Fortschritte in der Wissenschaft - von der Entdeckung bis zur Umsetzung

Claude ermöglicht Pharmaunternehmen, Biotech-Start-ups und Forschungseinrichtungen schnelleres Arbeiten bei Gewährleistung der Genauigkeit, die diese Arbeit erfordert.

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„Wir sehen ein enormes Potenzial in der Möglichkeit, mit Claude die Markteinführung von Medikamenten zu optimieren. Die Möglichkeit, aus verschiedenen Quellen klinischer Daten zu ziehen und diese zu nutzen, um GxP-konforme Ausgaben zu erstellen, hilft uns, Patienten lebensverändernde Krebstherapien schneller zur Verfügung zu stellen und gleichzeitig höchste Qualitätsstandards einzuhalten. Wir sehen ein enormes Potenzial für Claude bei der Unterstützung von KI-Anwendungen in mehreren wichtigen Funktionen in unserem Unternehmen.“

Hisham Hamadeh, Senior Vice President, Global Head of Data, Digital and KI

„KI in F&E funktioniert nur in einem Ökosystem. Anthropic macht dies richtig: Es kombiniert die besten Technologien und stellt gleichzeitig Zugriff, Governance und Interoperabilität an erster Stelle. Benchling kann einen einzigartigen Beitrag leisten. Seit über einem Jahrzehnt vertrauen Wissenschaftler uns als zuverlässige Quelle für experimentelle Daten und bei der Modernisierung ihrer Workflows. Jetzt entwickeln wir KI für dieses nächste Kapitel von F&E.“

Ashu Singhal, Mitbegründer und Präsident

„Wissenschaftler des Broad Institute bearbeiten die ehrgeizigsten Fragen in Biologie und Medizin, und wir entwickeln und teilen Tools, um Wissenschaftlern auf der ganzen Welt dabei zu helfen. Wir arbeiten eng mit Manifold an der nächsten Generation der Terra.bio-Plattform zusammen – Terra Powered by Manifold. Zu den spannendsten dieser Upgrades gehören KI-Agenten, die es Wissenschaftlern ermöglichen, Aufgaben in einem völlig neuen Maßstab und mit größerer Effizienz auszuführen und wissenschaftliche Bereiche auf bisher nicht mögliche Weise zu erforschen.“

Heather Jankins, Leiterin der Data Science-Plattform

„Für den Zugriff auf die Einzelzellen- und räumlichen Analysefunktionen von 10x war traditionell Rechenkompetenz erforderlich – vom Schreiben von Befehlszeilenskripten bis hin zur Verwaltung von Hochleistungs-Rechensystemen. Dieselben Tools können jetzt Fragen in einfachem Englisch beantworten. Mit Claude können Forscher jetzt gängige analytische Aufgaben wie das Abgleichen von Lesewerten, die Generierung von Feature-Barcode-Matrizen, Clustering und andere sekundäre Analysen über eine Konversationsschnittstelle durchführen, die herkömmliche Workflows ergänzt. So können Forscher schneller und einfacher direkt mit ihren Daten arbeiten. Claude senkt die Eintrittsbarriere für neue Benutzer und skaliert die Anforderungen großer Analysen für fortgeschrittene Forschungsteams.“

Serge Saxonov, Mitbegründer und CEO

„Claude ist in Kombination mit internen Wissensbibliotheken zu einem integralen Bestandteil der KI-gesteuerten Transformation von Sanofi geworden und wird von der Mehrheit der Sanofians täglich in unserer internen Concierge-App verwendet. Durch die Optimierung unserer Prozesse erzielen wir erhebliche Effizienzgewinne in der gesamten Wertschöpfungskette, während unsere unternehmensweite Bereitstellung die Arbeitsweise unserer Teams verbessert hat. Diese Zusammenarbeit mit Anthropic erweitert das menschliche Know-how, um Patienten weltweit lebensverändernde Medikamente schneller und effektiver bereitzustellen.“

Emmanuel Frenehard, Chief Digital Officer

„Wir waren immer wieder einer der ersten Anbieter, wenn es um die Automatisierung von Dokumenten und Inhalten in der Pharmaentwicklung ging. Unsere Zusammenarbeit mit Anthropic und Claude hat einen neuen Standard gesetzt: Wir automatisieren nicht nur Aufgaben, sondern auch die Art und Weise, wie Medikamente von der Entdeckung zu den Patienten gelangen, die sie benötigen.“

Louise Lind Skov, Director of Content Digitalization

„Claude Code ist für uns bei Schrödinger zu einem starken Beschleuniger geworden. Für die Projekte, bei denen es am besten passt, können wir Ideen mit Claude Code innerhalb von Minuten statt Stunden in funktionierenden Code umwandeln. In einigen Fällen können wir bis zu 10-mal schneller arbeiten. Wir arbeiten weiterhin mit Claude zusammen und freuen uns darauf, wie wir die Art und Weise, wie wir unsere Software entwickeln und anpassen können, weiter verändern können.“

