Accélérer la science, de la découverte à la traduction.

Claude aide les entreprises pharmaceutiques, les startups biotechnologiques et les instituts de recherche à accélérer leur travail, tout en maintenant la précision requise par votre travail.

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« Nous voyons un énorme potentiel dans la capacité de Claude à rationaliser la façon dont nous commercialisons les médicaments. La capacité à puiser dans différentes sources de données cliniques et à les justifier pour créer des résultats conformes à GxP nous aidera à fournir plus rapidement aux patients des traitements anticancéreux qui changent leur vie, tout en maintenant les normes de qualité les plus élevées. Nous voyons un énorme potentiel dans Claude pour alimenter les applications d'IA dans plusieurs fonctions majeures de notre entreprise. »

Hisham Hamadeh, vice-président principal, responsable mondial des données, du numérique et de l'IA

« L'IA utilisée en R&D ne fonctionne que par l'intermédiaire d'un écosystème. Anthropic fait bien cela, en réunissant les meilleures technologies tout en donnant la priorité à l'accès, à la gouvernance et à l'interopérabilité. Benchling est idéalement placée pour contribuer. Depuis plus de dix ans, les scientifiques nous font confiance comme source de vérité pour leurs données expérimentales et pour moderniser leurs flux de travail. Nous concevons désormais une IA qui alimente ce prochain chapitre de la R&D. »

Ashu Singhal, cofondateur et président

« Les scientifiques de Broad Institute poursuivent les questions les plus ambitieuses en biologie et en médecine, et nous créons et partageons des outils pour aider les scientifiques du monde entier à se développer. Nous avons travaillé en étroite collaboration avec Manifold sur la prochaine génération de la plateforme Terra.bio, Terra Powered by Manifold. Parmi les améliorations les plus intéressantes, on trouve des agents d'IA intégrés à Claude qui permettent aux scientifiques d'effectuer des tâches à une échelle et avec une efficacité entièrement nouvelles et d'explorer des domaines scientifiques d'une manière auparavant impossibles. »

Heather Jankins, responsable de la plateforme de science des données

« L'accès aux capacités d'analyse spatiale et monocellulaire de 10x nécessitait traditionnellement une expertise informatique, de l'écriture de scripts de ligne de commande à la gestion de systèmes informatiques hautes performances. Désormais, ces mêmes outils peuvent répondre aux questions posées en anglais clair. Grâce à Claude, les chercheurs peuvent désormais effectuer des tâches analytiques courantes, notamment l'alignement des lectures, la génération de matrices de codes-barres caractéristiques, le regroupement et d'autres analyses secondaires, via une interface conversationnelle qui complète les flux de travail informatiques traditionnels, permettant aux chercheurs d'interagir directement avec leurs données, plus rapidement et plus facilement. Claude abaisse la barrière à l'entrée pour les nouveaux utilisateurs et s'adapte pour répondre aux besoins en analyses à grande échelle des équipes de recherche avancées. »

Serge Saxonov, cofondateur et PDG

« Claude, associé aux bibliothèques de connaissances internes, fait désormais partie intégrante de la transformation basée sur l'IA de Sanofi et est utilisé quotidiennement par la majorité de Sanofians dans notre application Concierge interne. Nous constatons des gains d'efficacité significatifs sur l'ensemble de la chaîne de valeur en optimisant nos processus, tandis que notre déploiement à l'échelle de l'entreprise a amélioré le travail de nos équipes. Cette collaboration avec Anthropic renforce l'expertise humaine pour fournir plus rapidement et plus efficacement des médicaments qui changent la vie des patients du monde entier. »

Emmanuel Frenehard, directeur du numérique

« Nous avons toujours été l'un des premiers à adopter l'automatisation de documents et de contenu dans le développement pharmaceutique. Notre travail avec Anthropic et Claude a établi une nouvelle norme : nous ne nous contentons pas d'automatiser les tâches, nous transformons la façon dont les médicaments sont acheminés jusqu'aux patients qui en ont besoin. »

