Anthropic 生命科学チーム：AI で疾病克服を加速する新戦略

Anthropic の生命科学チームは、疾病の克服を加速させることに注力しています。過去数カ月間に、新たな医薬品開発を目指す以下の 6 組織と深く連携した研究パートナーシップを結ぶとともに、自社での新規薬品探索プロジェクトも開始しました。

• BigHat Biosciences
• Bristol Myers Squibb (BMS)
• Divergence Labs
• Enveda
• Generate Biomedicines
• The Column Group (TCG)

これらを通じて、「AI の医療分野における潜在能力を最大限に引き出す」ための教訓を得、今後の取り組みを大幅に拡大していく予定です。

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AI の医薬品開発における多角的な役割

医薬品開発において、AI は単なる「新分子の設計提案」の枠を超え、開発プロセス全体を加速する多様な機会を提供可能と考えられています。具体的に関与すべきタスクは以下です：

• 早期研究: 薬剤標的（ターゲット）の特定と最適な薬剤タイプの選定
• 分子設計: 所望の特性を持つ分子の設計
• 製造最適化: マスプロダクションにおける信頼性の高い製造プロセスへの最適化
• 規制対応: 臨床試験実施に必要な規制書類の作成
• 臨床試験: 計画策定および実施工夫

当社の戦略は、**「AI があらゆるタスクにますます深く関与していく」**という前提に基づいています。ボトルネック（制約要因）はプロセス全体に分布しているため、多様な疾患領域と開発段階を網羅した実際のプログラムへの参画が解決の鍵となります。

この取り組みは、以下の 3 つの側面で目標達成に貢献します：

1. モデル改善の加速: 幅広いタスクを通じてモデルの強み・限界を理解し、優先的な改善を進める。
2. コミュニティとの連携: ビオテック企業と協業することで、Claude が新たな治療法の出現頻度を大幅に高める。
3. 臨床的インパクト: 食物アレルギー、希少小児疾患、特定の癌などに対する新規・効果的な医薬品開発の成功を期待する。

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ケーススタディ：パートナー企業との実績

各パートナー企業における具体的な活動と成果です。

Generate Biomedicines：モダリティ工学（CAR-T 細胞療法）

• 目標: CAR-T 細胞療法の有効性向上と固形腫瘍への対応。
• 手法:

  Claude Code

  を用いて、遺伝的指令を短縮し、追加指令のための余地を作る新しい設計案の提案。
• 成果:
  • 標準版よりも約 70% 短い設計を実現。
  • ラボテストで高い有効性を示す：免疫細胞が癌細胞を検出する受容体を約 10 倍に増加。
  • 腫瘍細胞の除去効率向上と、免疫細胞活動期間の延長。
• 【詳細は Generate の技術レポートをご覧ください】

Divergence Labs：ヒット化合物の創出（食物アレルギー）

• 目標: IgE を完全に免疫細胞から剥離（分離）させる薬剤の開発。
• 手法:

  Claude

  が目標を設計計画に変換し、ほぼ自律的に約 1 ヶ月以内に抗体設計案の生成。

  生成された案数: 約 35,000 つ
  選抜されテストされた案: ヒット発見あり
  

• 成果:
  • IgE に結合する設計案：3 つ
  • 免疫細胞から剥離に成功した設計案：20 つ
  • そのうち 3 つ が標準医薬品よりも優れた剥離特性を示す。
• 【詳細は Divergence の技術レポートをご覧ください】

BigHat Biosciences：リード分子の最適化

• 目標: AI と自動化実験室技術を組み合わせ、リード化合物の結合親和性・安定性・沈殿抑制を改善。
• 手法:

  Claude

  を Reccy（実験室データシステム）に接続し、変異案提案とデータ再分析。
  • 期間：約 10 ヶ月
  • バリアント作成・テスト数：約 1,010
• 成果:
  • 結合親和性：元のものよりも 10 倍以上強くなる。
  • 溶液中保持力：癌標的向けに 18°C より高い温度で保持可能。
  • 沈殿速度：長期保持向けに約 100 倍遅くなる。
• 【詳細は BigHat の技術レポートをご覧ください】

Enveda：製造プロセスおよび文書作成

• 目標: 製造化学者の負担軽減と規制書類の効率化。
• 手法: 全ての製造関連書類を

  Claude

  と接続し、不整合点の自動検出システム構築。

  テスト対象: 1,061 ページ分の書類
  検出性能: 
    - 人間のレビューが特定した問題 11 件すべてを検出
    - さらに見落としなく 7 件の追加問題を発見
  

• 成果:
  • レビュー時間削減：25 時間以上 → 3 時間未満（**89%**の効率向上）。
  • 初稿作成例：4 時間で完了（従来手書きで約 3 ヶ月相当）。

The Column Group (TCG)：創業者としての支援

• 課題: 医薬品発見の遅さ、高コスト、失敗リスク。
• 目標: 投資家がより野心のあるアイデアを支援できる環境作りと開発コスト削減。
• 手法:

  Claude

  を用いて多数かつ複雑な医薬品プログラムを実行（PLEIADES という新規会社設立）。
  • PLEIADES は現在、新しいツールとワークフローを開発中。
  • 初の

    Claude

    スキル「標的・疾患ペアの価値評価」は 45 ペアで評価済み。
• 【詳細をご覧ください】

Bristol Myers Squibb (BMS)：臨床試験計画の最適化

• 目標: 初期開発段階での成功確率増加とボトルネック解消。
• 手法:

  Claude

  で臨床試験計画の評価と成功確率推定。単一のプロンプトから通常数日かかる分析を生成。
  • セキュリティ：高度に機密性の高いデータの保護を確保。
• 【詳細は BMS の発表をご覧ください】

Mithril Medicine（自社買収プロジェクト）：筋ジストロフィー治療

• 背景: 希少な筋ジストロフィーに対する治療薬開発企業を買収。
• 手法: 創設者 Cody Tranbarger が

  Claude

  に運営の多くを委任（契約、物流、実験管理）。
• 成果:
  • 開発期間：約 18 ヶ月未満でアイデア段階からマウスでの有望な結果へ。
  • 今後：2028 年終了までに人間での臨床試験開始可能な医薬品の準備を目指している。

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生命科学分野における活動の拡大

本研究は現在、主に前臨床段階ですが、臨床試験段階への拡大を予定しています。究極的には多くの研究者と共有するため、以下の施策を実施しています：

• Claude Science（AI ワークベンチ）:
  • 研究者向けの専用ワークベンチ導入。
  • 生命科学者向けに

    Claude

    クレジットを提供。
• ライフサイエンス検証プログラム:
  • 誤用を防ぐための安全保障措置の実施。
  • 正当な生物学的研究を妨げないよう、より許容的なバージョンのモデルを使用可能化。
• ゲスト研究者公募:
  • 医薬品発見などの重要な課題について

    Claude

    を用いた調査を希望する研究グループへの公募開始。

今後さらに多くの組織と協力し、困難な医療課題への直接投資を促す展開を目指します。