Claude d’Anthropic au service du développement de médicaments : six collaborations prometteuses

Anthropic a annoncé le 27 octobre six partenariats qui intègrent son modèle de langage Claude dans différentes phases du développement pharmaceutique. Les collaborations concernent BigHat Biosciences, Bristol Myers Squibb, Divergence Labs, Enveda, Generate Biomedicines et The Column Group, tandis qu’Anthropic poursuit des projets internes sur des maladies rares.

De la conception à la documentation

Claude intervient bien au‑delà de la simple rédaction de molécules. Le modèle aide à analyser des cibles thérapeutiques, à générer des anticorps, à optimiser des candidats, à automatiser la documentation de fabrication et à préparer les dossiers d’essais cliniques. Anthropic rappelle que les résultats restent à un stade pré‑clinique et que les études se limitent pour l’instant à des modèles cellulaires, protéiques ou animaux.

Des gains mesurables en laboratoire

Chez Generate Biomedicines, six chercheurs ont utilisé Claude Code pour proposer de nouvelles instructions génétiques destinées aux thérapies CAR‑T. Le design retenu était environ 70 % plus court que la version standard et a permis aux cellules immunitaires de produire près de dix fois plus de récepteurs tout en restant actives plus longtemps.

Divergence Labs, qui travaille sur des allergies alimentaires, a exploité Claude pour transformerTransformerArchitecture de réseau neuronal reposant notamment sur des mécanismes d'attention pour traiter des séquences de données. ses objectifs en plan de conception, puis générer 35 000 variantes d’anticorps en un mois. Les premiers tests ont identifié trois variantes capables de se lier à l’IgE et vingt pouvant la détacher des cellules immunitaires, trois d’entre elles dépassant le médicament de référence dans les conditions testées.

Chez BigHat Biosciences, Claude a suggéré des modifications sur deux fragments d’anticorps. Un laboratoire automatisé a produit et testé 1 010 variantes en dix semaines. Les meilleures versions se liaient plus de dix fois plus fortement à leur cible ; l’une supportait une températureTempératureParamètre contrôlant le degré d'aléatoire lors de la sélection des tokens générés par un modèle. supérieure de 18 °C, l’autre s’agrégeait plus de cent fois plus lentement.

Allègement du travail documentaire

Enveda a relié Claude à son corpus de documents de fabrication (1 061 pages). Le système a retrouvé les onze problèmes déjà signalés par les humains et a identifié sept nouveaux défauts. Le temps de revue est passé de plus de 25 heures à moins de trois heures, soit une réduction de 89 %.

Claude a également rédigé le premier jet de deux dossiers réglementaires. Le premier a nécessité quatre heures, contre trois mois en procédure manuelle habituelle ; le second, bien que contenant une petite erreur d’unité détectée avant dépôt, montre que le gain de rapidité ne remplace pas la validation experte.

Analyse et perspectives

Bristol Myers Squibb utilise Claude pour examiner les plans d’essais cliniques et estimer leurs chances de succès. De son côté, The Column Group prépare Pleiades, une biotech construite autour de ces outils, et a testé le premier skill Claude dédié à l’évaluation de cibles thérapeutiques sur 45 couples cible‑maladie.

Anthropic a également intégré Mithril Medicine, une petite structure focalisée sur deux formes rares de dystrophie musculaire. Le fondateur avait déjà mobilisé Claude pour coordonner contrats, logistique et expériences avec onze laboratoires externes. Un candidat a montré des résultats encourageants chez la souris en moins de dix‑huit mois, et la société vise un premier essai humain dès la fin 2028, sous condition de succès des étapes intermédiaires.

Ces chiffres n’établissent pas encore l’efficacité ou la sécurité des molécules chez l’homme, mais ils illustrent comment un modèle généraliste comme Claude peut accélérer le cycle de recherche : multiplication des hypothèses, exploitation rapide des données de laboratoire et réduction des tâches administratives chronophages.

En pratique, les équipes pharmaceutiques peuvent s’attendre à gagner du temps sur la rédaction de protocoles, la génération de variantes d’anticorps et la première passation des dossiers réglementaires, tout en conservant la nécessité d’une validation experte à chaque étape.