Anthropic Yakaribia Ugunduzi wa Dawa ── Uzinduzi wa Claude Science na Programu ya Ndani Vyaashiria Mabadiliko Makubwa

Matangazo kutoka kwa kampuni za AI huwa yanavuta umakini kwenye takwimu za utendaji wa miundo mipya. Lakini tangazo hili la Anthropic halina muundo mpya. Yaliyojitokeza ni mambo mawili: kituo cha kazi kwa wanasayansi na programu ya ndani ya kampuni ya kutafuta dawa zinazoweza kuwa tiba. Kampuni haishindani kwa akili ghafi, bali kwa jinsi akili hiyo inavyotumiwa. Uamuzi huu wa kimuundo ndio jambo linalostahili kusomwa.

01Kilichotokea — Uzinduzi wa Wakati Mmoja wa Benchi la Kazi na Programu ya Ugunduzi wa Dawa

Mnamo Julai 1, 2026, Anthropic ilizindua rasmi "Claude Science" kwa ajili ya watafiti na tasnia ya dawa. TechCrunch ilieleza hili kama mkakati wa kujitofautisha kupitia upande wa mtiririko wa kazi (= mkondo wa kazi) badala ya modeli mpya. Wakati huohuo, CNBC, Reuters, na Endpoints News ziliripoti kuanza kwa programu ya ndani ya ugunduzi wa dawa katika uwanja wa biopharma. Kisha Julai 4, iliripotiwa kwamba Anthropic inafikiria kuingia katika biashara ya uundaji wa dawa (The Verge). Ndani ya siku chache, hatua mbili zilijitokeza kwa pamoja: kutoa zana, na uwezekano wa kuingia kama mshiriki wa moja kwa moja. Mshindani wake OpenAI alitangaza "GeneBench-Pro," kipimo cha tathmini kwa nyanja ya baiolojia na sayansi (= kipimo cha uwezo wa kibaiolojia wa AI), katika kipindi hichohicho, na sayansi inakuwa uwanja mkuu unaofuata wa ushindani.

02Historia ya Nyuma — Njia Iliyowekwa na Insilico na Moderna

Hatua hii haikutokea ghafla. Ugunduzi wa dawa kwa kutumia AI tayari una rekodi inayokusanyika. Rentosertib, kutoka Insilico Medicine (jina la kampuni lililotokana na "in silico" (ndani ya kompyuta)), ni tiba ya idiopathic pulmonary fibrosis (IPF = ugonjwa sugu ambao mapafu hukakamaa polepole) ambamo AI ilishughulikia kila kitu kuanzia utafutaji wa shabaha (= molekuli mwilini ambayo dawa huifanyia kazi) hadi usanifu wa molekuli teule. Ilipita Awamu ya IIa (= jaribio la kitabibu la hatua ya kati linalothibitisha kwanza ufanisi kwa wagonjwa) mapema mwaka 2026. Inachukuliwa kuwa mojawapo ya mifano ya awali ya molekuli ambayo AI ilihusika nayo kuanzia utafutaji hadi usanifu hadi kufikia hatua hii. Sasa inaingia katika maandalizi ya Awamu ya III (= jaribio kubwa kabla ya idhini). Moderna, kwa upande mwingine, imeshirikiana na OpenAI katika kampuni nzima tangu 2024 na inajulikana kama kisa cha awali cha kupeleka AI kikamilifu katika shughuli za ndani. AI inayoshughulikia utafutaji wa shabaha, na matumizi yanayoyeyusha AI katika shughuli zote za kampuni — mielekeo hii miwili huunda msingi wa awamu ya sasa.

