Anthropic 今天宣布全面进军药物研发，不仅联手六家医药机构推进真实药物管线，还直接收购了一家靠 Claude 运转的一人制药公司。
大模型在生物医药领域的角色变了。过去 AI 主要用来预测分子结构。现在，从最前期的找靶点、设计分子，到实验室自动化迭代、临床试验设计，再到几十万字的申报材料撰写，Claude 正在接管全流程。
收购一人药企 Mithril Medicine
爆点最足的进展，是 Anthropic 收购了一家只有一名员工的药企 Mithril Medicine。创始人 Cody Tranbarger 想攻克两种罕见儿童肌营养不良症。没有庞大的研发团队，他一个人靠 Claude 调度 11 家外部实验室，处理合同、物流和实验方案。
凭借这种协作模式，他把一个治疗方案从纯概念推进到小鼠实验出现积极结果，只用了不到 18 个月。现在 Cody 已经加入 Anthropic 继续推进这项研发。如果候选药物进展顺利，他们预计最快在 2028 年底启动人体临床试验。
联手六家机构的实测数据
Generate Biomedicines：主攻实体瘤癌症
他们想把原本用于血液肿瘤的 CAR T 细胞疗法改造成能打实体瘤。核心难点在于给疗法的基因指令瘦身，腾出空间塞进针对实体瘤的新代码。六位科学家借助 Claude Code 重新设计，最终生成的一套方案比标准版本缩短了约 70%。
实验室测试数据显示，这个精简版不仅可用，而且效果更好：免疫细胞产生的受体数量增加了约 10 倍，杀伤肿瘤细胞的效率更高，免疫细胞存活时间也更长。
Divergence Labs：主攻食物过敏
食物过敏由体内的 IgE 分子引发。现有的药物只能中和血液里漂浮的 IgE。Divergence Labs 想做一种双臂抗体：一条手臂紧抓 IgE，另一条手臂把它从免疫细胞上生生撬下来。这个结构极其复杂。
Claude 接下需求后，自主生成了大约 35000 个抗体候选设计，耗时仅一个月。随后的实验验证了这批设计：筛选出 3 个能与 IgE 结合的分子，以及 20 个能解离 IgE 的分子。在这 20 个分子里，有 3 个把 IgE 撬下来的效果超过了现有标准药物。下一步，他们会把这两条手臂拼成完整药物。
BigHat Biosciences：主攻抗体优化
他们把 Claude 直接接入实验室数据系统 Reccy，测试了两个抗体片段：一个负责攻击癌细胞，一个负责延长药物在体内的停留时间。Claude 提修改建议，自动化实验室负责造出来并测试，10 周内跑了大约 1010 个变体。
实验中途，团队发现通用的热稳定性和聚集指标存在误导。Claude 和研究员重新分析原始数据，提出了一套新指标和新的实验协议。实验室按新标准测试，结果完全印证了 Claude 的判断。最终筛选出的最优版本，结合能力提升超过 10 倍，抗癌片段在溶液里的耐热温度提高了 18 摄氏度，长效片段的聚集速度减慢了 100 多倍。
Enveda：主攻临床申报和生产合规
在药企里，化学家往往要把 75% 的工作时间花在写材料和核对文档上。Enveda 让 Claude 接入了所有生产文档系统。在针对 1061 页文档的测试中，人类审核员找出了 11 处问题，Claude 不仅找齐了这 11 处，还额外揪出了人类漏掉的 7 处错误。这项测试把人类原本需要 25 小时以上的审核工作，压缩到了 3 小时以内，工时减少了 89%。
此外，Claude 还独立起草了两份重要的监管申报文件。其中一份人工撰写需要大约 3 个月，Claude 用了 4 小时完成初稿。另一份交给人类常规审核流程检验，最终只挑出一处微小错误。
The Column Group：投资机构
新药研发成本高、失败率高，资方往往不敢投激进的新靶点。他们正与 Anthropic 合作成立一家名为 Pleiades 的新公司，目标是用 Claude 把团队行政和研发成本压到极低，让小团队能同时并发推进大量复杂研发项目。目前 Pleiades 已经开发了评估药物靶点的功能，并在 45 个靶点疾病组合上完成了测试。
百时美施贵宝：老牌制药巨头
他们正在临床试验阶段引入 Claude，用来分析专利数据、起草临床研究方案，并预测临床成功的概率。百时美施贵宝早期临床开发高级副总裁 Michael Pourdehnad 表示，过去需要耗费几天评估的不同开发选项，现在通过单次提示词，Claude 就能快速给出扎实的初始分析，为管线决策提供参考，同时全程保证了高敏感数据的安全性。双方计划在 2027 年进一步扩大合作范围。
Claude Science 工作台
Anthropic 表示，目前这些成果绝大部分还处于临床前阶段，尚未进入人体测试。为了拉拢更多生物学界力量，Anthropic 同步推出了面向科研人员的工作台 Claude Science，提供算力支持额度。针对此前严格的安全过滤机制，他们设立了生命科学验证计划，在防范生物滥用的前提下，为可信的研究机构放宽模型限制。此外，他们还在全球招募客座研究员，邀请更多团队用 Claude 解决生物医药的核心问题。
从生成代码、写文书，到直接干预湿实验设计与生物分子构建，AI 造药的链条正在被快速打通。
