Anthropic veröffentlichte am Dienstag ein umfassendes Update, in dem der Vorstoß in die Arzneimittelentwicklung detailliert beschrieben wird. Die herausragende Zahl liegt bei 35.000. Im Rahmen einer Partnerschaft mit Divergence Labs zur Bekämpfung von Nahrungsmittelallergien habe Claude die Forschungsziele nach Angaben des Unternehmens in einen detaillierten Designplan umgewandelt und dann weitgehend autonom in etwa einem Monat rund 35.000 Antikörperdesigns erstellt, die das Labor eingrenzen und testen könne.

Das Update, das im Forschungsblog von Anthropic veröffentlicht wurde, beschreibt enge Partnerschaften mit sechs Organisationen, die neue Medikamente entwickeln – BigHat Biosciences, Bristol Myers Squibb, Divergence Labs, Enveda, Generate Biomedicines und The Column Group – sowie die ersten unternehmensinternen Bemühungen zur Medikamentenentwicklung, einschließlich einer kleinen Akquisition. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer aktuelle KI-Trends.

Treffer im Nahrungsmittelallergieprogramm

Divergence Labs verfolgt einen anderen Ansatz zur Behandlung von Nahrungsmittelallergien. Allergische Reaktionen werden durch ein Molekül namens IgE ausgelöst, von dem einige an Immunzellen haften und andere frei im Blut schweben. Standardmedikamente neutralisieren das zirkulierende IgE; Divergence Labs will Medikamente, die IgE vollständig von den Immunzellen lösen. Das könnte weitaus effektiver sein, erfordert aber ein präzises zweiteiliges Design: Ein Arm des Moleküls muss fest an IgE binden, während der andere es von der Immunzelle ablöst.

Laut Anthropic setzte Claude dieses Ziel in einen Designplan um und produzierte die rund 35.000 Antikörperkandidaten in etwa einem Monat. In frühen Labortests fand das Programm Treffer für beide Arme: drei Designs, die an IgE binden konnten, und 20, die es verdrängen konnten. Drei dieser 20 schienen IgE wirksamer zu verdrängen als die Standardmedikamente, und der nächste Schritt von Divergence Labs besteht darin, ein Medikament zu entwickeln, das beide Wirkungsweisen kombiniert.

Sechs Partnerschaften in der gesamten Arzneimittelpipeline

Die Partnerschaften sind auf verschiedene Phasen der Arzneimittelentwicklung ausgerichtet. Bei Generate Biomedicines konzentriert sich die Arbeit auf die Umgestaltung der CAR-T-Zelltherapie – historisch erfolgreich gegen Blutkrebs –, sodass sie solide Tumore behandeln kann, unter anderem durch die Verkürzung eines Abschnitts der genetischen Anweisungen der Therapie, um Platz für neue zu schaffen. BigHat Biosciences, das maschinelles Lernen mit einem automatisierten Labor kombiniert, arbeitete mit Claude zusammen, um die Bindung, Stabilität und Herstellbarkeit in zwei Antikörperfragment-Leitstrukturen zu verbessern.

Auch die weniger glamourösen Bühnen sind wichtig. Bei Enveda verbrachten Produktionschemiker bis zu 75 Prozent ihrer Zeit mit Papierkram; Das Unternehmen hat ein System aufgebaut, das alle seine Herstellungsdokumente mit Claude verbindet und potenzielle Probleme in den Chargenaufzeichnungen anzeigt, die für klinische Studien und behördliche Einreichungen erforderlich sind. Bei The Column Group untersucht die Zusammenarbeit, ob die Reduzierung von Zeit- und Kostenaufwand bei der Entdeckung dazu führen kann, dass Investoren eher bereit sind, ehrgeizige Ideen im Frühstadium zu finanzieren. Bristol Myers Squibb, der jüngste Partner, nutzt Claude, um Pläne für klinische Studien zu bewerten und ihre Erfolgswahrscheinlichkeit abzuschätzen. Eine Erweiterung ist für 2027 geplant.

