрегации вводят в заблуждение. Claude и исследователь повторно проанализировали исходные данные, а затем предложили другие показатели и изменение протокола испытаний. Ученые BigHat доработали и применили этот протокол — основные прогнозы подтвердились. По сравнению с исходными вариантами лучшие молекулы связывались с мишенью более чем в 10 раз прочнее; молекула для воздействия на рак оставалась растворимой при температуре на 18 °C выше, а молекула для препаратов длительного действия слипалась более чем в 100 раз медленнее. Подробнее, а также ознакомьтесь с техническим отчетом BigHat.

Enveda: производство и подготовка документов. Для проведения клинических исследований компаниям необходимо, помимо прочего, вести документацию, подтверждающую, что каждая партия нового лекарства произведена в соответствии со строгими стандартами качества, и подавать заявку регулирующим органам. В Enveda специалисты по химии производства тратили на бумажную работу до 75% своего времени. Чтобы снизить нагрузку, Enveda создала систему, которая объединяет все производственные документы компании и подключает к ним Claude, позволяя ему выявлять возможные проблемы. В ходе проверки 1 061 страницы документации Claude обнаружил все 11 проблем, замеченных проверяющими, и указал еще на семь, которые они пропустили. Этот подход сократил время проверки человеком на 89%: с более чем 25 часов до менее чем трех. Кроме того, Claude подготовил первые версии двух важных документов для регулирующих органов. На один ушло четыре часа вместо примерно трех месяцев ручной работы. При стандартной проверке человеком второго документа в Enveda обнаружили одну незначительную ошибку. Подробнее, а также ознакомьтесь с техническим отчетом Enveda.

The Column Group (TCG): создание компаний. Поскольку поиск лекарств может быть медленным, дорогим и часто заканчивается неудачей, инвесторы в биотехнологические компании предпочитают более безопасные, уже проверенные идеи рискованным новаторским разработкам — даже если последние могли бы помочь большему числу пациентов. Мы сотрудничаем с TCG, чтобы выяснить, сможет ли Claude изменить ситуацию, снизив сроки и стоимость разработки лекарств и тем самым позволив инвесторам увереннее поддерживать более амбициозные идеи. В частности, TCG создает Pleiades — новую компанию, которая будет использовать Claude для ведения гораздо большего числа и более сложных программ разработки лекарств, чем обычно под силу небольшой команде. Эта модель может показать, как Claude способен снизить научную, операционную и административную нагрузку, связанную с работой биотехнологической компании. Если подход окажется успешным, его можно будет распространить на всю отрасль и направить инвестиции на решение более сложных медицинских задач. Сейчас Pleiades разрабатывает новые инструменты и рабочие процессы для Claude. Первый навык Claude, который помогает оценивать, стоит ли заниматься исследованием той или иной лекарственной мишени, уже прошел оценку на 45 парах «мишень — заболевание». Подробнее.

Недавно мы также начали сотрудничать с Bristol Myers Squibb (BMS), чтобы выявлять и устранять узкие места в планировании клинических исследований. BMS использует Claude для оценки планов клинических исследований препарата на ранней стадии разработки и прогноза вероятности их успеха. В 2027 году мы планируем расширить эту работу, чтобы понять, способен ли такой подход повысить вероятность успеха на ранних этапах разработки.

«На этапе клинических исследований мы используем Claude для анализа собственных данных, составления плана клинического исследования и оценки шансов на его успех. По одному запросу Claude подготовил основательный первоначальный анализ, который помог нам оценить разные варианты разработки. Без него на эту работу ушло бы несколько дней. При этом мы обеспечили безопасность наших крайне чувствительных данных. Мы рассчитываем расширить эту работу на весь наш портфель проектов, чтобы принимать решения на уровне портфеля».

Майкл Пурдехнад, доктор медицины, старший вице-президент, руководитель отдела ранних клинических исследований в области гематологии, онкологии и клеточной терапии.

Помимо работы с этими партнерами, мы начали самостоятельно вести несколько исследовательских программ. Мы приобрели Mithril Medicine — компанию, состоявшую из одного человека и разрабатывавшую методы лечения двух редких форм мышечной дистрофии. Ее основатель Коди Транбаргер использовал Claude для организации договоров, логистики и экспериментов с 11 внешними лабораториями, а также поручил Claude многие другие операционные задачи Mithril. В результате менее чем за 18 месяцев Mithril удалось пройти путь от идеи возможного лечения одной из форм мышечной дистрофии до получения обнадеживающих результатов на мышах. Теперь Коди продолжает эти исследования в Anthropic и планирует начать несколько новых программ. Если кандидаты в лекарства и дальше будут показывать хорошие результаты, мы ожидаем, что препарат будет готов к началу клинических исследований на людях уже к концу 2028 года. Подробнее, а также ознакомьтесь с нашим техническим отчетом.

Расширение нашей работы в области наук о жизни

Все эти исследования пока находятся на ранней стадии. В частности, до сих пор они в основном доклинические — то есть лекарства в большинстве случаев еще не испытывают на людях. По мере продвижения этих программ мы планируем расширять роль Claude в клинических исследованиях и привлекать к сотрудничеству новые организации, чьи программы разработки лекарств уже находятся на клинической стадии.

Эти исследования — лишь часть наших усилий по ускорению разработки лекарств. В конечном счете мы хотим предоставить наши модели как можно большему числу специалистов, занимающихся разработкой препаратов. Для этого мы запустили Claude Science — нашу ИИ-платформу для исследователей — и предоставляем кредиты Claude ученым, работающим в области наук о жизни. Мы также создали Программу верификации для наук о жизни, которая позволяет проверенным организациям пользоваться нашими самыми мощными моделями с менее строгими версиями защитных механизмов. Эти меры необходимы для предотвращения злоупотреблений, но они могут мешать законным биологическим исследованиям. Недавно мы также объявили открытый набор приглашенных исследователей в области наук о жизни: мы ждем заявок от исследовательских групп, которые хотят использовать Claude для изучения ключевых вопросов разработки лекарств и других областей.

Мы рассчитываем сотрудничать со многими новыми организациями по мере расширения наших исследований в области наук о жизни. Если вы работаете в организации, занимающейся разработкой лекарств, и хотите обсудить сотрудничество, свяжитесь с нами ниже.

Полный текст статьи читайте на Anthropic

Об этом также пишут