Louise Lind Skov, directrice de la numérisation de contenu

« Claude Code est devenu un puissant accélérateur pour nous chez Schrödinger. Pour les projets où il convient le mieux, Claude Code nous permet de transformer nos idées en code de travail en quelques minutes plutôt qu'en quelques heures, ce qui nous permet d'avancer jusqu'à dix fois plus vite dans certains cas. Alors que nous continuons à travailler avec Claude, nous sommes ravis de voir comment nous pouvons transformer davantage la façon dont nous créons et personnalisons nos logiciels. »

Pat Lorton, vice-président exécutif, directeur de la technologie et directeur de l'exploitation

« Chez Manifold, notre mission consiste à accélérer et à alléger les sciences de la vie. Notre collaboration avec Claude nous a permis de développer des agents d'IA capables de traduire les questions posées dans l'espace sémantique des scientifiques en exécution dans l'espace technique d'ensembles de données et d'outils spécialisés. Ensemble, nous transformons la manière dont la R&D en sciences de la vie se déroulera dans les années à venir. »

Sourav Dey, PhD, cofondateur et directeur de l'IA

« Chez PwC, nous pensons que l'IA responsable n'est pas seulement une opportunité technologique, c'est un impératif de confiance. Nous sommes fiers d'associer notre connaissance approfondie du secteur à l'intelligence agentique de Claude pour repenser le fonctionnement des équipes cliniques, réglementaires et commerciales. Ensemble, nous ne nous contentons pas de rationaliser les processus, nous améliorons la qualité, nous accélérons les découvertes et nous créons des systèmes où la confiance va de pair avec l'innovation. »

Matt Wood, responsable américain et mondial de la technologie commerciale et de l'innovation

« Lorsque nous avons entrepris de créer un agent IA capable d'automatiser les analyses bioinformatiques, nous nous sommes concentrés sur trois facteurs clés pour décider du fournisseur modèle à utiliser : un développement logiciel de premier plan, une expertise dans les sciences de la vie et une assistance aux startups. Nous avons évalué une demi-douzaine de plateformes et il est devenu clair que Claude était le leader exceptionnel. Nous sommes ravis de poursuivre cette collaboration et de faire entrer des agents d'IA de pointe dans le monde de la recherche biotechnologique. »

Alfredo Andere, cofondateur et PDG

« Claude a été un multiplicateur de progrès inestimable pour Axiom dans le développement de l'IA capable de prédire la toxicité des médicaments. Nous avons utilisé des milliards de jetons dans Claude Code et nous l'utilisons pour écrire bon nombre de nos communications. Plus récemment, les agents Claude avec des serveurs MCP sont devenus des outils essentiels pour notre travail scientifique. Grâce aux bons MCP, les agents Claude peuvent directement interroger des bases de données et des services de stockage pour interpréter, transformer et tester des corrélations dans les données, et nous aider à identifier les données et fonctionnalités les plus utiles pour prédire la toxicité clinique des médicaments. »

Alex Beatson, cofondateur, Axiom Bio

« Chez FutureHouse, Claude contribue à alimenter nos flux de travail bioinformatique et d'analyse de la littérature. Claude est notre modèle de choix pour des analyses précises de chiffres et pour orchestrer des recherches non linéaires dans la littérature. »

Andrew White, cofondateur et responsable scientifique de FutureHouse

« Chez EvolutionaryScale, nous créons des systèmes d'IA de nouvelle génération pour modéliser le monde vivant. Les modèles pionniers d'Anthropic accélèrent notre capacité à raisonner sur des données biologiques complexes et à les traduire en connaissances scientifiques, nous aidant ainsi à repousser les limites du possible en matière de découvertes en sciences de la vie. »

Sal Candido, cofondateur, directeur de la technologie
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Une IA de confiance

Les modèles Claude sont sûrs et fiables, ce qui vous permet de gérer les données d'essais cliniques et les composés propriétaires en toute confiance.

Conçu pour la R&D

Claude excelle dans les tâches comme la bioinformatique et la rédaction de protocoles de laboratoire et se connecte aux outils que vous utilisez quotidiennement, afin que chaque scientifique de votre équipe puisse accélérer son travail.

Votre partenaire dans la découverte

Nous collaborons avec des leaders pharmaceutiques et des établissements de recherche pour nous assurer que Claude évolue avec les besoins des sciences de la vie et fait progresser de véritables découvertes scientifiques.

