Claude ライフサイエンス

厳密な科学のための研究パートナー

Claude は皆さんのチームと協力して課題に取り組み、最初の仮説から

最終的な申請までその作業内容を示します。

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「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

「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

「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」

事例を読む
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

「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
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ブレークスルーのための構築

検証可能な AI

Claude は、ハルシネーションの発生率が最も低く、バイオセーフティ用のガードレールを備えて構築されています。PubMed、bioRxiv、研究データベースに接続すると、主張についてその情報源にさかのぼれるため、チームは行動に移す前に検証することができます。

科学的な複雑さに対応するために構築

ゲノムデータを解析し、数百件の論文を統合して実験をデザインします。Opus 4.7 を使用することで、Claude は BioPipelineBench、単一細胞 RNA 解析、構造生物学などの生物学ベンチマークにおいて顕著な改善を示しています。

研究開発向けに構築

Claude は Benchling、PubMed、10x Genomics、ClinicalTrials.gov と接続できるため、すべての科学者が正確な作業用のデータに接続できます。

導入事例

ノボノルディスク、Claude を活用して臨床文書作成と医薬品開発を加速

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研究

Claude は、バイオインフォマティクスに関する実際の課題に対して専門家レベルのパフォーマンスを発揮し、時には予測しえない方法で解決します。

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Claude Opus 4.7 を活用したライフサイエンスの推進

Opus 4.7 により、Claude の構造生物学的推論は 2 倍以上に強化され、化学構造、技術的な図形、複雑な実験データを読み取れるようになりました。

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ライフサイエンスチームがClaude をどのように活用するか

バイオインフォマティクス解析

Claude Code を介して、検証済みのバイオインフォマティクスパイプラインを使用して、ゲノムデータを処理します。Claude は 10x Genomics および Benchling に接続し、注釈付きで再現可能なレポートを提供します。複雑なコードを提供する必要はなく、部門横断的なチームと共有できます。

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研究の統合

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、PubMed、bioRxiv、独自データベース全体にわたる知見を統合し、矛盾点を特定し、研究課題に合わせて検証可能な引用を含むテスト可能な仮説を生成します。

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第 2 相臨床試験プロトコル

パーキンソン病治療薬 ABX-7291 | ドラフト v0.1

研究の概要

プロトコルタイトル:初期段階のパーキンソン病患者における ABX-7291 の有効性と安全性を評価する第 2 相、無作為化、二重盲検、プラセボ対照試験

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フェーズ:第 2 相

適応症:初期段階パーキンソン病(ホーエン・ヤール分類ステージ 1-2)

試験期間:24 週間の治療 + 4 週間の経過観察

目的と評価項目(エンドポイント)

主要目的

初期段階のパーキンソン病患者において、ABX-7291 の運動症状軽減に対する有効性をプラセボと比較して評価する。

主要評価項目

24 週時点における MDS-UPDRSパートIII(運動検査)スコアのベースラインからの変化量

副次的評価項目
  • 24 週時点における MDS-UPDRS 総合スコアのベースラインからの変化量
  • MDS-UPDRS パート III で 30% 以上の改善を達成した患者の割合
  • 24 週目における PDQ-39(生活の質)スコアの変化量
  • 安全性および忍容性(AE(有害事象)、臨床検査値、バイタルサイン))

試験デザイン

本試験は、第 2 相、無作為化、二重盲検、プラセボ対照、並行群間比較試験である。適格患者は 1:1:1 の割合で無作為に割り付けられ、24 週間にわた りABX-7291 低用量、ABX-7291 高用量、またはプラセボを投与される。

サンプルサイズと根拠

総登録患者数:120 名(各群 40 名)

統計的検出力:α=0.05(両側検定)で 80% の検出力

期待効果量:MDS-UPDRSパートIII で 5 ポイントの差(SD=8)

脱落の想定:15%(同等の第 2 相 PD 試験に基づく)

根拠:サンプルサイズは、ClinicalTrials.gov に掲載された同様の適応症と評価項目を有する 12 件の類似する第 2 相臨床試験の分析から導き出された。