03Kile Ambacho Takwimu Zinaonyesha Kuhusu Tulipo, na Jinsi ya Kuzisoma

Ugunduzi wa dawa kwa kutumia AI haujabaki kuwa jaribio la kipekee tena. Inaelezwa kwamba zaidi ya wagombea 173 waliotokana na AI wako katika majaribio ya kliniki (ingawa ieleweke kuwa ufafanuzi wa "uliotokana na AI" — yaani AI ilihusika katika hatua gani ya mchakato — haulingani). Kiwango cha kufaulu katika Awamu ya I ya mapema (= jaribio la kwanza ambalo dawa hutolewa kwa binadamu kwa mara ya kwanza) kinaripotiwa kufikia 80–90%, kikizidi kiwango cha kawaida cha takriban 52%. Hata hivyo, takwimu hizi zinapaswa kusomwa kwa uangalifu. Sampuli iliyotumika kwa hesabu ni ndogo, na picha hubadilika kulingana na awamu zipi zinazolinganishwa. Aidha, kizingiti halisi katika ugunduzi wa dawa hakipo katika Awamu ya I inayochunguza usalama, bali katika Awamu ya II inayopima ufanisi. Ni jambo la busara kuona kwamba rekodi ya molekuli zilizobuniwa na AI kuwazidi wazi wa kawaida katika Awamu ya II bado ni finyu. Kiwango cha juu cha kufaulu kimechanganyikana si tu na uwezo wa AI wa usanifu, bali pia na uchaguzi wa kihafidhina wa walengwa unaorahisisha kuchagua wale ambao tayari wamethibitishwa. Mchango mahususi wa AI unahitaji kutenganishwa na hayo. Msingi wa kiteknolojia hakika umepanuka. AlphaFold3 (AI ya kutabiri muundo wa protini iliyotengenezwa na Google DeepMind na Isomorphic Labs) iliharakisha kwa kiasi kikubwa utabiri wa muunganiko kati ya dawa na lengo lake. Njia ambazo kampuni huungana pia ni tofauti. Kuna ubia kati ya kampuni kama Bayer × Cradle (kampuni ya AI) na Eli Lilly × NVIDIA, na pia kuna hatua za asili tofauti na ubia, kama vile Pfizer kuchukua Boltz, modeli ya kutabiri muundo inayoelezwa kuwa chanzo huria. Mwaka 2025, Recursion ilinunua Exscientia. Lakini muungano huu unasomeka kama urekebishaji na uokoaji wa sekta chini ya kushindwa kwa kliniki na ugumu wa ufadhili, zaidi kuliko ushahidi wa kasi ya ukuaji. Unaweza pia kusomwa kama ishara ya ugumu wa kuufanya ugunduzi wa dawa kwa AI uweze kuendelea kama biashara huru.

04Kwa Nini Sasa — Shinikizo la Kimuundo na Hatua ya Bodi

Sekta ya dawa iko chini ya shinikizo kubwa. Gharama ya kutengeneza dawa moja mpya imeongezeka kwa miaka 20 kutoka dola bilioni 1 hadi dola bilioni 2–3. Zaidi ya hayo, 2025–2030 inaambatana na patent cliff (= kipindi ambacho hataza za dawa kuu zinaisha muda kwa wingi na mauzo kushuka kwa kasi). Gharama zinapanda, na vyanzo vikuu vya mapato vinapotea. Hata hivyo, kile ambacho AI inaweza kufupisha ni hasa hatua za utafutaji na za kabla ya majaribio ya kliniki. Kinachochukua sehemu kubwa ya gharama za utengenezaji ni majaribio makubwa ya kliniki, na AI haiyaathiri moja kwa moja. Athari yake ya papo hapo kwa jumla ya gharama za utengenezaji inapaswa kuonekana kuwa ndogo. Pia kuna kutolingana katika mhimili wa wakati. Mgombea aliyepatikana kwa AI leo atafikia idhini, mapema zaidi, katika nusu ya pili ya muongo ujao au baadaye, na hauokoi moja kwa moja pengo linalokaribia la 2025–2030. Kiini cha matarajio kiko katika kuimarisha pipeline ya kizazi kijacho (= kundi la dawa zinazotengenezwa). Hapa hatua ya Anthropic yenyewe inaingiliana. Mnamo Aprili 2026, Mkurugenzi Mtendaji wa Novartis Vas Narasimhan (daktari kitaaluma, aliyehusika katika kutengeneza zaidi ya dawa mpya 35) alikua mjumbe wa bodi ya Anthropic. Chombo kilichomteua kilikuwa Long-Term Benefit Trust (LTBT = chombo cha usimamizi cha Anthropic chenyewe kinachotanguliza manufaa ya muda mrefu kwa ubinadamu kuliko maslahi ya wanahisa). Trust hii ina mamlaka ya kuteua wajumbe wa bodi, na kwa uteuzi huu, upande ulioteuliwa na Trust ulizidi wengi wa bodi. Ripoti ya kina imeachwa kwa ripoti ya awali (/journal/novartis-anthropic-board.html), lakini umuhimu wa kumleta mshiriki wa ugunduzi wa dawa katika kiini cha muundo wa utawala si mdogo.

