発見からトランスレーショナル・リサーチまで、科学を加速

Claudeは、製薬会社、バイオテックスタートアップ、研究機関が業務に必要な精度を維持しながら、より迅速に行動できるよう支援します。

営業担当に問い合わせる
動画を再生

「Claudeは、医薬品の市場投入方法を効率化できる大きな可能性を秘めています。 さまざまなソースの臨床データから抽出し、それらに基づいてGxPに準拠した出力を作成できるようになることは、最高の品質基準を維持しながら、生活を変革するがん治療をより迅速に患者さんに提供するのに役立ちます。 Claudeが当社のいくつかの主要機能全体でAIアプリケーションを強化する大きな可能性を見出しています」

Hisham Hamadeh、シニアバイスプレジデント、データ、デジタル、AIグローバル責任者

「研究開発におけるAIは、エコシステムを通じてのみ機能します。 Anthropicは、アクセス、ガバナンス、相互運用性を最優先にしながら、最高のテクノロジーを結集し、これを正しく行っています。 Benchlingは、貢献できる独自の立場にあります。 10年以上にわたり、科学者たちは実験データの真実の情報源として、またワークフローの近代化を進めるために当社を信頼してきました。 現在、私たちはこの次の研究開発の章を支えるAIを構築しています」

Ashu Singhal、共同創業者兼社長

「Broad Instituteの科学者は生物学と医学の分野で最も野心的な課題を追求し、あらゆる場所の科学者の能力を向上させるためのツールを構築し、共有しています。 当社は、次世代のTerra.bioプラットフォームであるTerra Powered by Manifoldで、Manifoldと緊密に連携してきました。 これらのアップグレードの中で最もエキサイティングなものは、Claudeを基盤としたAIエージェントです。これにより、科学者がまったく新しい規模と効率でタスクを遂行できるようになり、これまで不可能だった方法で科学分野の探求を可能にします」

Heather Jankins氏、データサイエンスプラットフォーム責任者

「10xのシングルセルと空間分析機能にアクセスするには、従来からコマンドラインスクリプトの記述から高パフォーマンスコンピューティングシステムの管理に至るまで、計算の専門知識が必要でした。 現在、これらのツールは、平易な英語での質問に回答できるようになりました。 Claudeを活用することで、研究者は従来の計算ワークフローを補完する対話型インターフェイスを通じて、読み取りの調整、特徴量バーコード行列の生成、クラスタリングなどの一般的な分析タスクを実行できるようになり、研究者が自分のデータと直接関わることをより迅速かつ容易にできるようになります。 Claudeは、新規ユーザーの参入障壁を低め、高度な研究チーム向けの大規模分析のニーズに合わせて拡張できます」

Serge Saxonov、共同創業者兼CEO

「Claudeは、社内のナレッジライブラリと組み合わせて、SanofiのAI主導の変革に不可欠なものとなっており、Sanofiの大多数の従業員が社内のConciergeアプリ内で日常的に使用しています。 プロセスを最適化することでバリューチェーン全体で大幅な効率化が実現しています。また、全社的な導入によりチームの働き方が強化されました。 今回のAnthropicとの連携は、世界の患者さんの生活を変える医薬品をより迅速かつ効果的に提供するための人間の専門知識を強化します」

最高デジタル責任者、Emmanuel Frenehard

「当社は、製薬開発におけるドキュメントとコンテンツの自動化において一貫して先駆者の1社となっています。 AnthropicおよびClaudeとの連携は、新たな基準を確立しました。単に業務の自動化だけでなく、医薬品の発見からそれを必要とする患者さんの治療まで、その過程を変革しています」

Louise Lind Skov、コンテンツデジタル化ディレクター

「Claude Codeは、私たちSchrödingerにとって強力なアクセラレータとなっています。 最も適したプロジェクトについては、Claude Codeのおかげで、数時間から数分でアイデアを実用的なコードに変換できるようになり、場合によっては最大10倍のスピードで進めることが可能になります。 Claudeとの連携を継続する中で、ソフトウェアの構築とカスタマイズ方法をどのようにさらに変革できるのか、楽しみにしています」

