¿Qué busca Anthropic con su laboratorio biológico y fármacos con IA?

Anthropic ha dado un paso que cambia bastante la imagen habitual de una empresa de inteligencia artificial. Ya no se trata únicamente de servidores, modelos de lenguaje y científicos delante de una pantalla. La compañía creadora de Claude ha instalado en el área de la bahía de San Francisco un laboratorio de biología experimental, un wet lab en el que puede trabajar con muestras, instrumentos y procesos físicos reales. La intención es llevar parte de sus avances en inteligencia artificial al terreno donde las hipótesis dejan de ser palabras y tienen que sobrevivir a una pipeta.

El laboratorio forma parte de una expansión mucho mayor de Anthropic hacia las ciencias de la vida y el desarrollo de medicamentos. La empresa quiere utilizar Claude para ayudar a diseñar investigaciones, interpretar resultados y, progresivamente, coordinar equipos automatizados capaces de ejecutar experimentos con una intervención humana más limitada. Anthropic, sin embargo, ha precisado que estas instalaciones no están dedicadas exclusivamente al descubrimiento de fármacos y que la supervisión humana seguirá siendo esencial.

Ese matiz importa. Anthropic no se ha convertido de repente en Pfizer con un chatbot. Su proyecto se encuentra mucho antes en la cadena: investigación biológica, automatización, identificación de moléculas y trabajo preclínico, especialmente en áreas donde desarrollar un tratamiento puede resultar demasiado difícil o poco rentable para la industria farmacéutica tradicional.

La apuesta tampoco nace de un experimento aislado. Las ciencias de la vida son ya una de las áreas donde Anthropic está destinando más personal y recursos. La frontera que intenta cruzar es sencilla de describir y muchísimo más complicada de atravesar: conseguir que una IA no solo proponga qué experimento hacer, sino que participe en el ciclo que permite comprobar si tenía razón.

Anthropic sale del ordenador y entra en el laboratorio

Durante los últimos años buena parte de la revolución de la inteligencia artificial aplicada a la medicina ha ocurrido in silico, es decir, mediante simulaciones y análisis realizados por ordenador. Los modelos pueden comparar estructuras moleculares, procesar enormes cantidades de literatura científica o sugerir posibles proteínas y compuestos. Todo eso permite acelerar fases que antes exigían semanas de búsqueda manual.

Pero la biología tiene una costumbre poco elegante: no siempre obedece al ordenador.

Una molécula que parece prometedora en una simulación puede comportarse de manera completamente distinta cuando llega al laboratorio. Puede ser inestable, tóxica, imposible de fabricar o simplemente inútil dentro de un organismo. De ahí el salto de Anthropic hacia experimentos físicos. En biología, la prueba definitiva continúa estando en el laboratorio real.

Anthropic combina instalaciones propias con experimentos realizados por colaboradores externos. Tener capacidad interna permite hacer determinadas tareas con mayor rapidez y acumular experiencia directa sobre los obstáculos cotidianos de la investigación biológica: reactivos, instrumentos que no se entienden entre sí, protocolos que fallan y pequeños imprevistos que una simulación difícilmente reproduce.

Claude, robots y experimentos físicos

Aquí aparece una de las partes más interesantes del proyecto. Anthropic quiere comprobar hasta dónde puede llegar Claude cuando se conecta con robots de laboratorio, manipuladores de líquidos, lectores de microplacas, microscopios y otros instrumentos científicos.

La compañía presentó el Model Hardware Standard, conocido como MHS, una especificación diseñada para que sistemas de inteligencia artificial puedan comunicarse con diferentes aparatos científicos mediante una interfaz común. En las pruebas realizadas por Anthropic, Claude ha sido utilizado para coordinar instrumentos y ejecutar protocolos experimentales automatizados.

El problema que intenta resolver parece pequeño hasta que uno entra en un laboratorio moderno. Cada máquina puede utilizar su propio software, lenguaje y sistema de control. Conseguir que un brazo robótico, un dispensador de líquidos y un lector trabajen juntos requiere con frecuencia integraciones desarrolladas expresamente. MHS pretende actuar como una especie de idioma común entre la IA y las máquinas.

En uno de sus ensayos, el sistema permitió controlar varios equipos para realizar mediciones de proteínas y automatizar curvas de dosis-respuesta. Determinados procesos de integración pudieron prepararse mucho más rápido que con sistemas tradicionales. Es una demostración todavía limitada, no una revolución farmacológica consumada, pero deja bastante clara la dirección.

Fármacos sí, ensayos clínicos no

La ambición farmacéutica de Anthropic tiene, por ahora, una frontera muy concreta. La compañía pretende trabajar en investigación y desarrollo preclínico, pero no planea realizar ensayos clínicos propios ni convertirse en una farmacéutica que comercialice medicamentos.

Eso implica que Claude podría participar en la búsqueda de dianas terapéuticas, el diseño de experimentos, el análisis de datos o la identificación de candidatos prometedores. Otra cosa muy distinta es demostrar posteriormente que un compuesto funciona y es seguro en personas.

Ahí empiezan años de pruebas, controles regulatorios y ensayos clínicos. Y ahí también mueren muchos candidatos que parecían magníficos sobre el papel. La inteligencia artificial puede comprimir algunas etapas de la investigación, pero no puede borrar de un plumazo la farmacología, la toxicología ni las exigencias de seguridad.

Anthropic mantiene esta separación también por razones comerciales. La empresa vende tecnología a grandes grupos farmacéuticos y quiere evitar que sus clientes perciban que el proveedor de la IA está utilizando ese conocimiento para convertirse después en competidor directo. Entre las compañías con las que trabaja figuran Genentech, Bristol Myers Squibb y Novo Nordisk.

