Anthropic、Modalとの統合によりClaude Scienceにスケーラブルな計算能力を提供

6月30日、Anthropicは生命科学研究のためのAIワークベンチ「Claude Science」を正式にリリースしました。このプラットフォームにより、研究者はデータ処理パイプライン、タンパク質構造予測、分子設計などのタスクを、会話の中で直接実行できるようになります。最も困難な生命科学の問題には、最先端のAIモデルだけでなく、それらを実行するための世界クラスのインフラが必要です。タンパク質言語モデルに対する推論や数百万の化合物ライブラリのスクリーニングなど、これらは計算負荷が高く、需要に応じてスケールし、完了後はすぐにリソースを解放する必要があります。AnthropicはModalと提携し、Claude Scienceにその計算基盤を提供することを誇りに思います。

計算生物学のツールチェーン問題 多くの生命科学研究のパイプラインは、ローカルマシン、HPCクラスター、クラウドVM、そして様々なバイオインフォマティクスツールにまたがっています。典型的なワークフローでは、リソースのプロビジョニングやジョブキューへの提出、サーバーへのSSH接続、環境のセットアップ、ジョブの実行、結果の解析と調査を、ワークロードごとに繰り返す必要があります。Claude Scienceはこれらの作業を一元化します。研究者はコードを会話内で直接実行でき、デフォルトでは研究員のマシン上のサンドボックス環境で実行されるため、初期段階の分析には十分です。しかし、計算生物学のワークフローは小規模から始まり、すぐに高度な要求へと変わる傾向があります。そこでModalが登場し、必要なときに自動的に追加のキャパシティを提供し、他に何も変更する必要はありません。Claude Science内で、研究者は自身のModalワークスペースに接続できます。GPUや多数の同時CPUを必要とするワークロードは自動的にModalサンドボックスにルーティングされ、研究者はClaudeに留まったまま作業できます。Modalが計算を処理します。つまり、固定クラスターや単一のGPUタイプでは対応できない、バースト的で異種混在のワークロードにも対応します。

Modalが可能にするもの

• 並列処理：バリアント解析、バーチャルスクリーニング、配列アノテーションはすべて高度に並列なワークロードです。大規模化合物ライブラリに対するバーチャルスクリーニングは、逐次実行では数時間かかりますが、Modalの数百のコンテナに分散することで数分で完了します。Modalがスケジューリングを担当し、ClaudeがPythonコードを記述します。
• ステップごとのGPUアクセス：生物学パイプラインは、すべてがGPUまたはCPUだけということはめったにありません。典型的なワークフローでは、アライメントや前処理をCPUで行い、その後ESMFold2などのモデルを使って構造予測をGPUで行います。Modalを使用すると、パイプライン全体ではなく、その関数にのみGPUをリクエストできます。
• ジョブ間の共有ストレージ：パイプラインステップ間でシーケンシングデータセット、タンパク質データベース、モデルチェックポイントを移動するのはコストがかかります。Modal Volumesを使用すれば、一度保存すればすべてのジョブで利用可能になり、1つのクエリでも数千のクエリでも同じです。
• 再現可能な環境：Modal Imagesを使用すると、各計算ジョブの依存関係を簡単に定義および管理でき、環境は簡潔で実行間で一貫性が保たれます。チームの他のメンバーが結果を再現しようとしても、驚きはありません。

生物学チームはすでにModalでこのように運用 Chai Discoveryは、タンパク質埋め込み、マルチプルアラインメント、抗体設計モデルをつなぎ合わせたマシンラーニング駆動の創薬パイプラインを構築しています。各ステップは、その計算形状に最適なハードウェアで実行されます。機械学習研究者のKevin Wu氏は次のように述べています。「私たちは多くの異なるモデルを持っており、それぞれがタンパク質に関する異なる層の洞察を提供します。それらすべてを適切なハードウェアで実行できることが、製品を可能にしているのです。」これらのワークロードは本質的にバースト的であり、ある日は静かでも、次の日には数百のGPUが必要になります。「時には一度に数百のGPUを立ち上げますが、煩わしい設定やダッシュボードなしに、必要なときに数分で立ち上がるのは、まさに奇跡です。」Claude Scienceは、これまでMLopsに触れたことのない研究者にも、同じ弾力的で再現可能なインフラを提供します。

Claude Scienceでの実際の例 最も単純なパターンは、単一のプロンプトです。研究者が「Modal GPUを使用してGFPの3D構造を予測し、予測構造とその信頼度スコアを表示してください」と入力すると、Claudeがフォールディングコードを作成し、接続されたModalワークスペースで実行し、構造と各残基の信頼度を会話内で返します。

• 複数モデルによる酵素工学：研究者が酵素配列をアップロードし、活性を高める可能性のある変異を優先順位付けし、複数の最先端手法でスコアリングするようClaudeに依頼します。Claudeはタンパク質を特性評価し、ESMFoldでフォールディングし、ESM-2、ProteinMPNN、ESM-IFの3つの異なるモデルファミリーで可能なすべての一塩基変異をスコアリングします。Modalは各ステップに必要なハードウェアを提供し、Claudeはコンセンサス候補をランク付けし、構造上にトップ変異をレンダリングします。
• ゲノム全体のCRISPRノックアウトスクリーニングの設計：「ヒトのすべてのキナーゼを標的とするノックアウトスクリーニングを設計し、ガイドを選択し、オフターゲットを予測し、シーケンシング深度を計画してください。」オフターゲット検索は最もコストのかかるステップです。各候補ガイドをヒトゲノム全体と近似的にマッチするかチェックする必要があります。逐次処理では遅すぎますが、Modalの数百のコンテナに分散すれば、数千のガイドを並行してスクリーニングし、数分で結果が得られます。Claudeはヒットを集計し、リスクのあるガイドをフラグし、構築可能なライブラリを組み立てます。
• データセット規模での単一細胞解析：「免疫療法前後の腫瘍生検を比較した研究を見つけ、治療に伴って拡大または縮小する免疫集団を特定してください。」Claudeはデータセットを特定し、単一細胞オブジェクトを構築し、細胞タイプをクラスタリングおよびアノテーションし、治療によって拡大または縮小する免疫集団を特定します。

はじめに Claude Scienceは6月30日にリリースされます。Modalを計算バックエンドとして使用するには：claude.com/scienceからClaude Scienceアプリをダウンロード。設定で計算構成セクションに移動し、Modalワークスペースに接続します（Modalアカウントがない場合はmodal.com/signupで作成、数分で完了し、30ドルの無料計算クレジットが含まれます）。接続後、計算ワークロードは自動的にModalで実行されます。

生命科学部門向け計算サポート Claude Scienceは、商用バイオテクノロジー企業だけでなく、大学や研究機関の研究者向けに設計されています。Modalはこのローンチを通じて、生命科学部門に計算リソースを提供します。Anthropicは、Anthropic AI for Science Claude Science Cohortを支援するために最大10万ドルの計算クレジットを提供し、プロジェクトごとに500～2000ドルを割り当てます。応募締切は2026年7月15日、受賞通知は7月31日までに送付されます。プロジェクトは2026年9月1日から12月1日まで実施されます。こちらから応募してください。