Prima dell’IPO di Anthropic, la società mostra i suoi risultati scientifici: Claude “scopre autonomamente” sistemi simili al CRISPR, il settore dell’editing genetico affronta “l’ansia della sostituzione AI”

Secondo quanto riportato da Finanza Intelligente APP, mercoledì le azioni delle società americane di editing genetico quotate in borsa sono scese. In precedenza, Anthropic aveva annunciato che il suo modello AI Claude aveva “scoperto autonomamente” un nuovo sistema enzimatico simile agli strumenti di editing genetico CRISPR.

Per quanto riguarda i singoli titoli, Prime Medicine (PRME.US) ha registrato un calo giornaliero dell'11,58%, Editas Medicine (EDIT.US) è scesa dell'8%, Beam Therapeutics (BEAM.US) ha perso oltre il 6%, CRISPR Therapeutics (CRSP.US) e Intellia (NTLA.US) sono diminuite rispettivamente di circa il 5,5% e il 3%. Secondo il contenuto della notizia, Anthropic ha dichiarato chiaramente che “la funzione esatta di questo sistema enzimatico non è ancora stata determinata” e non è stato dimostrato che abbia capacità programmabili di gene editing. Tuttavia, il mercato ha valutato la situazione secondo la logica della “minaccia di un'alternativa”, un tipo di reazione la cui ragionevolezza richiede una valutazione prudente.

Anthropic ha sottolineato che Claude ha scoperto questo sistema enzimatico dopo aver analizzato un vasto database di sequenze di DNA; la partecipazione degli scienziati dell'azienda in questo lavoro è stata limitata agli input iniziali e alle attività in laboratorio. L'azienda ha aggiunto che la funzione esatta del sistema non è ancora stata stabilita, ma esso mostra tratti simili a diversi “altri sistemi”, tutti programmabili e capaci di eseguire operazioni come tagliare, copiare e incollare il DNA.

Questa scoperta rappresenta il primo risultato ottenuto nel laboratorio umido recentemente avviato dall’azienda guidata da Dario Amodei, e segna anche le prime prove del valore di Claude nel campo della scienza. Si prevede che l’azienda lancerà una IPO molto attesa nel corso dell’anno.

Impatto sul settore: una rivoluzione dell’efficienza, non una rivoluzione sostitutiva

Vale la pena notare che il vero impatto della scoperta di Anthropic sulle attuali aziende di gene editing risiede più probabilmente nel favorire la diversificazione delle traiettorie tecnologiche, piuttosto che nella sostituzione diretta. Attualmente, la configurazione tecnologica nel campo del gene editing si sta evolvendo da un modello dominato dal solo CRISPR/Cas9 a uno in cui diversi strumenti operano parallelamente — nuove tecnologie come base editing, prime editing ed epigenetic editing continuano a emergere, e aziende come CRISPR Therapeutics, Beam, Intellia stanno ciascuna consolidando il proprio vantaggio in segmenti specifici. La scoperta del sistema ART aggiunge semplicemente un nuovo potenziale candidato all’albero tecnologico, senza cambiare nel breve termine l’attuale scenario competitivo.

Ciò che davvero dovrebbe interessare i manager delle aziende di gene editing è la velocità che l’AI sta dimostrando nei processi di scoperta in biologia, che potrebbe accelerare il ritmo di ricerca e sviluppo dell’intero settore. Se un sistema AI è in grado di scansionare un database e suggerire scoperte candidate in 21 ore, allora le aziende che si affidano ai metodi sperimentali tradizionali per l’identificazione dei target e la selezione degli strumenti dovranno affrontare una concorrenza sull’efficienza.

Effetti di trasmissione sull’industria farmaceutica AI

Dal punto di vista della catena industriale, questo evento rafforza il tema degli investimenti “AI + biotecnologia”. I fondi comuni stanno costruendo posizioni in questo settore, e ICBC Credit Suisse Fund ritiene che la scoperta di farmaci tramite AI dovrebbe migliorare l’efficienza di sviluppo di nuovi farmaci, aumentare la scoperta di nuove molecole, con ricadute positive su reagenti upstream, animali da laboratorio, CXO e altri segmenti. Secondo China Europe Fund, inoltre, dopo che le aziende di large model sono entrate nel settore della farmaceutica AI, la mancanza di dati di ricerca di base accumulati nel tempo da parte delle case farmaceutiche richiede una rapida acquisizione di dati sperimentali, il che porta a una rapida crescita degli ordinativi correlati ai CXO.

Proprio il modello di laboratorio umido di Anthropic conferma questa logica: il laboratorio umido rappresenta la fase di verifica della progettazione “asciutta”, consentendo a Claude di lavorare a contatto con cellule, reagenti e apparecchiature di laboratorio per testare la capacità del modello di dirigere i robot negli esperimenti biologici. Questo significa che i giganti dell’AI che costruiscono i propri laboratori non sostituiranno le aziende CRO, ma potrebbero invece alimentare ulteriori richieste di esternalizzazione.

Rivalutazione dal punto di vista degli investimenti

Da un punto di vista d’investimento, la correzione di breve termine del settore del gene editing deve essere distinta dalla logica industriale di medio-lungo termine. Secondo la Royal Bank of Canada, la tecnologia AI potrebbe risparmiare all’industria farmaceutica americana circa 90 miliardi di dollari nei prossimi cinque anni, aumentando l’utile per azione del 13%. Il valore creato dall’AI per il settore farmaceutico è incrementale, non un gioco a somma zero.

Tuttavia, bisogna anche affrontare le attuali limitazioni della farmaceutica AI. Citi ha riassunto la situazione con l’espressione “faster is proven, better is not” — l’efficienza operativa è stata dimostrata, ma la qualità del singolo candidato farmaco e il tasso di successo clinico restano incerti. Secondo un report Citi, il metodo tradizionale per trovare un candidato preclinico richiede di solito la sintesi e il test di circa 5000 molecole e 4-6 anni, mentre il percorso AI potrebbe ridurre a circa 330 le molecole testate e a 17 mesi il tempo necessario, ma la fase clinica I-III richiede comunque 5-7 anni. L’AI comprime i tempi della ricerca e delle iterazioni sperimentali, ma la durata dei trial clinici non si ridurrà altrettanto.

Gli investitori devono essere cauti: equiparare la narrazione della scoperta scientifica tramite AI a un incremento quantificabile del tasso di successo nello sviluppo dei farmaci può essere una distorsione cognitiva. Il valore della scoperta di Anthropic non risiede nell’aver creato un’alternativa a CRISPR, ma nell’aver mostrato un nuovo paradigma di scoperta scientifica — agenti AI in grado di identificare autonomamente nei big data modelli che l’uomo potrebbe trascurare. Il significato di lungo periodo di questo paradigma è profondo, ma tra il paradigma e i prodotti resta ancora un lungo percorso di verifica e sviluppo.