Anthropic рассказала о том, как исследователи из Stanford и MIT используют Claude для ускорения биомедицинских исследований. Платформа Biomni из Стэнфорда выполняет полногеномный поиск ассоциаций (GWAS) за 20 минут — анализ, который раньше занимал месяцы.
Иан Чизман из MIT занимается CRISPR-скринингом: его команда «выключает» тысячи генов в миллионах клеток и фотографирует результаты. Софт группирует гены по схожим повреждениям, но интерпретировать эти кластеры — понять, что гены делают и почему оказались вместе — должен человек. Чизман говорит, что помнит функции примерно 5000 генов, но на анализ одного скрининга всё равно уходили сотни часов. Большинство кластеров так и оставались неисследованными — просто не хватало времени.
Аспирант Маттео Ди Бернардо решил это изменить. Он подробно расспросил Чизмана о методологии — какие источники тот проверяет, какие паттерны ищет, что делает находку интересной — и закодировал этот подход в систему MozzareLLM на базе Claude. Теперь ИИ анализирует кластеры так, как это делал бы сам профессор: определяет общий биологический процесс, отмечает малоизученные гены, расставляет приоритеты для дальнейшей работы.
При тестировании нескольких моделей Claude показал лучший результат — в одном случае правильно определил путь модификации РНК, который другие модели отбросили как шум. Чизман признается, что Claude стабильно замечает то, что он сам пропустил: "Каждый раз думаю — а я это не заметил! И в каждом случае это открытия, которые мы можем понять и проверить". Команда планирует открыть датасеты с аннотациями Claude, чтобы эксперты из других областей могли исследовать кластеры, до которых у лаборатории не дойдут руки. А Anthropic расширяет программу AI for Science, в рамках которой ученые получают бесплатные API-кредиты для использования моделей Claude.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
