Anthropic har byggt ett eget biologiskt våtlabb i San Francisco-området. Där ska bolaget inte bara utveckla Claude som digital forskningsassistent – målet är att AI-modellen ska kunna styra laboratorierobotar, följa verkliga experiment och använda resultaten för att bestämma vad som ska göras härnäst.
Satsningen markerar ett tydligt steg från den digitala AI-världen till fysisk forskning. Enligt Reuters har Anthropic redan börjat bedriva biologiska experiment i det egna laboratoriet, samtidigt som bolaget samarbetar med externa forskningspartner.
Tanken är att Claude på sikt ska kunna kopplas till bland annat robotarmar, vätskehanterare, mikroskop och annan laboratorieutrustning. Modellen ska då kunna hjälpa till att planera experiment, instruera utrustningen, analysera resultaten och anpassa nästa försök.
För läkemedelsforskningen är potentialen stor. I stället för att människor manuellt behöver flytta information mellan AI-system och laboratorieutrustning kan hela kedjan från hypotes till experiment och nytt beslut i större utsträckning automatiseras.
Men Anthropic betonar samtidigt att människor fortfarande måste finnas med och övervaka processen.
Anthropic har byggt ett eget våtlabb
Anthropics chef för life sciences, Eric Kauderer-Abrams, bekräftar för Reuters att bolaget har egna laboratorielokaler i San Francisco Bay Area.
Det handlar om ett så kallat våtlabb, alltså en fysisk laboratoriemiljö där biologiska prover, vätskor och kemikalier hanteras i verkliga experiment. Det skiljer sig från den datorbaserade forskning som ofta förknippas med AI inom exempelvis proteinanalys och läkemedelsutveckling.
Anthropic arbetar både i det egna labbet och tillsammans med externa organisationer.
Kauderer-Abrams pekar på en grundläggande begränsning för ren AI-forskning: även om en modell kan analysera enorma mängder information och föreslå nya molekyler eller experiment måste många biologiska hypoteser till slut prövas fysiskt.
Det egna labbet ger därför Anthropic möjlighet att själv arbeta med hela processen och förstå vilka problem som uppstår när AI ska användas utanför en dator.
Bolaget har samtidigt varit tydligt med att laboratoriet inte specifikt är ett renodlat läkemedelsutvecklingslabb. Satsningen ingår däremot i en betydligt större offensiv mot biologi, life sciences och preklinisk läkemedelsforskning.
Claude ska kunna ge order till labbrobotar
Den tekniska nyckeln bakom satsningen är Anthropics Model Hardware Standard, MHS.
Systemet är tänkt att fungera som ett gemensamt gränssnitt mellan AI-modeller och fysisk laboratorieutrustning. I stället för att varje maskin behöver styras separat genom specialskriven programvara ska Claude kunna förstå vilka instrument som finns och hur de kan användas tillsammans.
Anthropic beskriver själv i sin presentation av Model Hardware Standard hur AI-agenter kan kopplas till bland annat robotarmar, mikroskop och automatiserad vätskehantering.
Det öppnar för ett arbetsflöde som i förenklad form ser ut så här:
- En forskare anger vad som ska undersökas.
- Claude planerar ett experiment.
- Laboratorierobotar utför de fysiska momenten.
- Instrumenten mäter resultatet.
- Claude analyserar mätvärdena.
- Nästa experiment justeras utifrån resultatet.
Det är just den sista delen som gör tekniken särskilt intressant. Laboratorieautomation är inget nytt, men traditionellt följer robotarna ofta på förhand programmerade arbetsflöden.
Anthropic vill i stället skapa en mer dynamisk sluten loop där AI:n kan reagera på vad som faktiskt händer under experimentet.
Genentech har redan testat tekniken
Det finns redan ett konkret exempel på hur systemet kan fungera i praktiken.
I ett experiment tillsammans med läkemedels- och bioteknikbolaget Genentech fick Claude samordna flera olika maskiner i ett proteinexperiment.
Systemet omfattade en automatiserad vätskehanterare, en robotarm och en mikroplatteläsare. Claude analyserade resultaten efter försöken och kunde därefter justera parametrar inför nästa omgång.
Det visar varför Anthropic tror att tekniken kan bli användbar i laboratorier där många likartade experiment behöver genomföras och analyseras.
I bästa fall skulle en forskare kunna ange ett större vetenskapligt mål medan AI:n sköter betydande delar av den repetitiva experimentcykeln.
Men försöket visade också tydliga begränsningar.
När proteinvätska började bilda bubblor hade Claude svårt att förstå den fysiska orsaken. Modellen försökte först lösa problemet genom att ändra parametrar, men skapade i praktiken ännu fler bubblor.
En mänsklig expert behövde förklara vad som faktiskt hände i vätskan och hur experimentet skulle ändras.
Det är en viktig skillnad mellan en språkmodell som är mycket skicklig på att resonera utifrån digital information och en forskare som har erfarenhet av hur material, vätskor och maskiner beter sig i verkligheten.
Därför går Anthropic in i biologin
Det nya laboratoriet är inte en isolerad satsning.
Anthropic har under 2026 byggt upp en betydligt större verksamhet kring forskning och life sciences.
Under sommaren presenterade bolaget Claude Science, en forskningsmiljö där Claude kan användas inom områden som genomik, proteomik, strukturbiologi och kemi.