Comment les équipes des sciences de la vie utilisent Claude

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Synthèse de la recherche

Interrogez des centaines de documents en quelques heures plutôt qu'en quelques semaines. Claude synthétise les résultats de la littérature biomédicale, identifie les contradictions et génère des hypothèses testables accompagnées de citations vérifiables.

Génération de protocoles

Rédigez des protocoles d'étude, des SOP et des documents de consentement directement dans Benchling. Claude structure des flux de travail expérimentaux tout en gardant le contrôle des décisions scientifiques.

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  • Permettez-moi maintenant d'exécuter l'analyse QC sur la matrice de caractéristiques brute :
  • Bash (scripts python3/qc_analysis.pypbmc_test_data/raw_feature_bc_matrix.h5)
    ===============================================================
    Analyse de contrôle qualité de l'ARN-seq unicellulaire selon les meilleures pratiques SCVerse
    ... +60 lignes (ctrl+o pour développer)
  • C'est excellent ! L'analyse de contrôle qualité s'est terminée avec succès. Permettez-moi de mettre à jour les visualisations :
  • Lire (qc_metrics_before_filtering.png) ↳ Lire l'image (732,3 Ko)
  • Lire (qc_filtering_thresholds.png) ↳ Lire l'image (210 Ko)
  • Lire (qc_metrics_after_filtering.png) ↳ Lire l'image (1,1 Mo)
  • Parfait ! J'ai terminé avec succès l'analyse QC de votre matrice de caractéristiques brute à l'aide de la compétence scRNA-QC. Voici un résumé des résultats : Résumé de l'analyse QC Ensemble de données : 2 700 cellules × 32 738 gènes (bruts) Mesures de qualité détectées :
    • 13 gènes mitochondriaux
    • 106 gènes ribosomiques
    • 13 gènes de l'hémoglobine
    Seuils de filtrage basés sur MAD :
    • Nombre total : 709 à 6 812
    • Gènes détectés : 367 - 1 821
    • % mitochondrial : seuil MAD 3,65 %, seuil dur 8,0 %
    Résultats du filtrage :
    • 266 cellules supprimées en tant que valeurs aberrantes (9,9 %)
    • 2 434 cellules conservées (90,1 %)
    • Le filtrage génique a été réduit de 32 738 à 9 487 gènes (29,0 %)
    Principales observations issues des visualisations :
    1. Avant le filtrage : les données montrent une qualité scRNA-Seq typique, la plupart des cellules comptant entre 1 000 et 2 000 et détectant 500 à 1 000 gènes. Le contenu mitochondrial est généralement faible (< 5 %), ce qui est excellent.
    2. Seuils : Les seuils basés sur le MAD sont permissifs (5 MAD pour le comptage et les gènes, 3 MAD pour le MT%), conformément aux meilleures pratiques anticonformistes pour éviter le surfiltrage.
    3. Après le filtrage : l'ensemble de données filtré montre des distributions plus propres avec un clustering plus serré, un contenu mitochondrial plus faible (principalement < 3 %) et une bonne corrélation cellule-gène.
    Fichiers de sortie créés :
    • raw_feature_bc_matrix_filtered.h5ad - Ensemble de données filtré propre prêt pour l'analyse en aval
    • raw_feature_bc_matrix_with_qc.h5ad - Données originales avec annotations QC
    • PNG de visualisation du contrôle qualité (avant/seuils/après)
    La qualité des données semble excellente ! Vous pouvez désormais procéder à des analyses en aval, telles que la normalisation, la réduction de la dimensionnalité et le clustering à l'aide du jeu de données filtré.

Bioinformatique et analyse des données

Traitez les données génomiques et optimisez les flux de travail d'analyse avec Claude Code. Claude présente les résultats clairement afin que vous puissiez communiquer facilement avec les équipes interfonctionnelles.

Stratégie et conformité clinique et réglementaire

Générez des résumés réglementaires et compilez des données de sécurité dans des modules avec des pistes d'audit complètes. Concentrez-vous sur les décisions scientifiques et non sur le formatage des documents.

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Documentation, cahiers de laboratoire, plateformes d'analyse, le tout travaillant ensemble au même endroit.

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