Basecamp Research將EDEN抗生素與疫苗設計模型接入Claude Science

得益于與Basecamp Research旗下EDEN模型的整合，科學家現可通過Claude Science設計強效抗生素，并快速確定疫苗靶點的優先次序。

倫敦和馬薩諸塞州劍橋2026年7月2日 /美通社/ -- Basecamp Research今日宣布，其抗生素設計與疫苗靶點預測模型EDEN現已接入Claude，包括Anthropic面向生命科學研究的AI工作臺Claude Science。 借助對話式界面，研究人員可在數分鐘內生成治療候選分子并完成優先級排序。

結合Claude的推理能力與EDEN的生物學設計能力，研究人員現可直接從靶點出發，鎖定一批性能優異的抗生素或疫苗候選物。該功能可通過Anthropic的連接器目錄，在Claude.ai、Claude桌面客戶端、Claude手機端、Claude Code、Cowork及Claude Science中獲取。

世界需要新抗生素

耐藥感染每年導致近500萬人死亡，但制藥行業在抗生素研發方面已大幅退出。 新抗生素亟需問世，尤其是在低收入國家——這些地區病原體傳播最快，而最后防線藥物卻最難獲得。

Basecamp Research聯合創始人兼首席執行官Glen Gowers表示：“微生物數十億年來一直在產生抗生素，并相互進化出耐藥性。 EDEN從這段歷史中學習，如今通過Claude，全球研究人員可以在數分鐘而非數年內設計出成功的新抗生素。”

在與賓夕法尼亞大學研究人員的合作中，Basecamp Research證實，EDEN設計的抗生素肽在實驗室測試中有97%對世界衛生組織重點病原體表現出活性。 弗萊明獎得主、校長講席副教授César de la Fuente負責牽頭賓夕法尼亞大學機器生物學研究組（Machine Biology Group）開展此項工作。

其中一款候選藥物EDEN-7在感染多藥耐藥鮑曼不動桿菌（一種與全球醫院暴發相關的病原體）的小鼠中進行了測試。盡管以零樣本方式生成——即模型在無需后續優化或迭代工程的情況下產出——其療效與最后防線抗生素處于同一范圍。

de la Fuente表示：“這次合作展示了前沿生物基礎模型與嚴謹實驗驗證相結合，能夠加速抗生素發現。 抗菌素耐藥性是人類面臨的最嚴峻的生存威脅之一，類似這種學術界與產業界之間的合作至關重要。”

數分鐘內找到疫苗靶點

針對新興病原體開發疫苗，是一場與時間的賽跑。 靶向病原體的哪個部分，通常依靠經驗確定，這一過程可能需要數月的實驗室工作。 這種延遲往往以生命為代價。

EDEN的疫苗設計模型可以識別哪些蛋白質最可能觸發保護性免疫反應，表現優于同類基因組基礎模型。 將其集成到Claude后，研究人員只需用通俗語言描述問題，即可讓Claude針對病原體的基因序列執行優先排序工作流。 這可將每個病原體數周的研究工作縮短為一次對話。

不斷深化的合作

Anthropic生命科學合作伙伴關系與部署負責人Jonah Cool表示：“抗生素危機和新疫苗需求是我們這個時代最重要的兩大公共衛生挑戰。 將EDEN接入Claude Science，為研究人員探索并優先排序地球上一些最危險病原體的治療方案提供了新途徑。”

基于全球最大生物數據集構建

大多數生物AI模型都基于一小批研究透徹、已被科學家收錄建檔的生物進行訓練。 相比之下，EDEN在BaseData上訓練，這是全球最大、增長最快、信息最豐富的生物數據庫。

為構建BaseData，Basecamp Research已奔赴30多個國家和地區的200多個地點進行考察，在各類擁有奇特且鮮少被研究的生命的區域采集樣本，其中包括溫泉、深海沉積物、極地冰層與偏遠高原。 在此過程中，團隊已記錄了超過100萬個科學新物種。 最終累計獲得逾100億個新基因，數據總量約為所有公共數據庫總和的十倍。
Basecamp Research計劃通過萬億基因圖譜（Trillion Gene Atlas），在未來兩年將BaseData規模擴大100倍。該項目是與Anthropic、NVIDIA、PacBio和Ultima Genomics聯合打造，旨在以萬億基因規模生成基因組數據，從而支持AI驅動型藥物發現。

多樣性是EDEN在廣泛任務中表現優異的驅動力。 每個樣本均在知情同意和利益分享協議下采集，使守護生物多樣性的國家和社區共享其創造的價值，每個序列均可追溯至數百個各國特定許可中的對應憑證。 這使得部分收益能夠回流至數據最初來源的國家與社區，從而樹立起一套目前行業內其他機構仍未能達到的數據溯源標準。