Anthropic har också sagt att bolaget vill arbeta med egna prekliniska läkemedelsprogram, framför allt inom områden där traditionella läkemedelsbolag inte alltid prioriterar utvecklingen.
I augusti redovisade bolaget dessutom egna experiment där Claude användes för att designa proteiner som skulle kunna binda till olika biologiska mål. Enligt Anthropics egna resultat fick forskarna laboratorieverifierade bindare mot 14 av 15 testade mål.
Resultaten är bolagets egna och ska inte ses som bevis för att Claude redan kan utveckla färdiga läkemedel. De visar däremot vilken riktning Anthropic vill ta.
Kort därefter lanserades Model Hardware Standard, och i september presenterades även ett samarbete med Novo Nordisk där Claude Science ska testas inom läkemedelsforskning och utveckling.
Anthropic har dessutom köpt bioteknikbolaget Coefficient Bio.
Tillsammans visar satsningarna att bolaget inte längre betraktar life sciences som ännu ett användningsområde för en generell chattbot. Ambitionen är att bygga AI-system direkt för vetenskapligt arbete.
Kan AI göra läkemedelsforskningen snabbare?
Det är den stora frågan bakom satsningen.
Läkemedelsutveckling innehåller mängder av steg där forskare testar en hypotes, analyserar resultaten och använder dem för att bestämma nästa försök. Många av dessa processer är långsamma och arbetskrävande.
Om Claude kan kopplas direkt till instrumenten kan tiden mellan ett resultat och nästa experiment i teorin bli betydligt kortare.
En forskargrupp skulle exempelvis kunna testa ett stort antal varianter av ett protein eller en molekyl. AI:n analyserar resultaten och väljer sedan vilka varianter som är mest intressanta att undersöka vidare.
Robotar kan därefter starta nästa experiment utan att människor behöver programmera varje nytt steg från grunden.
Anthropic hävdar också att MHS kraftigt kan minska tiden som krävs för att koppla AI-system till ny laboratorieutrustning.
Det skulle i förlängningen kunna skapa laboratorier som arbetar mer kontinuerligt och genomför betydligt fler experiment.
Men vägen mellan snabbare laboratoriearbete och ett nytt läkemedel är lång.
Biologiska system är komplicerade, experiment kan ge oväntade resultat och lovande substanser kan misslyckas långt senare i utvecklingen. Kliniska prövningar på människor omfattas dessutom av omfattande regler och säkerhetskrav.
Anthropic säger också att bolaget inte har som mål att själv konkurrera med läkemedelsföretagen hela vägen fram till färdiga läkemedel på marknaden.
Fokus ligger främst på de tidigare forskningsfaserna.
Fysiska AI-system ställer nya säkerhetskrav
När en AI-modell kan påverka den fysiska världen förändras också riskbilden.
Anthropic lanserade den 17 september ett särskilt verifieringsprogram för organisationer som vill använda företagets mest avancerade modeller inom life sciences.
Bakgrunden är att biologisk AI är ett område med tydlig dubbel användning. Samma modeller som kan hjälpa forskare att förstå sjukdomar eller utveckla läkemedel kan i vissa situationer också användas till farlig biologisk forskning.
När AI dessutom kan kopplas till laboratorieutrustning blir kontrollen av systemen ännu viktigare.
Anthropic bygger därför in maskinspecifika begränsningar i MHS. En AI ska exempelvis inte fritt kunna instruera ett instrument att arbeta utanför de säkerhetsgränser som satts för utrustningen.
Mänsklig övervakning är fortfarande en central del av modellen.
Satsningen kan jämföras med Anthropics tidigare arbete där Claude kopplats till fysisk teknik och robotik. Hurbra har tidigare skrivit om hur Claude har använts för bland annat drönarsvärmar och robotstyrning.
Claude flyttar från skärmen till den fysiska världen
Den kanske största förändringen är därför inte själva laboratoriet.
Det är att Anthropic försöker göra Claude till ett system som kan agera i en fysisk forskningsmiljö.
Generativ AI har hittills framför allt blivit förknippad med text, kod, bilder och digital analys. I ett automatiserat biologiskt labb blir modellen i stället en del av en fysisk kedja där beslut får direkta konsekvenser för maskiner, material och verkliga experiment.
Om Anthropic lyckas skapa fungerande slutna experimentloopar kan det förändra hur vissa delar av biologisk forskning bedrivs.
Forskarens roll skulle då gradvis kunna förskjutas från att själv utföra och programmera varje enskilt experiment till att formulera större frågor, övervaka systemen och bedöma resultaten.
Genentech-testet visar samtidigt varför människor fortfarande är svåra att ersätta.
Claude kunde styra flera maskiner, analysera data och ändra ett experiment. Men när ett enkelt fysiskt fenomen som bubblor i en vätska ställde till problem behövdes fortfarande en människa som förstod vad som faktiskt hände.
Det är också där Anthropics nya biologiska labb blir särskilt viktigt för bolaget.
Om Claude ska gå från att vara en AI som kan läsa om vetenskap till en AI som kan delta i verkliga experiment måste Anthropic lära sig betydligt mer än vad som går att läsa i en forskningsartikel.
Nu har den processen flyttat in i ett riktigt laboratorium.