Anthropic为克劳德的药物研发实验建立生物实验室

这家人工智能公司正在聘请生物学家，建立湿实验室，并运行自己的专注于罕见疾病的药物发现项目。

Anthropic 不再只是构建谈论科学的人工智能模型。该公司建立了物理生物学实验室，并聘请了替补科学家，让克劳德进行药物研究的真实实验，此举模糊了人工智能公司和制药运营之间的界限。

该计划由 Anthropic 于 2026 年 6 月 30 日推出的人工智能工作平台 Claude Science 负责，该工作平台集成了 60 多个科学数据库，并为基因组学、蛋白质组学和计算生物学等任务部署了专门的代理。该平台运行在现有的 Claude 模型上，包括 Opus 4.8，并且已经被诺和诺德和阿斯利康等制药巨头所使用。

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从硅到培养皿

造成这种情况不同寻常的并不是计算方面。不同的是，Anthropic 正在追求自己的内部药物发现，特别是针对罕见和被忽视的疾病，传统制药公司经常忽视这种疾病，因为经济因素无法解决。

为此，该公司聘请了生物学家加入其团队，并建立了湿实验室空间，物理实验可以验证克劳德模型的预测。这是一个反馈循环：人工智能通过计算生成假设并设计分子，然后人类科学家在工作台上测试这些预测，结果返回以改进模型。

2026 年 8 月，Anthropic 发表的实验显示，Claude 模型针对 15 个不同目标设计了蛋白质结合剂，命中率为 22-35%。就背景而言，蛋白质结合剂设计的典型行业基准约为 10-15%。

敞开大门

2026 年 9 月 17 日，该公司推出了生命科学验证计划，旨在扩大更广泛的研究界对 Claude 生物学能力的了解。

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该计划为标准和高风险生物学用例提供资助。它还包括与 Adaptyv Bio 合作举办的蛋白质设计竞赛，可获得高达 100 万美元的奖金。

早期采用者名单包括诺和诺德（Novo Nordisk）（生产重磅 GLP-1 药物的丹麦公司）和阿斯利康（AstraZeneca）（欧洲最大的制药公司之一）。各个学术实验室也已签约。

为什么人工智能公司正在进行湿实验室科学

对罕见病和被忽视疾病的关注很能说明问题。这些情况影响的患者群体较少，通常不会产生证明传统制药研发投资合理性所需的收入。如果人工智能能够大幅降低早期药物发现的成本和时间，那么以前不经济的疾病可能会成为可行的目标。

谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 改变了蛋白质结构预测，并因此获得了诺贝尔奖。通过进入湿实验室并运行实​​际的药物项目，Anthropic 声称克劳德可以超越预测，进入混乱、昂贵的药品制造现实。结构预测告诉您蛋白质的样子。设计一种与其结合并作为药物发挥作用的东西从根本上来说是一个更难的问题。

蛋白质结合剂设计的 22-35% 命中率，如果能够在更广泛的目标集和独立验证中保持不变，将代表真正的竞争优势。一种典型的新药的开发成本远远超过十亿美元，其中大部分费用来自管道每个阶段的高失败率。