Anthropic 进军被忽视疾病药物研发
The Decoder··作者 Matthias Bastian
关键信息
Anthropic 表示，它将重点放在早期的临床前阶段，也就是进入人体试验之前的候选药物探索阶段。公司还认为，亲自参与这些项目有助于它打造更好的 AI 模型和工具；此外，它称 Claude Science 已经帮助研究人员在几分钟内发现病毒污染，并在一小时内筛查了 100 种罕见遗传病。
资讯摘要
Anthropic 宣布将启动自己的药物发现项目，目标是那些传统制药和生物技术公司常常因为缺乏利润而忽视的疾病。公司表示，这一举措符合其非营利使命，同时也能让它获得第一手经验，从而改进面向更广泛行业的 AI 模型和工具。该公告是在 Anthropic 新的科学 AI 工具 Claude Science 发布活动中作出的。活动中，公司展示了若干早期案例，用来说明 AI 可能如何加速科学研究。Anthropic 称，一名 UCSF 研究人员曾用 Claude Science 在几分钟内发现病毒污染，而这一问题此前整整一年都没有被团队察觉。公司还表示，Claude 在不到一小时内分析了 100 种罕见遗传病，并筛选出了 32 个可供计算筛查的候选对象。
文章指出，这一动作也反映出 AI 行业更广泛的趋势，因为其他大型 AI 公司同样在向医疗和药物研发扩张。报道提到，Google DeepMind 通过 Isomorphic Labs 直接参与药物发现，OpenAI 也在推进医疗相关项目。文章还引用了诺华 CEO Vas Narasimhan 的观点，他认为 AI 可能把药物开发周期从大约 12 年缩短到 7 到 8 年，因为它能减少信息延迟和运营延迟。与此同时，他认为更好的安全性预测和分子优化可能把成功率从大约 8% 提高到 16%，不过生物学层面的验证仍然需要大量时间。他强调，即使只是这些看似不大的改进，放到全球制药行业数千亿美元的研发投入中，也可能产生非常大的影响。
资讯正文
Anthropic 正在启动自己的药物发现项目，以应对大型制药公司认为无利可图的疾病。
该公司计划研究那些传统制药和生物技术企业认为不具备商业回报的疾病治疗方案，重点放在早期、临床前阶段的药物开发。Anthropic 表示，这一举措与其非营利使命相一致，并将帮助公司通过第一手经验，为更广泛的行业打造更好的 AI 模型和工具。该公告（1:08:34）发布于公司新的科学 AI 工具“Claude Science”的一场活动上。
这场活动还展示了 AI 如何加速医学研究的早期案例。Anthropic 表示，UCSF 的一名研究人员使用 Claude Science，在几分钟内就发现了其团队整整一年都没有发现的病毒污染。该公司还称，Claude 在不到一小时内分析了 100 种罕见遗传疾病，并标出了 32 个可供计算筛选的候选项。
微小提升，巨大影响
诺华首席执行官 Vas Narasimhan 表示，目前把一个完成开发的候选药物推进到获批上市大约需要 12 年。他把延误分为三类：信息延迟、运营延迟和生物学延迟。
新的工具和模型可以大幅削减前两类延迟，这两类约占总开发时间的 40%。生物学延迟，即动物试验、细胞模型和人体临床试验所需的时间，则不会缩短太多。这可能把研发周期压缩到 7 到 8 年。
Narasimhan 还认为，成功率有空间从 8% 提高到 16%。更好的安全性预测和优化后的分子性质可能会有所帮助，尽管改进患者筛选的效果仍不明确。最大的挑战仍然在于，如何判断某个药物靶点在生物学上是否真的是某种疾病的正确靶点。
按照 Narasimhan 的说法，即便这些看似微小的提升，在大型制药行业中放大后也会带来巨大影响。大型公司合计每年在研发上投入 1500 亿到 2000 亿美元，而在过去 120 年里只产出了 800 到 1000 种药物。更多疾病将能够得到治疗，而此前被认为难以触及的药物靶点也可能变得可行。
AI 正在覆盖整个医疗领域
其他 AI 公司也在推进医学方向。Deepmind 首席执行官 Demis Hassabis 与 Alphabet 共同创立了 Isomorphic Labs，旨在直接将 AI 应用于药物发现。Google Deepmind 的蛋白质结构预测工具 AlphaFold 仍然是 AI 在生物学领域最具代表性的案例之一，而其联合开发者 John Jumper 最近已离开前往 Anthropic。
在临床层面，Google DeepMind 于 2026 年推出了基于三元照护（triadic care）的 AI Co-Clinician。AI 代理在治疗过程中为患者提供支持，而医生仍保有临床主导权。
过去几年里，OpenAI 也一直在向医疗健康领域拓展。2026 年初，它推出了 ChatGPT Health，这是 ChatGPT 中一个专门的健康板块，允许用户连接医疗记录、Apple Health 数据和健康应用。
独立专家仍然敦促保持谨慎，尤其是在 AI 被用于诊断、治疗方案制定和直接患者护理等临床场景时。牛津大学的 Catherine Pope 将目前为止的成果称为“与日常医疗那种混乱、复杂、充满人情味的世界相去甚远的一部分”。
来源与参考
收录于 2026-07-05