Anthropic展示Claude参与药物研发进展 · 话题榜 · TwKit

@Phoenixyin13

我昨天已经说了，如果最难的数学、理论计算机科学都能被 AI 攻克，那药物研发这些依赖强推理的工作，被改变只是时间问题。今天，Anthropic就给了荡气回肠的回应。 AI 在药物研发和生命科学领域的降维打击和时间差压缩已经变成了正在发生的现实。最精英的阶层需要苦学二三十年才能积累的医药研发、强推理、合规分析、工程设计的经验和时间壁垒，在未来将变成像自来水一样打开 AI 就能无限获取的廉价商品。 A/里的报告里，Enveda的科学家和制药化学家，以前大量时间都在痛苦地写文件、处理繁重的合规 paperwork。结果，把这些核心文件接进了AI里后仅用 4 个小时就写完了人类顶级专家需要整整手写 3 个月才能搞定的监管合规文件。并且在进行文件差错核查时，人类需要耗费 25 个小时，而 AI 只需要不到 3 小时，直接削减了 89% 的人类审核时间。而且，AI 还查出了人类专家漏掉的 7 个隐藏错误。 Divergence Labs的抗过敏新药项目，AI 仅仅用了一个月的时间，就自主、独立地生成了多达 35,000 个抗体设计方案，并直接筛选出了最优的活性命中靶点。 Mithril Medicine创始人靠着和 AI 的高度协作，在短短 18 个月内，就把一个针对罕见儿童肌肉萎缩症的全新药物概念，直接推进到了小鼠实验成功的阶段，并预计 2028 年就能进人体临床。 AI 已经深度介入到了癌症、食物过敏等极难治愈的疾病重新设计和改造中。通过 AI 辅助设计的免疫细胞受体效率，在实验室里直接飙升了 10 倍。 这意味着什么？我想，在接下来的物质社会里，新材料、新药物、新工程的诞生速度只受限于实验室里机器人的自动化操作速度。 物质财富的分子级制造效率，必然爆发。 在未来几年内，全社会的物质财富，包括但不限于新药、新材料、新工业设计，一定会迎来分子级的大爆发，而这些庞大的财富和掌控权，会死死集中在掌握了高级 AI 核心技术的极少数巨头和资本手里。

@dotey

Anthropic 公布 Claude 参与新药研发的进展：设计、实验、写申报材料都在做，最快 2028 年底进入人体临床试验 Anthropic 10 月 27 日发文，介绍过去几个月 Claude 在新药研发里做了什么：和 6 家药企、生物技术公司深度合作，还收购了一家只有一个人的药物公司。先说结论：这些项目基本还在实验室和动物实验阶段，没有一种药在人身上试过。Anthropic 说，进度最快的一款，最早 2028 年底才可能开始人体临床试验。 一款新药从想法到上市通常要十年以上，要找目标、设计分子、反复改良、解决量产、写申报材料、做临床试验。常听说的“AI 设计分子”只是其中一环，Anthropic 想让 Claude 每个环节都参与。 【Claude 在各家公司干了什么】 抗癌疗法 CAR-T 是给病人的免疫细胞装上一段识别癌细胞的“基因说明书”。Generate Biomedicines 的科学家用 Claude Code 把说明书里的一段缩短了约 70%，腾出地方加别的指令，好让它将来也能治实体肿瘤。实验室里新版本效果反而更好，免疫细胞表面认癌细胞的“探头”多了约 10 倍。 Divergence Labs 在做食物过敏药，需要一种分子把引发过敏的 IgE 从免疫细胞上撬下来。Claude 基本自己干，一个月出了约 3.5 万个设计，筛出来的候选里有 3 个撬得比现有药还多。 BigHat Biosciences 让 Claude 给两个候选药提修改建议，10 周做出并测了约 1010 个变体。最好的版本抓目标的牢固程度提高 10 倍以上，其中一个结块速度慢了 100 多倍，更容易生产和保存。 Enveda 的生产化学家最多 75% 的时间花在文书上。Claude 审 1061 页生产文件，人工发现的 11 处问题全找到了，还多找出 7 处人漏掉的，审查时间从 25 小时以上降到 3 小时以内。一份重要申报文件，Claude 4 小时写出初稿，人工大约要 3 个月。 此外，百时美施贵宝（BMS）在用 Claude 评估早期药物的临床试验方案，投资机构 The Column Group 正成立一家用 Claude 运转、让小团队同时推进很多药物项目的新公司。 【一个人的药物公司】 Cody Tranbarger 一个人开了家药物公司 Mithril Medicine，研究罕见的儿童肌营养不良。合同、物流、和 11 家外部实验室的实验安排都交给 Claude 打理，不到 18 个月，就把一种病的治疗思路从想法做到在小鼠身上见效。Anthropic 收购了这家公司，金额没公布，Cody 加入 Anthropic 继续做。 这种病叫 LAMA2 先天性肌营养不良。病孩天生缺一种把肌肉纤维固定住的蛋白，肌肉从出生起就开始坏死，据技术报告引用的研究，42 个完全缺这种蛋白的孩子里只有 1 个能自己走路，目前没有能改变病程的疗法。Mithril 设计了一种两头的抗体，把肌肉里残存的另一种相近蛋白重新“钉”到肌肉上。小鼠实验里，用药组前腿的力量和握力大约是没用药组的两倍。 【这些成果能信几分】 成果都来自合作方和 Anthropic 自己发布的技术报告和预印本，文章没提有外部独立核查。Mithril 的报告标明未经同行评审，小鼠实验是预实验，用药组 7 只、对照组 4 只，按窝比较后差异在统计上还差一点达到通常的显著标准，报告自己也说要做严格的重复实验才能确认。 报告还写了 Claude 的失误：作者检查了 Claude 一周工作里的 6 处错误，5 处是 Claude 自己发现的，但至少 3 处已经随人审改过的邮件发了出去，其中两处过了 4 天多才被发现。Claude 只起草邮件，发送都由人决定。 原文：https://www.anthropic.com/research/early-progress-drug-development Mithril 技术报告：https://www-cdn.anthropic.com/52e1f5d50c47ca3818f56704c27cf19e59b62e77.pdf