05Jinsi ya Kuielewa Mkakati wa Anthropic

Kuanzia hapa ni tafsiri. Kwanza, Anthropic inaonekana kujiandaa kujitofautisha si kwa utendaji wa modeli mpya bali kwa mtiririko wa kazi. Kwamba Claude Science imekuja bila modeli mpya huenda ni uamuzi wa kushinda kwa jinsi inavyofaa katika mazingira ya utafiti badala ya thamani kamili ya akili. Modeli za matumizi ya jumla huwa zinaishia kuwa sawa na washindani, lakini jukwaa la kazi lililoambatana kwa karibu na kazi ya utafiti huunda gharama za kubadili na hujenga uaminifu wa kudumu. Pili, kuanza kwa programu ya ndani ya ugunduzi wa dawa kunaweza kusomwa kama hatua kutoka mtoa zana kuelekea mshiriki katika ugunduzi wa dawa. Ikiwa inauza zana tu, matokeo ni ya mteja, na kiwango cha mchango wa AI ni vigumu kuonekana. Kwa kuzalisha wagombea wa dawa yenyewe, inaweza kuonyesha AI inaweza kufika umbali gani kama rekodi yake yenyewe. Hata hivyo, biashara ya uundaji wa dawa yenyewe inaripotiwa tu kuwa "inazingatiwa." Hii pia inaweza kusomwa kama ishara kwamba Anthropic yenyewe inapima umbali ambao inaweza kushindana na wateja wake wa dawa. Tatu, uteuzi wa Narasimhan na LTBT unaweza kuonekana kama maandalizi yanayounga mkono mwelekeo huu kutoka upande wa utawala. Kwa Trust inayoshikilia manufaa ya muda mrefu juu ya maslahi ya wanahisa kuweka mtu mwenye uzoefu wa ugunduzi wa dawa kwenye bodi ni muundo unaorahisisha kuinua uundaji wa dawa mpya kama manufaa kwa ubinadamu badala ya mauzo ya muda mfupi. Kuhusu falsafa ya usanifu wa laini nzima ya bidhaa, tazama pia ripoti iliyotangulia (/journal/claude-science-pharma-future.html).

06Athari kwa Sekta ya Dawa na Mstari wa Mbele

Kuangalia mbele, mpaka kati ya wanaomiliki AI na wanaomiliki dawa huenda ukayeyuka zaidi. Ikiwa mwelekeo kutoka ushirikiano hadi ushiriki wa moja kwa moja utaendelea, basi kwa kampuni za dawa kampuni ya AI inakuwa muuzaji wa zana na pia mshindani anayewezekana. Katika awamu hii, ninachofikiri upande wa dawa utajiandaa nacho kwanza ni masuala kadhaa ya kiutendaji. Moja ni umiliki wa IP (= mali ya kiakili). Nani anamiliki haki za molekuli zinazozalishwa na AI, na nini kitatokea kuhusu mamlaka juu ya data iliyotumika kwa mafunzo, ni maeneo ambayo mikataba na taasisi bado hazijakomaa. La pili ni msimamo wa wasimamizi wa kisheria. Jinsi FDA (Mamlaka ya Chakula na Dawa ya Marekani) na PMDA (Wakala wa Dawa na Vifaa Tiba wa Japani) watakavyotathmini uundaji wa dawa unaotegemea AI bado haujaamuliwa. La tatu ni kupoa kwa ushirikiano wa kushiriki data kunakotokana na kampuni za AI kuwa washindani. Takwimu za kina zimekusanywa katika ripoti ya awali (/journal/ai-drug-discovery-2026.html). Mabadiliko kama hayo hufikia pia kazi ya mstari wa mbele. Katika mapitio ya nyenzo (= kazi ya kuthibitisha kwamba nyenzo za kutangaza zinazingatia kanuni), hukumu mpya zinahitajika kuhusu jinsi ya kuthibitisha data ya ushahidi na mchakato wa usanifu ambamo AI ilihusika, na ni kiasi gani kinaweza kuandikwa. Katika medical (= idara inayohusika na kutoa taarifa za kitabibu), wajibu wa kuwafikishia wataalamu wa afya kwa usahihi utaratibu wa utendaji kazi na matokeo ya majaribio ya dawa teule zilizotokana na AI unazidi kuwa mzito. Katika eneo la usalama (= ufuatiliaji wa madhara ya dawa), jicho la kuangalia kama dawa iliyobuniwa na AI inafanya kazi kwa njia zisizotarajiwa litahitajika zaidi. Kadiri chombo kinavyozidi kuwa na akili, ndivyo wajibu wa uthibitishaji wa binadamu wanaokishughulikia haupungui. Kinyume chake, unazidi kuwa mzito. Hii, naamini, ndiyo kiini cha jinsi mstari wa mbele unavyopaswa kupokea ugunduzi wa dawa kwa AI katika enzi mpya.