Przed IPO Anthropic chwali się osiągnięciami naukowymi: Claude „samodzielnie odkrywa” systemy podobne do CRISPR, sektor edycji genów doświadcza „niepokoju zastąpienia przez AI”

Serwis finansowy APP Zhitong poinformował, że w środę ceny akcji amerykańskich firm zajmujących się edycją genów spadły. Wcześniej Anthropic ogłosił, że jego model AI Claude „samodzielnie odkrył” nowy system enzymów podobny do narzędzia edycji genów CRISPR.

Pod względem poszczególnych akcji, Prime Medicine(PRME.US) spadł w ciągu dnia o 11,58%, Editas Medicine(EDIT.US) spadł o 8%, Beam Therapeutics(BEAM.US) spadł o ponad 6%, CRISPR Therapeutics(CRSP.US) oraz Intellia(NTLA.US) straciły odpowiednio około 5,5% i 3%. Z samej treści wiadomości wynika, że Anthropic wyraźnie zaznaczył „jeszcze nie ustalono dokładnej funkcji tego systemu enzymów”, ani nie udowodniono, że ma on zdolność programowalnej edycji genów. Rynek jednak wycenia te informacje według logiki „zagrożenia substytutem”, dlatego ocena zasadności takiej reakcji wymaga ostrożności.

Anthropic wskazał, że system enzymów został odkryty przez Claude po przeglądzie ogromnej bazy danych sekwencji DNA; udział naukowców firmy w tej pracy ograniczał się do początkowych promptów i pracy laboratoryjnej. Firma dodała, że obecnie nie ustalono dokładnej funkcji systemu, lecz posiada on podobne cechy do kilku „innych systemów”, które są programowalne i mogą wykonywać operacje cięcia, kopiowania oraz wklejania DNA.

To odkrycie jest pierwszym rezultatem niedawno uruchomionego przez firmę Dario Amodei mokrego laboratorium i stanowi wczesny dowód na wartość Claude w dziedzinie nauki. Spółka planuje w tym roku przeprowadzić wyczekiwane IPO.

Wpływ na branżę: rewolucja efektywności, a nie rewolucja substytucji

Warto podkreślić, że odkrycie Anthropic ma prawdziwy wpływ na istniejące firmy zajmujące się edycją genów prawdopodobniej w zakresie dywersyfikacji ścieżek technologicznych, a nie bezpośredniej zastępowalności. Obecnie w dziedzinie edycji genów technologia ewoluuje od pojedynczego CRISPR/Cas9 do równoległego rozwoju wielu narzędzi edytorskich – edycja bazowa, edycja przewodników, edycja epigenetyczna i inne nowe technologie, przy czym CRISPR Therapeutics, Beam, Intellia budują przewagę w swoich niszach. Odkrycie systemu ART jedynie dodaje nowego potencjalnego kandydata do tego zestawu technologii, nie zmieniając w krótkim okresie obecnego układu konkurencyjnego.

Prawdziwą kwestią, na którą powinni zwrócić uwagę zarządzający firmami zajmującymi się edycją genów, jest: tempo, w jakim AI wykazuje się w odkryciach biologicznych, może zmusić całą branżę do przyspieszenia tempa badań i rozwoju. Jeśli system AI potrafi w ciągu 21 godzin przeanalizować bazę danych i zgłosić potencjalne odkrycia, firmy polegające na tradycyjnych metodach eksperymentalnych do odkrywania celów i selekcji narzędzi będą odczuwać presję konkurencji w zakresie efektywności.

Efekt transmisji w łańcuchu wartości przemysłu AI w farmacji

Z perspektywy łańcucha wartości, to wydarzenie wzmacnia temat inwestycyjny „AI + biotechnologia”. Fundusze publiczne aktywnie inwestują w ten segment - Industrial and Commercial Bank of China Fund uważa, że AI w odkrywaniu leków może zwiększyć efektywność badań nad nowymi lekami, przyczynić się do odkrywania nowych cząsteczek, co jest korzystne dla branż związanych z odczynnikami, zwierzętami laboratoryjnymi, CXO itd. China Europe Fund zauważa natomiast, że po wejściu producentów dużych modeli do sektora AI farmacji, brakuje im podstawowych danych badawczych zgromadzonych przez firmy farmaceutyczne i muszą szybko zbierać dane eksperymentalne, co napędza szybki wzrost zamówień związanych z CXO.

Model operacyjny mokrego laboratorium Anthropic potwierdza tę logikę: mokre laboratorium służy jako etap weryfikacji projektu „suchego eksperymentu”, umożliwiając Claude interakcję z komórkami, odczynnikami i sprzętem laboratoryjnym, testując zdolność modelu do kierowania robotami w wykonywaniu eksperymentów biologicznych. Oznacza to, że samodzielnie budowana infrastruktura AI nie zastąpi firm CRO, a wręcz może wygenerować więcej zapotrzebowania na outsourcing.

Ponowna ocena z perspektywy inwestycyjnej

Pod względem inwestycji, krótkoterminowa korekta sektora edycji genów powinna być oddzielona od długoterminowej logiki branżowej. Royal Bank of Canada szacuje, że w ciągu najbliższych pięciu lat AI może zaoszczędzić amerykańskiej branży farmaceutycznej około 90 miliardów dolarów i zwiększyć zysk na akcję o 13%. Wpływ AI na wartość sektora farmaceutycznego jest wartościowy i ma charakter przyrostowy, a nie zero-jedynkowy.

Jednocześnie należy uznać istniejące ograniczenia AI w farmacji. Citi podsumowuje aktualny stan branży jako „szybciej jest udowodnione, lepiej nie” — efektywność operacyjna została potwierdzona, lecz jakość pojedynczego kandydata na lek oraz wskaźnik sukcesu klinicznego pozostają niewiadome. Według raportu Citi, tradycyjne metody wymagają syntezy i testowania ok. 5000 cząsteczek przez 4-6 lat, by znaleźć jednego kandydata przedklinicznego, a ścieżka AI może zmniejszyć skalę testów do ok. 330 cząsteczek i skrócić czas do 17 miesięcy, choć I-III fazy kliniczne nadal zajmują 5-7 lat. AI skraca czas wyszukiwania i iteracji eksperymentalnych, lecz nie klinicznych testów.

Inwestorzy powinni uważać: utożsamianie narracji naukowych odkryć AI z wymiernym wzrostem wskaźnika sukcesu badań leków może prowadzić do błędu poznawczego. Wartość odkrycia Anthropic nie polega na tym, czy stworzył substytut CRISPR, lecz na zademonstrowaniu zupełnie nowego paradygmatu odkrywania naukowego — AI może samodzielnie identyfikować wzorce w ogromnej ilości danych, które człowiek mógłby przeoczyć. Długoterminowe znaczenie tego paradygmatu jest ogromne, lecz droga od paradygmatu do produktu wymaga długotrwałej weryfikacji i rozwoju.