Anthropicが2025年10月にリリースしたClaude for Life Sciencesは、単なるチャットAIを超え、生命科学特有の複雑なワークフローを統合・自動化する機能セットとして急速に普及しています。本稿では、研究機関やパートナー企業から報告されている具体的な活用事例と、その基盤となる技術スタックについて詳述します。
1. 主要な公開事例とケーススタディ
■ Biomni（スタンフォード大学：汎用バイオメディカルAIエージェント）
スタンフォード大学のJure Leskovec教授らのチームが開発したBiomniは、Claude（Sonnet 3.7 / Opus 4.5）を推論コアに据えたエージェントプラットフォームです。
- 驚異的な高速化:通常数ヶ月を要するゲノムワイド関連解析（GWAS）をわずか20分で完了。30人分（450ファイル以上）のウェアラブルデバイス解析を、人間専門家（3週間）の120倍以上の速度である35分で処理。
- 通常数ヶ月を要するゲノムワイド関連解析（GWAS）をわずか20分で完了。
- 30人分（450ファイル以上）のウェアラブルデバイス解析を、人間専門家（3週間）の120倍以上の速度である35分で処理。
- 技術的特長:150種以上の解析ツール、59種の専門データベース、105種のバイオインフォマティクス用ソフトウェアを自律的に呼び出します。Code-Based Execution: 自然言語のリクエストからPython/Rコードを生成し、並列処理を実行する「agentic（自律的型）」アーキテクチャを採用しています。
- 150種以上の解析ツール、59種の専門データベース、105種のバイオインフォマティクス用ソフトウェアを自律的に呼び出します。
- Code-Based Execution: 自然言語のリクエストからPython/Rコードを生成し、並列処理を実行する「agentic（自律的型）」アーキテクチャを採用しています。
■ MozzareLLM（MIT Whitehead Institute：CRISPR解析自動化）
Cheeseman Labが開発したMozzareLLMは、大規模なCRISPRスクリーニング後の「解釈」プロセスに特化したAIシステムです。
- 「職人技」のコード化: ラボディレクターが記憶する5,000個の遺伝子機能データとClaudeを統合。人間が見逃しやすい**RNA修飾経路（m6A等）**などの相関関係を、Claudeが高い精度で同定しました。
- エンドツーエンドの統合: 後述する画像解析パイプライン「Brieflow」と連携し、顕微鏡画像から機能解釈までを自動化します。
■ 創薬・製薬企業での活用事例
- Schrödinger: 計算創薬プラットフォームの開発において「Claude Code」を活用。ケモインフォマティクスのコード生成を10倍高速化し、数時間かかっていたプロトタイピングを数分に短縮。
- Axiom Bio: 数十億トークン規模のデータベースを活用し、AIエージェントによる薬物毒性予測システムを構築。
- 大手メガファーマ（AstraZeneca, Sanofi等）: 治験文書（臨床報告書等）の作成において、従来10週間を要したプロセスを数分〜数時間に短縮する事例が報告されています。
2. 解析パイプラインとの高度な統合：Brieflow & Vesuvius
生命科学におけるAI活用は、テキスト処理だけでなく、膨大な顕微鏡画像やマルチオミクスデータとの接続が鍵となります。その代表例が、MITのCheeseman Labによる統合ワークフローです。
① Brieflow（画像解析パイプライン）
光学プールスクリーン（OPS）データを処理するためのオープンソースパイプラインです。数千万個の細胞画像からセグメンテーション（細胞の切り出し）を行い、形態的な特徴を抽出します。
② MozzareLLM（Claudeによる解釈）
Brieflowが出力した「類似した表現型を持つ遺伝子クラスタ」に対し、ClaudeがPubMedやUniProtの知識を動員して**「なぜこの遺伝子群が一緒に動いているのか（生物学的意味）」**を言語化します。
③ Vesuvius Portal（視覚化ハブ）
これらの解析・解釈結果をブラウザ上で探索できるポータルサイトです。研究者は、特定の遺伝子（例：METTL3）を検索するだけで、画像データとAIによる詳細な解釈レポート（MozzareLLM注釈）を同時に確認できます。
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