Anthropic erläutert, wie Forschungslabore wissenschaftliche Agenten auf Basis von Claude entwickeln

Fallstudie beschreibt den Einsatz von Claude in Forschungslaboren

Anthropic veröffentlichte am 15. Januar 2026 eine Fallstudie darüber, wie mehrere Forschungslabore auf Grundlage von Claude eigene Systeme entwickelt haben, die Teile des wissenschaftlichen Prozesses übernehmen — von der Auswahl von Experimenten bis zur Interpretation großer Datensätze. Nach Angaben des Unternehmens ging der Bericht aus der im Oktober 2025 eingeführten Produktsuite Claude for Life Sciences und seinem Programm AI for Science hervor, das Forschern für Projekte mit großer Wirkung kostenlose API-Guthaben zur Verfügung stellt. Anthropic zufolge erzielte Claude Opus 4.5 bei Benchmarks zur Interpretation von Abbildungen, zur computergestützten Biologie und zum Verständnis von Proteinen bessere Ergebnisse.

Biomni: ein vielseitiger biomedizinischer Agent

Anthropic hebt Biomni hervor, eine an der Stanford University entwickelte agentische KI-Plattform, über deren einheitliche Benutzeroberfläche ein Claude-gestützter Agent auf Hunderte biologische Werkzeuge, Softwarepakete und Datenbanken zugreifen kann. Forscher formulieren ihre Anfragen in natürlicher englischer Sprache; das System wählt Anthropic zufolge die relevanten Ressourcen aus, stellt Hypothesen auf, entwirft Versuchsprotokolle und führt Analysen in mehr als 25 biologischen Teilgebieten durch.

Anthropic nennt mehrere Beispiele des Biomni-Teams. In einem frühen Versuch wurde eine genomweite Assoziationsstudie — ein Prozess, der wegen der Datenbereinigung und -interpretation normalerweise Monate dauert — innerhalb von 20 Minuten abgeschlossen. Bei einer Blindbewertung entsprach ein von Biomni entworfenes Protokoll zur molekularen Klonierung dem eines Postdoktoranden mit mehr als fünf Jahren Erfahrung. Das System analysierte in 35 Minuten mehr als 450 Datendateien tragbarer Geräte von 30 Personen. Für diese Aufgabe hätte ein menschlicher Experte laut Anthropic schätzungsweise drei Wochen benötigt. Außerdem verarbeitete es Genaktivitätsdaten von mehr als 336.000 einzelnen Zellen aus menschlichem Embryonalgewebe, bestätigte bekannte regulatorische Zusammenhänge und identifizierte neue Transkriptionsfaktoren, die zuvor nicht mit der menschlichen Embryonalentwicklung in Verbindung gebracht worden waren. Anthropic weist darauf hin, dass das System über Schutzmechanismen verfügt, die erkennen sollen, wenn Claude vom richtigen Weg abkommt. Bei der Zusammenarbeit mit dem Undiagnosed Diseases Network zur Diagnose seltener Krankheiten dokumentierte das Team zudem den Diagnoseprozess eines erfahrenen Klinikers und brachte ihn Claude bei, nachdem es festgestellt hatte, dass der standardmäßige Ansatz des Modells von dem eines Klinikers abwich.

Cheeseman Lab: Interpretation von Gen-Knockout-Clustern

Am Whitehead Institute und am MIT schaltet das Labor von Iain Cheeseman mithilfe von CRISPR Tausende Gene in mehreren zehn Millionen Zellen aus und fotografiert die Ergebnisse. Anschließend gruppiert eine Pipeline namens Brieflow Gene mit ähnlichen Auswirkungen. Laut Anthropic entwickelte der Doktorand Matteo Di Bernardo in enger Zusammenarbeit mit Cheeseman das Claude-gestützte System MozzareLLM, in dem dessen Interpretationsverfahren abgebildet ist. Es identifiziert gemeinsame biologische Prozesse in Genclustern, kennzeichnet wenig erforschte Gene und versieht seine Ergebnisse mit Konfidenzwerten. Cheeseman wird mit den Worten zitiert: „Jedes Mal, wenn ich die Ergebnisse durchgehe, denke ich: Das ist mir gar nicht aufgefallen! Und in jedem Fall handelt es sich um Entdeckungen, die wir nachvollziehen und überprüfen können.“ Anthropic zufolge testete Di Bernardo mehrere KI-Modelle und stellte fest, dass Claude die Alternativen übertraf. Unter anderem identifizierte es einen RNA-Modifikationsweg korrekt, den andere Modelle als Rauschen abgetan hatten.

Lundberg Lab: Überprüfung KI-generierter Genhypothesen

Anthropic beschreibt außerdem das Lundberg Lab der Stanford University, das kleinere, gezielte genetische Screens durchführt, die mehr als 20.000 US-Dollar kosten können und bei denen Forscher die Listen möglicher Gene üblicherweise von Hand zusammenstellen. Das Labor erstellte eine Karte der molekularen Beziehungen zwischen Proteinen, RNA und DNA und untersucht nun, ob Claude mithilfe dieser Karte Kandidatengene wirksamer identifizieren kann als mit dem herkömmlichen Verfahren. Laut Anthropic führt das Labor diesen Vergleich am Beispiel der Primärzilien durch, einer wenig erforschten Zellstruktur. Ein genomweiter Screen soll zeigen, welcher Ansatz bessere Ergebnisse liefert.

Quelle: Anthropic, „How scientists are using Claude to accelerate research and discovery“, veröffentlicht am 15. Januar 2026.