Anthropic объявила о запуске собственных программ по разработке лекарств от заболеваний, которые фармацевтические компании считают нерентабельными. Компания планирует сосредоточиться на ранних доклинических исследованиях. По заявлению Anthropic, этот шаг соответствует её некоммерческой миссии и поможет создать более качественные модели ИИ и инструменты для всей отрасли благодаря получению практического опыта.
Анонс был сделан на мероприятии, посвящённом новому инструменту для научных исследований Claude Science. Anthropic также привела примеры того, как ИИ может ускорить медицинские исследования. Так, исследователь из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) с помощью
| Категория задержки | Доля общего времени | Описание |
|---|---|---|
| Информационная задержка | ~20% | Сбор и анализ данных |
| Операционная задержка | ~20% | Организационные процессы |
| Биологическая задержка | ~60% | Эксперименты на животных и клинические испытания |
Генеральный директор Novartis Вас Нарасимхан отметил, что в настоящее время получение готового кандидата в лекарства от разработки до одобрения занимает около двенадцати лет. Он разделил задержки на три категории: информационную задержку, операционную задержку и биологическую задержку. Новые инструменты и модели могут значительно сократить первые две категории, на которые приходится примерно 40% общего времени разработки. Биологическая задержка, связанная с испытаниями на животных, клеточными моделями и клиническими исследованиями на людях, существенно не уменьшится. Благодаря этому сроки разработки могут сократиться до семи-восьми лет. Нарасимхан также видит возможность удвоения показателей успеха с 8 до 16% за счёт лучшего прогнозирования безопасности и оптимизации свойств молекул. Однако даже эти скромные улучшения будут огромными в масштабах крупных фармацевтических компаний, которые тратят от 150 до 200 миллиардов долларов в год на НИОКР и за 120 лет выпустили лишь 800–1000 препаратов.
Claude Science помог исследователю из UCSF обнаружить вирусное загрязнение, которое его команда пропускала в течение года.
Другие компании также активно внедряют ИИ в медицину. Сооснователь DeepMind Демис Хассабис основал Isomorphic Labs совместно с Alphabet для прямого применения ИИ в поиске лекарств. Инструмент AlphaFold для предсказания структуры белков остаётся одним из самых ярких примеров использования ИИ в биологии, а его соразработчик Джон Джампер недавно перешёл в Anthropic. На клиническом направлении Google DeepMind представила ИИ Co-Clinician в 2026 году, построенного на основе триадического подхода: ИИ-агенты поддерживают пациентов на протяжении лечения, при этом клиническая власть остаётся у врача. OpenAI также активно выходит в здравоохранение: в начале 2026 года была запущена ChatGPT Health — выделенный раздел в ChatGPT, позволяющий пользователям подключать медицинские записи, данные Apple Health и оздоровительные приложения.
Независимые эксперты призывают к осторожности, особенно при использовании ИИ в клинических условиях для диагностики, составления планов лечения и непосредственного ухода за пациентами. Кэтрин Поуп из Оксфордского университета назвала полученные результаты «отрывком от грязного, сложного, человеческого мира повседневного здравоохранения». Тем не менее, даже небольшие успехи в ускорении разработки лекарств могут сделать доступными больше методов лечения и сделать жизнеспособными те мишени для лекарств, которые ранее считались недостижимыми.