Pat Lorton, Executive Vice President, Chief Technology Officer und Chief Operating Officer

„Bei Manifold ist es unsere Mission, Life-Sciences-Lösungen schneller und schlanker zu bieten. Durch die Integration von Claude konnten wir KI-Agenten entwickeln, die Fragen im semantischen Bereich von Wissenschaftlern in die Ausführung im technischen Bereich spezialisierter Datensätze und Tools übersetzen. Gemeinsam verändern wir die Art und Weise, wie F&E im Bereich Life-Sciences in den kommenden Jahren stattfinden wird.“

Sourav Dey, PhD, Mitbegründer und Chief KI Officer

„Wir bei PwC sind der Meinung, dass verantwortungsvolle KI nicht nur eine Technologiemöglichkeit ist, sondern auch eine Notwendigkeit für Vertrauen. Wir sind stolz darauf, unsere tiefen Branchenkenntnisse mit der agentischen Intelligenz von Claude zu kombinieren, um die Arbeitsweise von klinischen, regulatorischen und kommerziellen Teams neu zu gestalten. Gemeinsam optimieren wir nicht nur Prozesse, sondern steigern die Qualität, beschleunigen Entdeckungen und entwickeln Systeme, bei denen Vertrauen neben Innovation skaliert wird.“

Matt Wood, US-amerikanischer und globaler kommerzieller Technologie- und Innovationsmanager

„Als wir einen KI-Agenten zur Automatisierung von Bioinformatikanalysen entwickeln wollten, haben wir uns auf drei Schlüsselfaktoren konzentriert, um uns für den Modellanbieter zu entscheiden: Top-Rang bei der Softwareentwicklung, Life-Sciences-Unterstützung und Unterstützung für Start-ups. Wir haben ein halbes Dutzend Plattformen bewertet und es wurde deutlich, dass Claude der Spitzenreiter ist. Wir freuen uns, diese Zusammenarbeit fortzusetzen und modernste KI-Agenten in die Welt der Biotechnologie-Forschung einzuführen.“

Alfredo Andere, Mitbegründer und CEO

„Claude war ein unschätzbarer Fortschrittsmultiplikator für Axiom, da wir KI zur Vorhersage der Toxizität von Arzneimitteln einrichten. Wir haben Milliarden von Tokens in Claude Code verwendet und verwenden es, um viele unserer PRs zu schreiben. In jüngster Zeit sind Claude-Agenten mit MCP-Servern zu wichtigen Tools für unsere wissenschaftliche Arbeit geworden. Mit den richtigen MCPs können Claude-Agenten Datenbanken und Speicherdienste direkt abfragen, um Daten zu interpretieren, umzuwandeln und Korrelationen zu testen. Sie helfen uns dabei, zu ermitteln, welche Daten und Funktionen für die Vorhersage der klinischen Arzneimitteltoxizität am nützlichsten sind.“

Alex Beatson, Mitbegründer, Axiom Bio

„Bei FutureHouse unterstützt Claude sowohl unsere Workflows in der Bioinformatik als auch unsere Literaturanalyse. Claude ist das Modell unserer Wahl für genaue Zahlenanalysen und die Orchestrierung nichtlinearer Suchen in der Literatur.“

Andrew White, Mitbegründer von FutureHouse und Leiter von Science

„Bei EvolutionaryScale entwickeln wir KI-Systeme der nächsten Generation, um die lebendige Welt zu modellieren. Die Grenzmodelle von Anthropic beschleunigen unsere Fähigkeit, komplexe biologische Daten zu analysieren und in wissenschaftliche Erkenntnisse umzuwandeln. Dadurch können wir die Grenzen des Möglichen in den Biowissenschaften erweitern.“

Sal Candido, Mitbegründer, Chief Technology Officer
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Entwickelt für bahnbrechende Wissenschaft

KI, der Sie vertrauen können

Claude-Modelle sind sicher, akkurat und zuverlässig, sodass Sie Daten aus klinischen Studien und unternehmenseigene Produkte vertrauensvoll verarbeiten können.

Entwickelt für F&E

Claude bewältigt Aufgaben der Bioinformatik, entwirft Laborprotokolle und verbindet täglich benutzte Tools, um die Arbeit der Wissenschaftler Ihres Teams zu beschleunigen.

Entdecken mit Claude

Wir arbeiten mit führenden Pharmaunternehmen und Forschungseinrichtungen zusammen, um zu garantieren, dass Claude sich an die Bedürfnisse der Biowissenschaften anpasst und echte wissenschaftliche Entdeckungen voranbringt.

