Claude AI如何重塑生命科学：三大前沿实验室的自动化基因研究突破

在生命科学领域，时间与精力的消耗常常成为突破性发现的隐形壁垒。去年十月，Anthropic公司正式推出了专为生命科学领域设计的Claude for Life Sciences，标志着AI开始深度融入基因与生物医学研究的核心流程。如今，随着Claude Opus 4.5模型在图表解析、计算生物学和蛋白质理解等关键基准测试上取得显著进步，一场由人工智能驱动的科研效率革命正在悄然发生。

Anthropic与全球顶尖的学术及产业界实验室紧密合作，精准捕捉科学家在实际研究中的痛点，并共同开发定制化AI系统。这些系统早已超越了简单的文献综述或代码辅助，正从根本上重塑科学家的思考与工作模式，引领科研走向更高效、更智能的发现之路。

案例一：斯坦福大学Biomni——终结工具碎片化的通用生物医学智能体

生物学研究者常常陷入这样的困境：面对数百个分散的数据库、分析软件和实验协议，大量宝贵的研究时间被耗费在工具的选择、学习和切换上。斯坦福大学研发的Biomni平台，正是为了破解这一难题而生。

这个由Claude AI驱动的智能平台，像一个精通全领域的“超级研究助理”，将海量工具与数据集整合进一个统一的系统。研究人员只需用自然语言描述需求，Biomni便能自主调度资源，完成从提出假设、设计实验到跨领域数据分析的全流程任务，覆盖超过25个生物学子领域。

以耗时漫长的全基因组关联分析（GWAS）为例。传统的GWAS分析需要经历数据清洗、混杂因素控制、缺失数据处理以及复杂的生物学意义解读，整个过程往往长达数月。而Biomni在初期试验中，仅用20分钟便完成了同等复杂的分析。其能力已在多个场景中得到验证：它设计的分子克隆方案与资深博士后水平相当；处理大量可穿戴设备数据的速度比专家快数百倍；甚至在分析人类胚胎单细胞数据时，发现了连研究人员都未曾注意到的新转录因子。

当然，Biomni并非万能。系统内置了严谨的防护机制，确保AI的推理过程不偏离正轨。当遇到其知识边界之外的问题时，专家可以将其方法论“传授”给智能体，引导它模仿专家的思维路径，而非盲目探索。

案例二：MIT Cheeseman实验室——让基因敲除数据解读告别“手动时代”

CRISPR基因编辑技术让科学家能够大规模敲除基因以研究其功能，但由此产生的海量数据——例如对数千万细胞进行数千次敲除后的显微成像结果——却成了新的瓶颈。如何从这些复杂的基因簇中解读出生物学意义？

麻省理工学院Whitehead研究所的Iain Cheeseman教授曾亲自承担这项繁重的工作。他凭借记忆中的约5000个基因功能，耗费数百小时逐一查阅文献，分析基因簇的共性、关联与潜在新发现。这种模式显然无法持续。

为此，实验室的博士生Matteo Di Bernardo开发了名为MozzareLLM的系统。他们深入解析了Cheeseman教授的整个决策逻辑——如何选择数据源、识别模式、判断发现价值——并将这套方法论编码，由Claude AI驱动执行。现在，系统接收基因簇数据后，能自动识别共享的生物过程、标注研究热点与盲区，并高亮最具潜力的跟进目标。这不仅将分析时间从数百小时压缩到极短，还辅助团队获得了意想不到的新发现。在模型选型测试中，Claude的表现 consistently 优于其他AI模型。

案例三：斯坦福大学Lundberg实验室——从“经验猜谜”到“AI靶向”的假设生成革命

对于一些无法使用大规模混合筛选技术的细胞类型，研究瓶颈往往出现在更前端：如何在成本高昂（单次超2万美元）的聚焦筛选中，精准选择数百个最值得研究的靶基因？传统方法依赖研究团队的文献记忆、专业直觉和集体讨论，宛如一场“经验猜谜游戏”，极易遗漏关键目标。

斯坦福大学Lundberg实验室正在用Claude AI彻底改变这一模式。他们构建了涵盖细胞内所有已知分子（蛋白质、RNA、DNA）及其相互作用关系的全景图谱。随后，研究人员只需向Claude提出一个科学目标（例如“寻找调控某细胞结构的基因”），AI便能遍历整个分子关系网络，严格根据生物学特性和关联度，理性地筛选出候选基因列表。

这种方法将研究范式从“基于过去文献我们猜什么？”转变为“基于分子特性我们应该研究什么？”。目前，该实验室正在通过实验验证AI生成列表与人类专家列表的效力。如果成功，这将成为聚焦筛选实验前的标准步骤，让研究决策从依赖直觉和“暴力筛选”，转向基于全息信息的精准靶向。

原文参考：Anthropic官方研究进展报告

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本文来源：机器之心

原文链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/a020b29d-c11f-4c8b-9b4f-22feed95f403