Claude Science: Anthropic žengia į vaistų kūrimą su DI

Kai įmonė, išgarsėjusi pokalbinio DI sprendimais, pradeda samdyti laboratorinius mokslininkus ir kurti eksperimentines laboratorijas, tai nelieka nepastebėta. Pasak The Verge, Anthropic tyliai perėjo nuo pokalbių modelių kūrimo prie vaistų atradimo įrankių rinkinio formavimo ir renginyje „The Briefing: DI mokslui“ pristatė Claude Science.

Claude Science pristatoma kaip integruota darbo erdvė: duomenų rinkiniai, analitiniai įrankiai ir vizualizavimo sistemos sujungiami vienoje sąsajoje, kad tyrėjai sudėtingus rezultatus matytų kaip aiškias diagramas ir vaizdus, o ne kaip išskaidytus failus. Idėja patraukli. Viena aplinka, sujungianti skaičiuojamuosius darbo procesus, galėtų sutrumpinti įprastą analizę keliomis savaitėmis ir padėti greičiau iškelti naujas hipotezes.

Tačiau sukurti platformą ir iš tikrųjų atvesti molekulę iki klinikos yra labai skirtingi uždaviniai. Anthropic teigia, kad daugiausia dėmesio skirs užleistoms ligoms ir kurs individualizuotus terapinius sprendimus. Kol kas trūksta detalių, kaip bendrovė planuoja vykdyti tyrimus su gyvūnais, organizuoti klinikinius tyrimus ar bendradarbiauti su įsitvirtinusiais gamintojais. Vis dėlto per pastaruosius metus įmonė aktyviai samdė gyvybės mokslų specialistus ir, kaip pranešama, įkūrė specializuotas laboratorijas savo ambicijoms palaikyti.

Anthropic žengia į perpildytą sritį. Didžiosios technologijų bendrovės ir specializuoti startuoliai jau siekia parduoti skaičiuojamojo vaistų atradimo sprendimus: OpenAI, Google ir Amazon pradėjo gyvybės mokslų iniciatyvas, o Insilico ir Isomorphic Labs jau kelerius metus kuria viso ciklo vaistų projektavimo sistemas. Anthropic išsiskiria patirtimi didžiųjų kalbos modelių srityje ir viešu statymu, kad šie modeliai, sujungti su srities duomenimis ir laboratorine infrastruktūra, gali reikšmingai paspartinti mokslinius darbo procesus.

Ekspertai ragina nepervertinti galimybių. Tyrėjai, įskaitant Kembridžo ir UCL mokslininkus, pabrėžia, kad DI įrankiai naudingi daugelyje etapų, nuo naujų molekulinių karkasų siūlymo iki didelės dimensijos tyrimų duomenų analizės, tačiau jie nepakeičia kokybiškų eksperimentinių duomenų poreikio. Biologijoje signalas dažnai būna triukšmingas. Modelius, kuriems reikia nuoseklių ir gerai anotuotų duomenų rinkinių, gali riboti fragmentiška ir nevienalytė eksperimentinių rezultatų realybė.

Ar skaičiuojamieji metodai gali panaikinti praktinius eksperimentus? Kol kas ne. Oksfordo chemikai ir kiti specialistai pažymi, kad junginį vis tiek reikia įvertinti gyvose sistemose dėl veiksmingumo, toksiškumo ir pristatymo į organizmą. Prognozavimo modeliai padeda nustatyti perspektyviausius kandidatus. Tačiau šiuo metu jie nepanaikina esminio fizinio patvirtinimo poreikio.

Panašu, kad Anthropic supranta šį skirtumą; investicijos į biologus ir laboratorines erdves rodo hibridinį požiūrį: DI generuoja perspektyvias kryptis, o žmonės ir eksperimentai jas patvirtina.

Į ką verta atkreipti dėmesį toliau: ar Claude Science galės susijungti su išorinėmis sutartinių tyrimų organizacijomis (CRO) ir gamintojais, kiek skaidriai Anthropic pristatys validavimo darbo procesus ir ar platforma sukurs atkuriamus ikiklinikinius duomenis, kurie įtikintų reguliuotojus bei partnerius. Jei bendrovei pavyks sujungti skaičiuojamąjį ir eksperimentinį pasaulius, ji gali tapti patikima nauja DI pagrįsto vaistų kūrimo dalyve, tačiau viską lems įgyvendinimas.