Wie Life-Sciences-Teams Claude verwenden

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Forschungssynthese

Durchforsten sie Hunderte Abhandlungen in Stunden statt Wochen. Claude fasst Ergebnisse aus biomedizinischer Literatur zusammen, identifiziert Widersprüche und generiert testbare Hypothesen mit überprüfbaren Zitaten.

Protokollerstellung

Entwürfe von Studienprotokollen, SOPs und Einwilligungsdokumenten direkt in Benchling. Claude strukturiert experimentelle Workflows, doch Sie behalten die Kontrolle über wissenschaftliche Entscheidungen.

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  • Lassen Sie mich nun die QC-Analyse für die Rohmerkmalsmatrix ausführen:
  • Bash (Python3-Skripte/qc_analysis.pypbmc_test_data/raw_feature_bc_matrix.h5)
    ===========================================================
    Einzelzell-RNA-Seq-Qualitätskontrollanalyse nach den Best Practices von ScVerse
    ... +60 Zeilen (Strg+O zum Erweitern)
  • Hervorragend! Die QC-Analyse wurde erfolgreich abgeschlossen. Lassen Sie mich die Visualisierungen aktualisieren:
  • Lesen (qc_metrics_before_filtering.png) ↳ Bild lesen (732,3KB)
  • Lesen (qc_filtering_thresholds.png) ↳ Bild lesen (210KB)
  • Lesen (qc_metrics_after_filtering.png) ↳ Bild lesen (1,1 MB)
  • Perfekt! Ich habe die QC-Analyse Ihrer Roh-Merkmalsmatrix mit dem scRNA-QC-Skill erfolgreich abgeschlossen. Hier ist eine Zusammenfassung der Ergebnisse: Zusammenfassung der QC-Analyse Datensatz: 2.700 Zellen × 32.738 Gene (roh) Qualitätsmetriken erkannt:
    • 13 mitochondriale Gene
    • 106 ribosomale Gene
    • 13 Hämoglobin-Gene
    MAD-basierte Filterschwellenwerte:
    • Gesamtzahl der Zählungen: 709 - 6.812
    • Erkannte Gene: 367 - 1.821
    • % der Mitochondrien: MAD-Schwelle 3,65%, harte Schwelle 8,0%
    Ergebnisse filtern:
    • 266 Zellen als Ausreißer entfernt (9,9%)
    • 2.434 Zellen wurden zurückgehalten (90,1%)
    • Die Genfilterung wurde von 32.738 auf 9.487 Gene reduziert (29,0%)
    Wichtige Beobachtungen aus Visualisierungen:
    1. Vor dem Filtern: Die Daten zeigen eine typische scRNA-Seq-Qualität, wobei die meisten Zellen 1.000-2.000 Zählungen aufweisen und 500-1.000 Gene nachweisen. Der Mitochondriengehalt ist im Allgemeinen niedrig (< 5%), was ausgezeichnet ist.
    2. Schwellenwerte: Die MAD-basierten Schwellenwerte sind permissiv (5 MADs für Zählungen/Gene, 3 MADs für MT%) und folgen verschiedenen bewährten Methoden, um eine Überfilterung zu vermeiden.
    3. Nach der Filterung: Der gefilterte Datensatz zeigt sauberere Verteilungen mit engerer Clusterbildung, niedrigerem Mitochondriengehalt (meistens < 3%) und guter Zell-Gen-Korrelation.
    Erstellte Ausgabedateien:
    • raw_feature_bc_matrix_filtered.h5ad — Bereinigen Sie den gefilterten Datensatz und sind bereit für die Downstream-Analyse
    • raw_feature_bc_matrix_with_qc.h5ad — Originaldaten mit QC-Anmerkungen
    • PNGs zur QC-Visualisierung (vorher/Schwellenwerte/nachher)
    Die Datenqualität sieht ausgezeichnet aus! Sie können jetzt mit Downstream-Analysen wie Normalisierung, Dimensionsreduktion und Clustering mithilfe des gefilterten Datensatzes fortfahren.

Bioinformatik und Datenanalyse

Verarbeiten Sie genomische Daten und optimieren Sie Analyse-Workflows mit Claude Code. Claude stellt Ergebnisse klar dar, sodass Sie problemlos mit funktionsübergreifenden Teams kommunizieren können.

Klinische und regulative Strategie und Compliance

Erstellung von regulativen Zusammenfassungen und Zusammenstellung von Sicherheitsdaten über Module hinweg mit vollständigen Auditpfaden. Konzentrieren Sie sich auf wissenschaftliche Entscheidungen, nicht auf Dokumentenformatierung.

Claude stellt eine Verbindung zu Ihrem Forschungssystem her

Wissenschaftliche Literatur, Laboraufzeichnungen, Analyseplattformen – alles an einem Ort.

Entdecken Sie Connectors
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