Anthropic扩大生命科学研究合作：AI进入药物研发，生物医学研究生需要补哪些能力

2026年10月28日讯 据华尔街见闻报道，Anthropic官网10月27日更新称，其生命科学团队已与六家机构开展深度研究合作，并收购了一家单人运营的生物技术公司Mithril Medicine。报道提到，Claude在分子设计、制造文件审查、监管申报和临床试验规划等环节体现了效率提升，公司计划“大幅扩大”这项工作，并把参与范围延伸到人体临床试验阶段。

这只是近来AI进入生物医药研究的一个缩影。从文献调研、靶点筛选到实验设计和申报材料撰写，AI能参与的环节越来越多。对正在读研的生物、医学和药学专业学生来说，这既是机会，也提出了新的要求。

AI能在研究中承担哪些工作？

从公开报道看，AI在药物研发中更多扮演的是“加速”的角色——更快地阅读大量文献、整理已有证据、生成候选方案、检查文件中的漏洞。这些工作过去需要研究人员花费大量的时间，现在可以在短时间内得出初步结果。但结果可不可靠，实验值不值得做，风险可不可控，仍需要研究者根据自己的专业知识作出判断，而临床相关工作有更加严格的监管。

放到研究生的日常里也是一样。用AI梳理某个靶点的研究进展、做差异表达分析、画通路图，速度确实快了很多。可如果不懂背后的生物学意义，看不出结果中的异常，再快的工具也只能产出一堆难以解释的图表。

AI可以加速文献调研和数据分析，判断仍要靠研究者（插画）

生物医学研究生需要补哪些能力？

第一是读懂方法的能力。AI给出的分析结果，背后用的是什么统计方法、参数怎样设置、前提假设是否满足，这些都要能看明白。比如富集分析的背景基因集怎么选，多重检验如何校正，孟德尔随机化的工具变量是否符合假设，都会直接影响结论。

第二是检验结果的能力。好的研究者会对结果保持怀疑，看到一个漂亮的结果，先想想是不是数据处理出了问题。PaperOK科研助手在官网展示的一个差异基因富集分析案例中，除了完成GO和KEGG富集，还主动发现8个基因的数值可能被人为改过。这类提示很有价值，但最终要由研究者回到原始数据核实。

第三是写清楚过程的能力。研究中用了AI，就要在论文的方法部分或AI使用声明中写清楚用了什么工具、做了哪些工作、如何核验。PaperOK科研助手的生信模式提供25个生信插件和分析内核，代码在本机真实运行，脚本可以一键复现，便于在论文里如实交代分析过程。

读懂方法、检验结果、写清过程，是用好AI的三项基本功（插画）

常见问题

问：用AI做的生信分析可以直接写进论文吗？

可作为分析工具，但需核对代码和参数确保结果可复现，并按照学校和期刊的要求说明AI的使用情况。

问：临床数据能交给AI处理吗？

涉及患者隐私和敏感信息的数据，需遵循伦理审批及单位的数据管理要求。在使用本机工具时，也建议使用“逐步确认”或“只读”模式。