Pat Lorton、執行副社長兼最高技術責任者兼最高執行責任者

「Manifoldの使命は、より迅速かつ効率的なライフサイエンスを推進することです。 Claudeを活用した構築により、科学者のセマンティックな空間における質問を、特殊なデータセットやツールの技術的な空間における実行に変換するAIエージェントを開発できるようになりました。 両社はともに、今後数年間でライフサイエンスの研究開発がどのように行われるかを変革しています」

Sourav Dey、共同創業者兼最高AI責任者

「PwCでは、責任あるAIは単なるテクノロジーの機会ではなく、信頼が不可欠なものであると考えています。 当社は、業界分野の詳細な洞察とClaudeのエージェントインテリジェンスを組み合わせて、臨床、規制当局、および商用チームの運営方法を再構築できることを誇りに思います。 両社は協力して、単にプロセスを合理化するだけでなく、品質を向上させ、発見を加速し、イノベーションと並行して信頼性を向上させるシステムを構築しています」

Matt Wood、米国およびグローバル商用テクノロジーおよびイノベーションオフィサー

「バイオインフォマティクス分析を自動化できるAIエージェントの構築に着手した際、どのモデルプロバイダーを採用するかを決定する際に重要な3つの要素に重点を置きました。それはソフトウェア開発におけるトップランキングの地位、ライフサイエンス分野との連携、スタートアップへのサポートです。 半ダースのプラットフォームを評価した結果、Claudeが傑出したリーダーであることが明らかになりました。 この連携を継続し、最先端のAIエージェントをバイオテクノロジー研究の世界に導入できることを大変うれしく思います」

Alfredo Andere、共同創業者兼CEO

「Claudeは、Axiomが医薬品の毒性を予測するAIを構築する上で、非常に貴重な進歩を乗せてきました。 Claude Codeでは数十億個のトークンを使用しており、それをPRの多くに活用しています。 最近では、MCPサーバーを搭載したClaudeエージェントが、科学的研究におけるコアツールとなっています。 適切なMCPを使用することで、Claudeのエージェントはデータベースやストレージサービスに直接クエリを実行してデータの解釈、変換、相関関係をテストし、どのようなデータや機能が臨床薬物の毒性予測に最も役立つかを特定できるよう支援できます」

Alex Beatson、Axiom Bioの共同創業者

「FutureHouseでは、Claudeがバイオインフォマティクスと文献分析の両方のワークフローを支援しています。 Claudeは、正確な図形分析と文献全体を通じた非線形検索のオーケストレーションを実現するために当社が選択するモデルです」

FutureHouseの共同創業者兼科学責任者

「EvolutionaryScaleでは、生活世界をモデル化するための次世代のAIシステムを構築しています。 Anthropicの最先端モデルは、複雑な生物学的データについて推論し、それを科学的な洞察に変換する能力を加速し、生命科学の発見における可能性の限界を押し広げるのに役立ちます」

Sal Candido、共同創業者兼最高技術責任者
前へ
Next

科学の飛躍的な発展のために構築

信頼できるAI

Claudeモデルは安全で信頼性が高く、確かな精度を誇るため、臨床試験データや自社開発化合物などを安心して取り扱うことができます。

研究開発向けに構築

Claudeは、バイオインフォマティクスやラボのプロトコル作成などのタスクに特に優れ、日常的に使用するツールと連携します。これにより、チームのすべての研究者が作業を加速できます。

発見におけるパートナー

当社は、製薬業界のリーダーや研究機関と連携して、Claudeがライフサイエンスのニーズに合わせて進化し、真の科学的発見を確実に推進できるよう取り組んでいます。

ライフサイエンスチームがClaudeをどのように活用するか

プロンプトを表示

リサーチ・シンセシス

数百件の論文を数週間ではなく数時間で調査できます。Claudeは、生物医学文献全体にわたる知見を統合し、矛盾点を特定し、検証可能な引用を含むテスト可能な仮説を構築します。

プロトコル生成

Benchlingで直接、研究プロトコル、SOP、同意書のドラフトを作成します。Claudeは実験ワークフローを構築する一方で、お客様は科学的な意思決定を管理します。