Las enfermedades que la industria deja atrás

Uno de los argumentos centrales de Anthropic es dedicar parte de sus programas a enfermedades raras o problemas considerados hasta ahora demasiado complicados de tratar. En el sector se habla a veces de objetivos undruggable: proteínas, mecanismos o patologías contra los que ha resultado extremadamente difícil diseñar un medicamento eficaz.

La palabra suena definitiva, aunque en ciencia rara vez lo sea. Lo que ayer parecía imposible puede dejar de serlo cuando aparecen nuevas técnicas.

Anthropic cree que los modelos avanzados podrían facilitar, por ejemplo, el desarrollo de anticuerpos biespecíficos y triespecíficos, moléculas concebidas para reconocer dos o tres objetivos diferentes. Son arquitecturas mucho más complejas que los anticuerpos convencionales y generan un espacio enorme de combinaciones posibles. Una IA capaz de razonar sobre esas alternativas, proponer candidatos y aprender rápidamente de los experimentos puede recortar parte de esa búsqueda.

No se conocen, sin embargo, las enfermedades concretas en las que Anthropic está trabajando ni el grado de avance de sus propios programas. Tampoco existe garantía de que alguno termine convirtiéndose en medicamento. Conviene conservar esa distancia entre lo posible y lo demostrado; Silicon Valley tiene cierta afición por comprimir años de investigación dentro de una diapositiva.

Una ofensiva que ya tiene socios farmacéuticos

El laboratorio encaja con otros movimientos realizados por Anthropic durante 2026. La compañía presentó Claude Science, un entorno pensado específicamente para investigadores que conecta herramientas científicas, bases de datos y recursos de computación dentro de un mismo espacio de trabajo. La idea es reducir una rutina bastante familiar para cualquier científico: pasar media jornada saltando entre programas incompatibles antes de poder hacer ciencia propiamente dicha.

La compañía también confirmó la adquisición de Coefficient Bio, una empresa especializada en inteligencia artificial aplicada a biotecnología. Diferentes informaciones situaron la operación alrededor de los 400 millones de dólares en acciones, aunque Anthropic no confirmó públicamente ese precio. El movimiento incorporó conocimiento especializado en desarrollo farmacéutico a una empresa que hasta hace poco era conocida casi exclusivamente por sus grandes modelos de lenguaje.

A esa expansión se suma la colaboración con Novo Nordisk para utilizar los modelos de Claude y Claude Science en problemas concretos de descubrimiento de medicamentos, razonamiento científico y desarrollo de software para investigación. La farmacéutica danesa busca acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos mediante herramientas capaces de trabajar junto a sus científicos y equipos computacionales.

Vista junto al laboratorio físico, la operación dibuja algo bastante más grande que una nueva función añadida a Claude. Anthropic está intentando construir una infraestructura donde la IA científica pueda pasar del análisis teórico a una participación directa en el trabajo experimental.

La paradoja de acelerar la biología con una IA vigilada

Existe, además, una tensión difícil de ignorar. Anthropic es una de las compañías que más ha advertido sobre los posibles riesgos de sistemas de inteligencia artificial cada vez más capaces. La biología es precisamente uno de los campos donde ese problema adquiere una dimensión especialmente delicada: las mismas herramientas que pueden ayudar a diseñar una terapia podrían facilitar conocimientos peligrosos si se utilizan con otras intenciones.

La empresa intenta administrar esa contradicción mediante diferentes niveles de acceso y salvaguardas. Su Life Sciences Verification Program está destinado a profesionales e instituciones verificadas y permite utilizar determinados modelos para trabajos biológicos que permanecen restringidos en las versiones de acceso general de Claude.

No es una precaución decorativa. La biología constituye un ejemplo clásico de tecnología de doble uso: métodos, datos y herramientas perfectamente legítimos pueden tener aplicaciones perjudiciales. Anthropic sostiene que el objetivo es permitir investigación profesional avanzada sin abrir indiscriminadamente capacidades sensibles.

La escena resulta peculiar. Una compañía construye sistemas cada vez más potentes, advierte públicamente sobre los peligros de esos mismos sistemas y, al mismo tiempo, los conecta con maquinaria capaz de actuar sobre el mundo físico. No necesariamente hay contradicción; sí una responsabilidad bastante mayor que cuando Claude se limita a redactar un correo.

El verdadero examen está fuera de la pantalla

El laboratorio de Anthropic señala un cambio de etapa para la inteligencia artificial aplicada a la ciencia. El objetivo ya no es únicamente conseguir un modelo que conozca biología o que proponga una buena hipótesis. Lo verdaderamente valioso sería cerrar el círculo: pensar, experimentar, medir, corregir y volver a experimentar con mucha más velocidad.

Si ese proceso funciona, podría reducir meses de trabajo repetitivo, multiplicar el número de hipótesis examinadas y permitir que grupos relativamente pequeños exploren terrenos científicos que antes exigían enormes recursos. No eliminaría a los investigadores. Más bien cambiaría dónde emplean su tiempo: menos programación de instrumentos y tareas mecánicas; más diseño experimental, interpretación y decisiones.

Pero queda el obstáculo que lleva décadas resistiéndose a todas las revoluciones tecnológicas: un medicamento no funciona porque un modelo prediga que debería funcionar. Tiene que hacerlo en células, animales y finalmente seres humanos, superar controles de seguridad, demostrar eficacia y ofrecer una ventaja médica real.

Anthropic acaba de acercar Claude a esa realidad material. Pipetas, robots, proteínas, errores, muestras que no reaccionan como estaba previsto. La inteligencia artificial abandona por un momento la cómoda perfección del silicio y se encuentra con la biología real, que es húmeda, lenta, imprevisible y bastante menos impresionable que una presentación de tecnología. Ahí empieza la prueba de verdad.