アントロピック、創薬研究の加速を目指す「クロード・フォー・ライフサイエンス」を発表

- Anthropic は、創薬プロセス全体にわたって AI を活用して研究者をサポートするために、Claude for Life Sciences を立ち上げました。.
- このツールは、Benchling、PubMed、10x Genomics、Synapse.org などのラボ プラットフォームに直接接続します。.
- Anthropic は、この取り組みを主導するために Eric Kauderer-Abrams を雇用し、AWS、Google Cloud、Deloitte、KPMG、Caylent と提携しました。.
アンスロピックは月曜日、アイデアから規制書類作成まで、新薬発見パイプライン全体を科学者がより迅速に進めるためのツールである「Claude for Life Sciences」を発表した。.
基盤として構築されている Claudeを、同社のAIモデル
これは同社にとってライフサイエンス分野への初の正式な進出となります。Claude for Life Sciencesは、研究論文の読解や理論構築から、数値の分析、規制当局への提出書類の準備まで、研究のあらゆる段階を支援するように設計されています。.
アンスロピックで新たに生物学・生命科学部門の責任者に就任したエリック・カウデラー=エイブラムス氏は、「今こそ、これが大きな投資分野であると判断する転換点です」と述べた。さらに、「世界中の生命科学研究の相当な割合が、今日のコーディングと同じように、Claude上で実行されることを望んでいます」と付け加えた。
クロードはラボプラットフォームやコンサルティング会社と連携
この目標をサポートするために、Anthropicはライフサイエンス研究者に広く利用されているプラットフォームとの統合を構築しました。これには、Benchling、PubMed、10x Genomics、Synapse.orgなどが含まれます。.
研究者がアプリを切り替えたりファイルをエクスポートしたりすることなく、これらのツールからClaudeに直接データを取り込めるようにすることが狙いです。また、KPMG、Caylent、Deloitte、そしてAWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスを含むコンサルティングパートナーと提携し、組織によるシステム導入を支援します。.
この発表のわずか数か月前にアンスロピックに入社したカウデラー・エイブラムス氏は、 し ていたと語った。
この活動が、同社がライフサイエンス専用版をリリースし、それを中心としたインフラを構築するきっかけとなりました。彼は「私たちは、すべての要素が確実に組み合わさるよう、この努力を惜しみなく惜しみなく注ぎ込んでいきます」と述べました。
先月末、アンスロピックはClaude Sonnet 4.5という新バージョンもリリースしました。同社によると、この新バージョンは、実験プロトコルの読み取りやその他の科学特有の操作といったタスクにおいて、パフォーマンスが大幅に向上しています。この最新モデルと新たなパートナーシップの組み合わせが、Claude for Life Sciencesの基盤となります。.
デモでは、Claude が研究デザインを比較し、レポートを作成する方法を紹介します。
同社が公開したデモでは、前臨床研究を実施している研究者がClaude for Life Sciencesを用いて2つの異なる投与計画を比較しました。このシステムでは、Benchlingから直接データを取得し、表を自動生成し、差異を比較し、元の情報に参照を添付することができます。その後、彼女はAIを用いて規制当局への申請用の研究報告書を作成しました。.
アントロピック社によると、この種の分析は、必要な検証と手作業によるコンパイルの量を考えると、通常は数日かかるという。しかし、クロード氏によれば、わずか数分で完了したという。しかし、カウデラー=エイブラムス氏は、AIがすべてをスピードアップできるとは考えていないという。「私たちは幻想を抱いていません」と彼は言った。「3年かかる臨床試験が、突然1ヶ月で済むようになるわけではありません」
同社は、ステップを省略するのではなく、科学ワークフローの中で最も時間のかかる部分、例えば長々とした書類作成、反復的な分析、プロトコルの比較といった部分を少しずつ削減したいと考えています。カウデラー=エイブラムス氏は、「私たちは、この変革が確実に実現し、責任を持って行われるよう尽力しています」と述べています。
2021年にOpenAIの元幹部によって設立されたAnthropicは、現在、時価総額1,830億ドルに達しています。同社はClaude for Life Sciencesの買収により、自社のAIモデルがパーカーを着ている時と同じように、白衣を着ている時でも役立つと確信しています。.
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