プロンプトを表示
  • それでは、生の特徴マトリックスでQC分析を実行してみましょう。
  • Bash (python3 スクリプト/qc_analysis.pypbmc_test_data/raw_feature_bc_matrix.h5)
    ↳=====================================================
    SCVerseベストプラクティスに従ったシングルセルRNA-seq品質管理分析
    ... +60 行 (展開するにはCtrl+o キー)
  • 素晴らしい!QC 分析は正常に終了しました。ビジュアライゼーションを更新しましょう。
  • 読み取り (qc_metrics_before_filtering.png) ↳ 画像の読み取り (732.3KB)
  • 読み取り (qc_filtering_thresholds.png) ↳ 画像の読み取り (210KB)
  • 読み取り (qc_metrics_after_filtering.png) ↳ 画像の読み取り (1.1MB)
  • パーフェクト!scRNA-QC スキルを使用して、未加工の機能マトリックスの QC 分析を無事完了しました。結果の概要は次のとおりです。QC 分析の概要データセット:2,700 個の細胞 × 32,738 個の遺伝子 (未処理) の品質指標が検出されました:
    • 13種類のミトコンドリア遺伝子
    • 106 個のリボソーム遺伝子
    • 13 ヘモグロビン遺伝子
    MAD ベースのフィルタリングしきい値:
    • 合計カウント:709-6,812
    • 検出された遺伝子:367-1,821
    • ミトコンドリア%:MAD閾値3.65%、ハード閾値8.0%
    フィルター結果:
    • 266個の細胞が外れ値として取り除かれた(9.9%)
    • 2,434個の細胞が保持されました(90.1%)
    • 遺伝子フィルタリングが32,738遺伝子から9,487遺伝子(29.0%)に減少しました
    ビジュアライゼーションからの主な所見:
    1. フィルタリング前:データは、ほとんどの細胞が1,000〜2,000カウントで、500〜1,000個の遺伝子を検出したときの典型的なscRNA-seq品質を示しています。ミトコンドリアの含有量は一般的に低く (5% 未満)、非常に優れています。
    2. 閾値:MADベースの閾値は許容範囲内であり(カウント数/遺伝子は5 MAD、MT%は3 MAD)、過剰なフィルタリングを避けるために逆のベストプラクティスに従っています。
    3. フィルタリング後:フィルタリングされたデータセットは、クラスター化が厳しく、ミトコンドリアの含有量が低く(ほとんどの場合 3% 未満)、細胞と遺伝子の相関が良好で、よりクリーンな分布を示しています。
    作成された出力ファイル:
    • raw_feature_bc_matrix_filtered.h5ad-フィルタリングされたデータセットをクリーンアップして、ダウンストリーム分析の準備が整いました
    • raw_feature_bc_matrix_with_qc.h5ad-QC アノテーション付きのオリジナルデータ
    • QC ビジュアライゼーション PNG (導入前/閾値/処理後)
    データ品質は素晴らしく見えます!これで、フィルター処理されたデータセットを使用して、正規化、次元削減、クラスタリングなどの下流分析を進めることができます。

バイオインフォマティックとデータ分析

ゲノムデータをClaude Codeを使用して処理し、分析ワークフローを最適化します。 Claudeは結果を明確に示すため、部門横断的なチームとのコミュニケーションが容易になります。

臨床および薬事戦略とコンプライアンス

規制要約を生成し、モジュール全体にわたる安全データを完全な監査証跡とともに集約します。ドキュメントのフォーマットではなく、科学的な意思決定に重点を置きます。

Claudeがお客様の研究エコシステムと連携

文献、実験ノート、分析プラットフォームをすべて1か所に連携して機能します。

コネクタの詳細
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo
logologo

Claudeをチームに導入する

Enterprise plan

Benchling、PubMed、10x Genomicsなどとの事前構築済みの接続により研究開発を加速します。一定条件を満たすお客様向けのライフサイエンス専門サポート。

営業担当に問い合わせる

Claude Developer Platform

創薬ワークフローとデータ分析パイプラインを自動化するカスタムアプリケーションを構築します。

開発を始める

Claude Code

バイオインフォマティックのパイプラインを最適化し、単一細胞データの処理を加速します。計算生物学の課題を数分で実用的なコードに変換します。

Claude Codeを試す
導入事例

Novo NordiskがClaudeを活用して臨床ドキュメントと医薬品開発を加速

事例を読む
ウェビナー

ライフサイエンス組織がClaudeをどのように使用しているかご覧ください

視聴する
前へ
Next

その他のリソース