Anthropic хочет делать лекарства сама — и при этом продавать инструменты конкурентам

3 июля Anthropic объявила сразу о двух вещах: запуске Claude Science — рабочей среды для учёных — и о том, что компания займётся собственной разработкой препаратов. Для AI-компании, которая до сих пор зарабатывала на моделях и инструментах для разработчиков, это радикальный разворот.

Что такое Claude Science и при чём тут фарма

На мероприятии «The Briefing: AI for Science» Anthropic представила Claude Science как «AI-верстак для учёных» (AI workbench for scientists). Идея простая: собрать разрозненные инструменты, датасеты и визуализации в одном окружении, чтобы исследователь не переключался между десятком сервисов.

Параллельно компания показала внушительный список клиентов из биотеха и фармы, которые уже используют Claude. Это явная заявка на то, что Anthropic — не просто поставщик базовых моделей, а полноценный партнёр для научных организаций.

Но главная новость прозвучала отдельно: глава направления наук о жизни Эрик Кодерер-Абрамс (Eric Kauderer-Abrams) сообщил, что Anthropic будет разрабатывать собственные препараты — с фокусом на «забытые» болезни (neglected diseases), которые недостаточно финансируются традиционной фармой.

Почему это нетривиальный шаг даже на фоне общего AI-ажиотажа

OpenAI, Amazon, Google — все уже зашли в лайфсайенс со своими платформами и инструментами. Но Anthropic идёт дальше: компания намерена сама открывать молекулы-кандидаты, а не только продавать инфраструктуру тем, кто это делает.

Это ставит Anthropic в странную позицию: продавать софт фармкомпаниям, с которыми она теоретически конкурирует в разработке препаратов. Похожая история есть у Amazon — AWS обслуживает конкурентов в ритейле, — но в фарме, где ставки измеряются жизнями и миллиардами долларов, такое совмещение ролей вызывает вопросы.

В гонке AI-first drug discovery Anthropic теперь соседствует с Insilico Medicine, Isomorphic Labs (спинофф Google DeepMind) и десятками биотех-стартапов. Крупные фармгиганты — AstraZeneca, Novo Nordisk, GSK — тоже активно строят или покупают AI-инструменты.

Что AI реально умеет в разработке лекарств — и где стена

Намшик Хан, профессор Кембриджского университета и сооснователь AI-биотех-стартапа CardiaTec, объясняет: «AI drug discovery» — очень широкий термин. AI применяется на каждом этапе: от генерации новых молекул и улучшения существующих соединений до анализа данных клинических испытаний и оптимизации производства.

Мэтью Тодд, профессор University College London, добавляет: AI уже полезен для ускорения исследований и «дорожного тестирования» новых идей — проверки гипотез до того, как тратить ресурсы на реальные эксперименты. Учитывая, что Anthropic работает с фронтирными моделями, компания, вероятно, будет использовать генеративный AI для поиска по огромным химическим и биологическим пространствам: предлагать новые молекулы, находить новые мишени для известных болезней или искать новые применения уже одобренных препаратов.

Но дальше начинается жёсткая реальность. Фрэнк фон Дельфт, профессор структурной химической биологии Оксфорда, формулирует прямо: AI-модели «ещё близко не подошли к тому, чтобы сделать эксперименты ненужными». Тодд говорит, что до одобренного регуляторами AI-разработанного препарата — «ещё очень далеко». Весь процесс не может работать автономно: человеческий надзор необходим на каждом шаге.

Отдельная проблема — данные. И Хан, и Тодд указывают на нехватку качественных открытых экспериментальных данных о поведении молекул в организме. Даже в хорошо изученных областях биологии остаются огромные белые пятна — и AI не может компенсировать то, чего попросту нет в обучающей выборке.

Что Anthropic не сказала — и это важнее того, что сказала

Конкретики катастрофически мало. Кодерер-Абрамс на мероприятии не ответил на вопрос: что компания будет делать, если найдёт перспективного кандидата? The Verge запросил комментарий у Anthropic — без ответа. Открытыми остаются ключевые вопросы: какие именно болезни в приоритете, будет ли компания партнёриться с кем-то для лабораторных испытаний, тестирования на животных, клинических исследований и производства.

По данным STAT News, несколько руководителей Anthropic подчёркивали другое: компании важно самой попробовать использовать собственные продукты для решения реальных научных задач. То есть разработка лекарств — это ещё и способ «съесть свою собственную еду» (dogfooding) и прокачать Claude на практике.

Куда это движется

Anthropic входит в фарму без дорожной карты, которую она готова показать публично. Это может быть стратегическим молчанием — или признанием того, что планы ещё не оформились.

Реальный вопрос не в том, применим ли AI в разработке лекарств — он уже применяется повсеместно. Вопрос в том, способна ли компания, которая никогда не проводила клинических испытаний, пройти путь от молекулы до пациента. Это занимает в среднем 10-15 лет и стоит миллиарды долларов — даже с AI.

Источники

• The Verge: Anthropic wants to develop its own drugs