@qinbafrank

大模型Labs垂直化趋势，上周OpenAI刚刚宣布收购了Orchestra Bio（这是一家帮助生物制药团队协调药物开发复杂流程的AI平台），收购后将与OpenAI的Rosalind生命科学AI工具结合，目标是简化操作，让新治疗方法更快到达患者手中。 今天Anthropic 宣布与六家机构（BigHat Biosciences、Bristol Myers Squibb、Divergence Labs、Enveda、Generate Biomedicines、The Column Group）深度合作，利用Claude在抗体设计、CAR-T疗法优化、制造文件审核和临床试验规划等环节加速药物开发，取得显著的早期成果例如抗体结合力提升10倍以上、文件审核时间减少89%、生成3.5万种抗体设计等。 并且Anthropic还宣布收购Mithril Medicine并启动自身药物发现项目，针对罕见儿童肌营养不良症，从概念到小鼠实验阳性结果仅用不到18个月，Claude承担大量科学与运营工作，展示AI在完整药物研发流程中的潜力。 从产业的角度上看，OpenAI、Anthropic、Isomorphic/DeepMind、ByteDance系大模型等都在深化生命科学布局、在医疗医药生命科学领域的垂直化趋势愈发明显。大模型都开是自己在做这方面的工作，从模型开始介入到具体工作流了。 投资上看AIDD、Ai-Bio应该还有很大的机会、巨头们纷纷扎堆不是来凑热闹，更多的还是看到了巨大突破的可能性。

@Phoenixyin13

我可以这样讲，现代顶尖的药物研发几乎是人类历史上对强推理要求最高、链条最复杂的系统工程。 你是不是觉得研发药物就像是在钥匙堆里找一把能开锁的钥匙？ 事实上，人类要面对的是一个高达 10⁶⁰ （当然，甚至有人认为是 10¹⁸⁰）规模的潜在类药分子空间。 这个数字比宇宙中的原子总数还要多。 在如此恐怖的维度下，靠盲目筛选，暴力穷举，纯属大海捞针。科学家必须根据靶点蛋白质的三维空间结构，诸如电荷分布、疏水性、氢键几何构型这些进行严密的空间动力学和量子化学推理。 如果我在这个位置加一个氟原子，它的电子云会如何影响整个蛋白质的折叠？它会不会产生毒性？ 因果逻辑链条，就是最纯粹的强推理。 欢迎来到步步为营的世界。 生物系统的多靶点与代偿网络推演，是比世界象棋更复杂的动态博弈。 你要知道，药物进入人体后，面对的肯定不止一个孤立的靶点，那是一个极其复杂的动态生物网络。 它的因果链极长。比如药物作用于 A 蛋白，可能会激活 B 途径，进而抑制 C 基因，最后可能在肝脏代谢出有毒的 D 物质。 这需要极强的多步推理，药理学家和毒理学家需要像顶级棋手一样，在药效、毒性、代谢动力学之间做多达十几步的逻辑前瞻和利益权衡。 我可以肯定地说，任何一个环节的推理错误，都会导致几十亿美金在临床三期瞬间灰飞烟灭。这是极其烧脑的系统级因果推演。 如果你是辉瑞、罗氏出来的尤其是做生物医药的人，不可能不知道我在说什么。 如今，AI已经展现出超越人类顶尖专家的多步推理、空间想象和逻辑互查能力，并且有了一骑绝尘之势。它在医药领域的降维，一定会水到渠成了。 什么监管，什么伦理，包括现在很多人觉得所谓的实验取证问题、临床验证问题，通通都会成为炮灰。 因为当 AI 的强推理能力和智能水平已经可以完美模拟量子化学、分子动力学，乃至整个人体器官的数字孪生网络时，物理实验的必要性就会发生根本性动摇。
过去需要一万人肉身测试 3 年的临床三期，未来可能只需要在 AI 模拟的、包含全球 80 亿人口基因多样性的虚拟人体库中运行 3 个小时。因为如果虚拟临床的预测准确率达到 99.999% 或者更高时，坚持必须先用肉身试药 5 年才能上市的传统流程，不仅不是保护人类，反而可能变成了阻碍拯救生命的杀人制度。 A/的野心，根本不止于AI公司，而是力图成为一家掌控分子进化权超级数字制药的巨头。