IT之家7月4日消息，Anthropic本月初举行“The Briefing:AI for Science”活动，正式发布面向科研人员的新平台Claude Science，并宣布公司将启动自主药物研发项目，重点针对传统药企评定为商业回报有限而长期缺乏研发投入的“被忽视疾病”(Neglected Diseases)。
Anthropic表示，该项目将聚焦新药研发早期阶段和临床前研究，希望在推进自身科研能力的同时，为生命科学领域打造更完善的AI工具。这也是目前全球头部大模型企业中，少数公开宣布直接参与新药研发而不仅提供AI工具的平台公司之一。
据 Anthropic介绍，Claude Science被定位为科研工作台，可将分散的科研工具、数据集整合到统一环境中，并支持数据分析、图表生成及科研辅助等功能。公司在活动中展示了多个应用案例，例如美国加州大学旧金山分校(UCSF)一名研究人员利用Claude Science在数分钟内发现了一项实验中的病毒污染，而这一问题此前研究团队一年时间都未察觉。
Anthropic还表示，该系统能够在不足一小时内分析100种罕见遗传疾病，并筛选出32个值得进一步开展计算筛选的候选方向。与不少AI企业主要向制药公司提供技术平台不同，Anthropic此次宣布将亲自开展药物研发。不过，Anthropic尚未公布首批具体研究对象，也未说明未来若发现具有潜力的候选药物，将采取自主推进还是与其他机构合作完成动物实验、临床试验及生产制造等后续流程。
近年来，AI在药物研发领域持续升温，OpenAI、Google、Amazon等企业均已推出面向生命科学的AI平台，Google DeepMind旗下Isomorphic Labs、Insilico Medicine等AI制药企业也持续推进相关研究。
与此同时，传统制药企业同样在不断扩大AI应用范围，包括AstraZeneca、Novo Nordisk、GSK等均已将AI引入药物筛选、分子设计、数据分析及研发流程优化等多个环节。
业内人士普遍认为，AI已成为现代药物研发的重要辅助工具，但距离完全依赖AI设计并成功上市的新药仍有较长距离。
英国剑桥大学教授、AI生物技术企业CardiaTec联合创始人Namshik Han表示，AI几乎可以参与药物研发全过程，包括发现候选化合物、优化分子结构、分析实验数据以及辅助临床研究等多个阶段，不过真正决定药物能否成功上市的仍是大量临床验证。
英国伦敦大学学院药物研发教授Matthew Todd也指出，目前尚无完全由AI设计的新药完成全部临床试验并获得美国食品药品监督管理局(FDA)批准上市，AI更多是在加快候选药物发现和研究效率，而不能替代整个研发流程。
英国牛津大学结构化学生物学教授Frank von Delft同样表示，AI虽然能够提高研究效率，但并未让实验环节变得可有可无。候选药物仍需经过毒性、安全性、药效及人体临床试验等多个阶段验证，而这些流程不仅需要大量资金和专业人员，也需要较长时间，因此AI很难明显缩短整个研发周期。
在活动中，诺华(Novartis)首席执行官Vas Narasimhan介绍，目前一款新药从研发到获批平均需要约12年时间，其中信息处理和研发运营环节约占整体周期的40%。他认为，新一代AI工具有望显著压缩这两部分时间，使整体研发周期缩短至约7至8年，但动物实验、人体临床试验等生物学验证环节仍难以大幅加快。此外，他预计，借助AI提高候选药物质量和安全性预测能力，未来药物研发成功率有望从目前约8%提升至约16%，但最终仍需通过长期实验验证。
过去一年，Anthropic已持续扩充生命科学团队，并自建湿实验室(Wet Lab)，同时公开招聘多项生物学及生命科学岗位。有业内人士透露，该公司近期一直积极招募来自大型制药企业及知名科研机构的人才，为推进相关研发项目做准备。尽管AI正不断改变药物研发方式，但业内专家普遍认为，即便研发效率有所提升，新药上市依然需要经历严格、漫长的实验和监管审批流程。AI可以帮助缩小候选范围、优化研究方向，却无法替代现实世界中的实验验证，这也意味着Anthropic自主药物研发项目距离真正产生临床成果，仍需要较长时间。
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