Claude Science — AI‑рабочая станция для учёных

Anthropic в этом выпуске представил Claude Science — приложение‑помощник для исследователей, доступное в бета‑версии. Оно работает на тех же моделях Claude, что и обычный чат‑бот, но снабжено более чем 60 готовыми навыками и коннекторами, ориентированными на биомедицинские задачи.

Что умеет Claude Science?

• Анализировать научную литературу и извлекать ключевые данные.
• Выполнять многошаговые анализы (RNA‑seq, CRISPR‑скрининг, предсказание структуры белков и т.д.) и сохранять полную историю их выполнения.
• Автоматически генерировать и редактировать фигуры, трёхмерные модели, треки геномных браузеров и химические структуры.
• Предоставлять готовый к публикации рукопись, проверяя ссылки, числа и соответствие фигур коду.

Как работает многокомпонентная архитектура

Вы общаетесь с одним «координирующим» агентом на естественном языке. При необходимости он «поднимает» специализированных суб‑агентов, каждый из которых отвечает за отдельный шаг (напр., загрузка данных из UniProt, предобработка FASTQ, запуск OpenFold3). Параллельно работает агент‑ревьюер, который проверяет:

• корректность цитат и числовых значений,
• соответствие фигур их исходному коду,
• целостность промежуточных результатов.

Если что‑то не сходится, агент‑ревьюер вносит исправления автоматически.

Прозрачность и воспроизводимость

Каждый артефакт (фигура, таблица, скрипт) сохраняет:

• полный код и настройки окружения,
• текстовое описание на естественном языке,
• полный журнал сообщений с агентом.

Это позволяет через месяцы открыть любую часть проекта, проверить её и при необходимости пере‑запустить.

Масштабируемый вычислительный бекенд

Для небольших задач достаточно локального компьютера (macOS или Linux). Если нужен кластер, Claude Science отправит задачу через SSH на ваш HPC‑узел или в облако Modal, запрашивая у вас подтверждение перед выделением ресурсов. Агент умеет «плюс‑один» загрузить большой набор данных один раз и использовать его в последующих шагах без повторных копий.

Подключение к вашим данным и инструментам

Приложение работает на инфраструктуре лаборатории, поэтому чувствительные наборы данных не покидают ваш домен. Для интеграции используется протокол Model Context Protocol (MCP). Пример конфигурации для подключения ELN‑сервера:

{
  "mcpServers": {
    "lab-eln": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@lab/eln-mcp-server"],
      "env": { "ELN_API_KEY": "REPLACE_ME" }
    }
  }
}

Создать собственный навык можно, описав его в файле SKILL.md. Пример простого QC‑пайплайна для RNA‑seq:

---
name: rnaseq-qc
description: Run the lab's standard RNA‑seq quality‑control pipeline on a FASTQ directory.
---
RNA‑seq QC

Run pipelines/qc.sh.
Summarize per‑sample metrics.
Flag any sample below the QC threshold.

Сохранённые коннекторы и навыки автоматически доступны в будущих сессиях.

База знаний и интеграция с NVIDIA BioNeMo

Claude Science умеет обращаться к более чем 60 специализированным источникам (UniProt, PDB, Ensembl, Reactome, ClinVar, ChEMBL, GEO и пр.) через соответствующие коннекторы. Кроме того, в комплекте находятся навыки из NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit, которые предоставляют GPU‑ускоренные возможности:

• Evo 2 — геномный фундаментальный модель.
• Boltz‑2 — прогноз взаимодействий биомолекул.
• OpenFold3 — предсказание структуры белков.

Практические примеры использования

• Дизайн CRISPR‑скринингов — Manifold Bio автоматизировало оценку экспрессии и безопасности целей для тканево‑таргетированных препаратов.
• Обзор литературы — Jérôme Lecoq (Allen Institute) построил шаблон из 20 пользовательских навыков, который обрабатывает тысячи статей и генерирует многостраничные обзоры за недели вместо лет.
• Геномная эпидемиология — Stephen Francis (UCSF) сократил время на гемлиноский анализ в 10 раз, проверив результаты независимыми методами.

Ключевые выводы

• Claude Science — бета‑приложение для macOS и Linux, использующее существующие модели Claude.
• Координирующий агент делегирует задачи, а отдельный агент‑ревьюер обеспечивает проверку цитат, чисел и фигур.
• Каждая визуализация сопровождается полным кодом, окружением и историей сообщений, что гарантирует воспроизводимость.
• Вычисления могут масштабироваться от одного GPU до сотен в вашем кластере или в облаке Modal.
• Встроено более 60 научных баз данных и навыков NVIDIA BioNeMo (Evo 2, Boltz‑2, OpenFold3).

Более детальная техническая информация доступна в официальной документации Claude Science. При желании подключить собственные инструменты или поделиться навыком — смотрите репозиторий GitHub Anthropic.