Die Initiative wird vom Life-Sciences-Team von Anthropic geleitet, dessen erklärte Strategie darin besteht, KI in jeder Phase einzubetten, anstatt nur einem einzelnen Engpass nachzujagen. „Es gibt kein einzelnes Problem, das gelöst werden muss; die Engpässe sind über den gesamten Arzneimittelentwicklungsprozess verteilt“, schrieb das Unternehmen in dem Beitrag und argumentierte, dass „der beste Weg, diese Engpässe zu identifizieren und zu beseitigen, darin besteht, sich intensiv an echten Arzneimittelprogrammen zu beteiligen, und zwar über viele verschiedene Krankheitsbereiche und Entwicklungsstadien hinweg.“ Das Team sagt, es habe bereits spezifische Modellverbesserungen priorisiert, basierend auf den Ergebnissen der Partnerschaften über Claudes Stärken und Grenzen im Laborumfeld.

Anthropic kaufte ein Ein-Personen-Pharmaunternehmen

Die ungewöhnlichste Enthüllung ist, dass Anthropic Mithril Medicine übernommen hat, ein von Cody Tranbarger gegründetes Ein-Personen-Unternehmen, das Behandlungen für zwei seltene Formen von Muskeldystrophie entwickelte. Tranbarger nutzte Claude, um Verträge, Logistik und Experimente in 11 externen Laboren zu organisieren und viele betriebliche Aspekte des Unternehmens an das Modell zu delegieren.

Das Ergebnis laut Anthropic: Mithril hat eine mögliche Behandlung für eine Form der Muskeldystrophie in weniger als 18 Monaten von einer Idee zu vielversprechenden Ergebnissen bei Mäusen geführt. Tranbarger ist Anthropic beigetreten, und wenn sich die Medikamentenkandidaten weiterhin behaupten, erwartet das Unternehmen einen Kandidaten, der bereit ist, bereits Ende 2028 mit klinischen Studien am Menschen zu beginnen.

Noch früh, noch präklinisch

Anthropic weist ausdrücklich darauf hin, dass sich die Arbeit noch in einem frühen Stadium befindet und größtenteils präklinisch ist – zum größten Teil werden diese Arzneimittelprogramme noch nicht am Menschen getestet. Das Unternehmen gibt an, dass die Partnerschaften bereits zu spezifischen Verbesserungen seiner Modelle geführt haben und dass es plant, Claudes Rolle auf klinische Studien auszuweiten, wenn die Programme ausgereift sind.

Das Update erscheint, während KI-Labore darum konkurrieren, zu beweisen, dass ihre Modelle echte wissenschaftliche Arbeit leisten können, anstatt nur Fragen zu beantworten. Anthropic hat Claude Science eingeführt, eine KI-Werkbank für Forscher, zusammen mit Credits für Biowissenschaften und einem Verifizierungsprogramm für Biowissenschaften, das geprüften Organisationen Zugang zu seinen leistungsstärksten Modellen mit freizügigeren biologischen Schutzmaßnahmen verschafft.

Wenn die ersten Ergebnisse zutreffen, liegt die Bedeutung weniger in einem einzelnen Medikamentenkandidaten als vielmehr in der Form des Arbeitsablaufs: Ein kleines Biotech-Unternehmen, das in einem Monat Zehntausende von Kandidatenentwürfen generiert und dabei einen Großteil der wissenschaftlichen und betrieblichen Belastung durch ein KI-System übernimmt, komprimiert Zeitpläne, die traditionell über Jahre laufen. Der eigentliche Test wird sein, ob diese Entwürfe den Kontakt mit der Realität im Nasslabor überstehen und schließlich klinische Studien durchführen werden – doch vorerst hat Anthropic konkrete, überprüfbare Zahlen hinter die Behauptung gelegt, dass KI die früheste, spekulativste Phase der Arzneimittelentwicklung beschleunigen kann.

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