Anthropic fecha parcerias com seis empresas e usa o Claude no desenvolvimento de medicamentos

A Anthropic diz que a lógica do trabalho é atacar gargalos espalhados por toda a cadeia de desenvolvimento de um remédio, e não só a proposta de novas moléculas. Em cada parceria, o Claude entra numa etapa diferente. Generate Biomedicines usou o Claude Code para propor desenhos de uma parte das instruções genéticas de uma terapia CAR-T. Um deles ficou cerca de 70% menor que a versão padrão e, em testes de laboratório, fez as células imunes produzirem cerca de 10 vezes mais receptores. A Divergence Labs teve cerca de 35 mil desenhos de anticorpos gerados em aproximadamente um mês, em grande parte de forma autônoma. Saíram três desenhos que se ligam à IgE e 20 que a deslocam.

Na BigHat, o Claude, conectado ao sistema de dados do laboratório (Reccy), propôs mudanças que geraram cerca de 1.010 variantes em 10 semanas. As melhores se ligaram mais de 10 vezes mais forte ao alvo. Na Enveda, o Claude revisou 1.061 páginas de documentação de fabricação, achou os 11 problemas dos revisores humanos e mais sete que eles não viram, cortando o tempo de revisão em 89%. A The Column Group está criando a Pleiades, e a Bristol Myers Squibb usa o modelo para avaliar planos de ensaios clínicos. A própria Anthropic adquiriu a Mithril Medicine, de distrofia muscular rara, e prevê candidato a ensaio em humanos no fim de 2028, se os resultados se sustentarem. A empresa ressalva que tudo ainda é majoritariamente pré-clínico.

Em 12 de julho de 2026, o CEVIU noticiou "A Nova Bancada de IA para Pesquisadores Acelera Descobertas Científicas", sobre o lançamento do Claude Science AI Workbench. Agora a Anthropic cita esse workbench como ferramenta já em circulação para pesquisadores, ao lado de créditos para cientistas e de um programa de verificação. Em 21 de outubro de 2026, o CEVIU publicou "IA Claude da Anthropic Projeta Proteínas Promissoras Contra Veneno de Escorpião", um exemplo isolado de descoberta de medicamentos. A notícia atual amplia o escopo para parcerias com seis organizações e programas próprios.

Para quem trabalha com IA aplicada à biotecnologia, o dado mais útil talvez seja a diversidade de tarefas: revisão documental e redação regulatória entregam ganhos de tempo mais fáceis de medir que o desenho de moléculas. Os números vêm de relatórios das próprias parceiras e do laboratório que publica, e ainda não chegaram a humanos. Convém lê-los como resultados iniciais.