Claude Science 入實驗室：Anthropic 想由寫 code 走到搵新藥

Claude 由 code editor 行入實驗室

Anthropic 今次講 Claude Science，表面係新產品，實際睇似佢將 Claude Code 嗰套玩法搬去科研：唔淨係答問題，仲要接駁工具、睇檔案、寫 code、跑分析、出圖，跟住留低可追溯紀錄。官方話 Claude Science 可以整合研究人員常用工具同 packages，喺 macOS、Linux、本機、SSH 或 HPC login node 上用；beta 而家開俾 Pro、Max、Team 同 Enterprise 用戶。Anthropic 個盤算幾清楚：Claude 唔只係 chat bot，仲想變成研究人員開工第一個會開嘅工具。

圖片：Anthropic

真正賣點係少啲搬嚟搬去

科學研究最煩好多時唔係模型唔夠聰明，而係資料同工具散到一地：PubMed、Jupyter、R、cluster terminal、UniProt、PDB、ChEMBL、GEO，各有格式同查法。Claude Science 嘅賣法係畀一個 coordinating agent 用超過 60 個 skills/connectors，搵文獻、查資料庫、跑 genomics 或 proteomics 分析、改圖表，仲有 reviewer agent 睇 citation 同計算有冇甩漏。呢啲未必聽落似科幻，但對長期做 research 嘅人嚟講，少幾輪手動搬資料已經好有價值。

圖片：Anthropic

Anthropic 自研藥物，最易令人誤會

The Verge 報道，Anthropic 生命科學負責人 Eric Kauderer-Abrams 話，公司會做自己嘅 drug discovery program，方向係傳統藥廠未必覺得有足夠商業吸引力嘅 neglected diseases。呢句好搶眼，因為大型 frontier AI 公司平時多數賣工具畀藥廠，用自己名義落場搵藥，相當於一邊做供應商，一邊有機會變成客戶嘅潛在競爭者。Anthropic 暫時冇交代第一批疾病、濕實驗點分工、會唔會搵伙伴做動物測試、臨床試驗或者生產，呢啲全部都係藥物研發入正軌前要答嘅問題。

圖片：Anthropic

AI 發現藥物到底去到邊

AI drug discovery 呢個名好大，專家接受 The Verge 訪問時都提醒，佢可以指 target identification、分子生成、lead optimisation、數據分析、臨床試驗設計，甚至製造環節。C&EN 去年嘅整理亦講到，AI 同機器學習已經滲入藥物研發每一段，由搵新 protein target、探索化學空間，到自動化實驗室同臨床試驗配對。不過早段快咗，唔代表新藥最後可以快啲去到病人手上；候選分子仲要過安全、毒性、效用、劑型、製造穩定性，跟住先到人體臨床同監管審批。

Claude Science 幫到手，濕實驗仍然避唔開

官方示範入面，Claude Science 可以原生顯示蛋白結構、基因組 browser tracks 同化學結構，生成圖表時連 code、環境、輸入同對話紀錄都留低，方便之後覆核。呢點對科研好重要，因為一張靚圖冇可重現紀錄，對審稿同內部驗證都冇乜用。問題係，藥物候選物喺電腦入面再靚，都要喺細胞、動物同人體度證明安全同有效。FDA 亦講明 AI 已經出現喺非臨床、臨床、上市後同製造階段嘅提交資料，但監管重點仍然係安全、有效同質素。

點解 Anthropic 要親自落場

最合理嘅理解係 feedback loop。點解 coding 工具進步得快，係因為任務有清楚輸出：test pass 唔 pass、build 有冇爆、diff 係咪啱。生物學麻煩好多，答案好多時要靠實驗先知，公開高質數據又唔夠。如果 Anthropic 真係有 wet lab 同 internal program，就可以由模型提出假設，再用實驗結果餵返產品同模型，呢種來回驗證對賣科學工具好有用。不過呢亦係成本黑洞，濕實驗、人手、合規、臨床合作，全部都唔係用多幾張 GPU 就解決。

香港科研團隊要睇嘅唔止功能

大學實驗室、醫療創科同 biotech 團隊要留意嘅，唔係新藥 hype，而係 Claude Science 點樣接駁本身用開嘅工具，同敏感數據點處理。Anthropic 官方話大型或敏感 dataset 可以留喺實驗室原本嘅機器、Linux box 或 HPC login node，只送每一步要用嘅 context 畀 Claude；呢個設計方向合理，但本地團隊真係用之前，仍然要對齊病人資料、倫理審批、合約、PDPO 同機構內部 IT 政策。暫時官方冇講香港專屬方案或本地支援細節，唔好當成已經有現成合規答案。

下一步睇數據同合作名單

Claude Science 本身幾貼地：佢處理嘅係研究人員日日撞到嘅工具碎片、格式碎片、計算資源同可重現問題。Anthropic 自研藥物就要慢慢睇，尤其係疾病方向、會唔會公開實驗結果、點同藥廠客戶分清角色、邊啲工作交俾外部伙伴。AI 可以加速搵方向同整理證據，但新藥最終仲係要用真實實驗同臨床數據講嘢；過唔到呢關，模型幾強都只係一個好快嘅研究助手。

參考來源

• The Verge — Anthropic wants to develop its own drugs — original report
• Claude Science, an AI workbench for scientists — 官方公告，確認 Claude Science 功能、beta 對象、工具接駁同可追溯輸出。
• The Briefing: AI for Science — 官方活動頁，確認發布場景、日期同目標受眾。
• Artificial Intelligence for Drug Development — FDA 官方背景，確認 AI 已經出現喺藥物開發提交資料同監管討論入面。
• How AI is taking over every step of drug discovery — C&EN 背景，補充 AI 喺藥物研發各階段嘅實際用途同限制。
• Anthropic Is Hiring Biologists, Building Wet Labs, and Betting Big on Drug Discovery — 補充 Anthropic 生命科學團隊、wet lab 方向同 AI 生物學落手做嘅難位。

本文根據原文及公開資料整理；資料有出入時，以原文及官方資料為準。