Spoločnosť Anthropic rozširuje svoje ambície mimo chatbotov a programovania. Firma predstavila Claude Science, pracovné prostredie pre vedcov, ktoré má zjednotiť analýzu literatúry, vedecké databázy, výpočty, tvorbu grafov aj prípravu rukopisov do jedného nástroja.
Platforma je zatiaľ dostupná v beta verzii pre používateľov Claude Pro, Max, Team a Enterprise. Anthropic ju smeruje najmä do biológie, bioinformatiky a farmaceutického výskumu.
Najzaujímavejšia časť tohto oznámenia sa týka práve posledného menovaného odvetvia. Anthropic naznačil, že chce vyvíjať aj vlastné lieky so zameraním na zanedbávané ochorenia. Ide o výrazný krok pre firmu, ktorá doteraz vystupovala najmä ako dodávateľ veľkých jazykových modelov a nástrojov pre iné spoločnosti. Ak sa do vývoja liekov pustí priamo, ocitne sa v netradičnej pozícii, v ktorej bude predávať vedecké AI nástroje farmaceutickým firmám a zároveň môže v časti výskumu stáť oproti nim ako konkurent.
Claude Science má riešiť problém trieštenia vedeckých výskumov naprieč desiatkami databáz, špecializovaných nástrojov a výpočtových prostredí. Vedci často pracujú s PubMedom, Jupyter Notebookmi, jazykom R, terminálom na výpočtovom klastri, proteínovými a chemickými databázami či vlastnými internými dátami. Anthropic chce tieto kroky spojiť do jedného prostredia, v ktorom agenti Claude vedia vyhľadávať, spracovať dáta, pripraviť grafy a zároveň uchovať záznam o tom, ako presne výsledok vznikol. Firma zdôrazňuje aj auditovateľnosť výstupov, teda možnosť spätne overiť použitý kód, dáta a postup.
Nástroj má natívne zobrazovať vedecké objekty, ako sú 3D štruktúry proteínov, chemické štruktúry či genomické stopy. Pri tvorbe grafov má Claude Science ukladať kód, prostredie aj popis postupu, aby sa dal výstup zopakovať aj po dlhšom čase. Výskumník môže následne požiadať o úpravu grafu prirodzeným jazykom, napríklad o zmenu osi alebo odstránenie mriežky, pričom systém upraví vlastný kód. Pre vedeckú prácu je to praktickejšie než bežný chatbot, pretože výsledok nie je iba obrázok alebo text, ale súbor krokov, ktoré sa dajú skontrolovať.
Anthropic do nástroja zahrnul viac ako 60 kurátorských zručností a konektorov pre oblasti ako genomika, single-cell analýzy, proteomika, štrukturálna biológia či cheminformatika. Claude Science má vedieť pracovať aj s databázami ako UniProt, PDB, Ensembl, Reactome, ClinVar, ChEMBL či GEO. Súčasťou systému je aj kontrolný agent, ktorý má preverovať citácie, výpočty a nezrovnalosti medzi grafmi a kódom.
Anthropic pri predstavení uviedol aj príklady z beta testovania. Manifold Bio použil Claude Science pri výbere cieľov pre experimenty s liekmi, ktoré majú smerovať do konkrétnych tkanív. Neurovedec Jérôme Lecoq z Allen Institute si pomocou nástroja vytvoril viacagentový systém na prípravu rozsiahlych odborných prehľadov. Stephen Francis z UCSF Brain Tumor Center ho využil pri analýzach genetickej náchylnosti pri gliómoch, pričom jeho skupina výsledky nezávisle overovala.
To však ešte neznamená, že AI vie samostatne navrhnúť hotový liek. Odborníci upozorňujú, že pojem „AI drug discovery“ je veľmi široký. Umelá inteligencia sa môže používať pri hľadaní nových molekúl, výbere cieľov v tele, analýze vedeckej literatúry, plánovaní experimentov, podpore klinických skúšok alebo optimalizácii výroby. V každej z týchto častí môže zrýchliť prácu, no žiadna z nich sama osebe nestačí na to, aby sa kandidát na liek dostal k pacientovi.
Najväčšou prekážkou zostáva realita laboratórií a klinických štúdií. Kandidát na liek musí preukázať účinnosť, bezpečnosť, vhodné správanie v organizme, stabilitu, dávkovanie aj možnosť výroby v kontrolovanej kvalite. Tieto vlastnosti sa nedajú spoľahlivo potvrdiť iba výpočtom. Aj s lepšími modelmi sú potrebné experimenty na bunkách, zvieratách a neskôr v ľuďoch. V tejto fáze zlyháva veľká časť sľubných látok, bez ohľadu na to, či ich navrhli ľudia, klasický softvér alebo generatívna AI.
Anthropic zatiaľ nezverejnil, na ktoré konkrétne ochorenia sa chce pri vlastnom vývoji liekov zamerať. Nie je jasné ani to, či bude liekové kandidáty posúvať do spolupráce s biotechnologickými firmami, farmaceutickými spoločnosťami alebo akademickými laboratóriami. Firma nešpecifikovala ani plán pre testovanie na zvieratách, klinické skúšky či výrobu. Bez týchto informácií sa dá jej zámer hodnotiť skôr ako vstup do veľmi náročnej oblasti než ako konkrétny liekový program.
AI už dnes mení spôsob, akým vedci pracujú s dátami, literatúrou a hypotézami. Môže skrátiť čas potrebný na prípravu analýz, pomôcť pri výbere molekúl a upozorniť na súvislosti, ktoré by človek hľadal pomalšie. Pri vývoji liekov však zrýchľuje najmä začiatok procesu. To, či sa z nápadu stane liek, sa stále rozhoduje v experimentoch, regulačných podaniach a klinických skúškach, ktoré sa nedajú obísť.
Ak Anthropic myslí vlastný vývoj liekov vážne, bude musieť investovať nielen do modelov, ale aj do biologických tímov, laboratórií a partnerstiev. V poslednom roku firma podľa dostupných informácií najímala odborníkov z oblasti biológie a budovala kapacity pre životné vedy. Aj tak však prípadný výsledok nemožno očakávať rýchlo. Vývoj nového lieku sa zvyčajne počíta na roky a pri klinických skúškach skôr na väčšiu časť dekády.