規制関連資料

  • 21 CFR 312 (Investigational New Drug Application)(研究用新薬申請)
  • FDA ガイダンス:パーキンソン病:治療薬の開発(2023 年)
  • ICH E6(R2): Good Clinical Practice(医薬品の臨床試験の実施基準)
  • ICH E9:Statistical Principles for Clinical Trials(臨床試験のための統計的原則)

臨床プロトコル生成スキルを使用して生成

出所:ClinicalTrials.gov(12 件の類似試験)、FDA ガイダンス文書

生物統計学者および規制業務担当者によるレビュー準備完了

臨床試験プロトコル

規制関連の相互参照を組み込んだ臨床試験のプロトコルのドラフトを作成します。Claude は FDA のガイダンスを調べ、ClinicalTrials.gov で類似する試験を分析し、生物統計学者および薬事担当者によるレビュー可能な構造化されたプロトコルのドラフトを生成します。

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臨床的安全性の概要

モジュール 2.7.4 | IND-2024-0892

試験の概要

薬剤:ABX-4721(抗炎症生物学的製剤)

フェーズ:第 1 相

被験者:健康なボランティア 48 名

期間:12 週間

有害事象の概要

AE が発現した被験者総数:23 名(47.9%)

重篤な有害事象:2 名(4.2%)

AE の発現による中止:1 名(2.1%)

死亡:0 名

第 2 相モニタリングにおける安全シグナル

⚠ 肝機能

ALT 上昇(基準値上限の 3 倍超):3 例(6.3%)

全例 14 日以内に介入なしで回復

→推奨事項:2、4、8 週目での肝機能検査値のモニタリング

⚠ 注射部位の反応

軽度の紅斑:8 例(16.7%)

治療は不要

→推奨事項: 第 2 相試験では重症度評価を文書化すること

規制関連資料

  • 21 CFR 312.32 (IND Safety Reporting)(IND 安全性報告)
  • ICH E2A:Clinical Safety Data Management(臨床安全データの管理)
  • FDA ガイダンス:市販前リスク評価

アップロードされた有害事象報告および臨床検査データから生成

すべての原文書は監査証跡のためにリンク済み

薬事

FDA のガイダンスとの自動相互参照を行いながら、臨床データおよび前臨床データから構造化された申請資料をまとめます。Claude は、提出前に、規制関連パッケージの不足箇所にフラグを立てます。

薬物動態のモジュールを現在のコードに最新化します。まず、既存の FORTRAN コードを理解することから始めさせてください。

ソースファイルを読み取っています...

* pk_compartment.f(847 行、FORTRAN 77)

* IMSL の数値ルーティンのある 3 つのコンパートメントモデル

* 最終更新日:1998 年

依存関係のマッピング...

* 14 の IMSL 呼び出し(DIVPRK、LSARG、DGEAR)

* パラメータ共有のための共通ブロック

* 反応速度式でハードコードされたクリアランス定数

ODE ソルバーを scipy.integrate.solve_ivp に変換し、IMSL ルーティンを NumPy および SciPy の同様のものに置き換えます...

型ヒント、docstring、PKParameters データクラスを追加して、共通ブロックを置き換えています...

古い出力に対して pytest ケースを生成しています。数値パリティが 1e-6 の許容範囲以内であることを検証中です...

最新化が完了しました。

* 23 件のテスト中 23 件に合格

* 数値ドリフトは 1e-7 未満

* 847 行から 312 行に短縮

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* pk_compartment.f(847 行、FORTRAN 77)

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* 最終更新日:1998 年

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レガシーコードの最新化

Claude Code を使用して、ライフサイエンスソフトウェアをより迅速に構築できます。Claude は、エンジニアが過去の科学コードベースを操作して、GxP の規制環境向けに堅牢なコードを記述し、リリース前に PR レビューでコンプライアンスに関する問題を発見できるように支援します。

ライフサイエンス向けの

その他の製品

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Claude Cowork

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  • ファイル作成 (ドキュメント、スライド、スプレッドシート、PDF) へのアクセス
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  • Claude Code を含む
  • ライフサイエンスガイドとドキュメント

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