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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）。<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
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。<br>
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