“惊喜一：Anthropic收购了一家只有一个人的生物技术公司股票上涨盈利。”
“惊喜二：那个人就是我。”
当地时间10月27日，在生物医药圈匿名活跃约六年的“Professor Oak”，在社交平台上揭开了自己的身份。
他叫科迪（Cody Tranbarger），是生物技术公司Mithril的创始人，也是公司唯一的全职人类员工，和他一起“上班”的，则是AI工具Claude。10月27日，Claude的开发商Anthropic公布了这则收购消息。
借助Claude，科迪协调11家外部实验室，同时推进着两项罕见病治疗研究。不到18个月，其中一项已经取得了初步动物实验结果。
AI会怎样改变生活与工作？科迪的故事，已经让未来的模样具体了几分。
一个人，撑起一家药企
科迪进入药物研发领域并非偶然。他拥有生物学和经济学背景，大学毕业论文研究的便是罕见病药物融资。此后，他先后在高盛、生命科学投资机构和基因编辑企业工作，后进入哈佛的生物技术和生命科学联合学位项目。
2025年，他创办Mithril，研究罕见遗传性肌营养不良症的抗体疗法。
实际上，科迪并非从一开始就打算把公司维持在一个人状态。在社交平台的长文中，他回忆称，Mithril诞生于自己与生命科学投资机构Atlas Venture团队共同推进创业项目的过程，并获得了一笔小额种子资金。在他的预想中，一人公司通常只是初创企业的一个短暂阶段。
但Mithril维持这种状态的时间比预想中更长，运转得也更好。原因之一是他使用的AI工具在迅速成熟。于是，在研究药物之外，他开始有意识地测试，一个人加上Claude和一批兼职顾问，能把药物研发推进到什么程度？
后面，与生物科技初创公司Coefficient Bio团队的交流，又让他进一步接触到前沿AI的能力。
公开披露的材料显示，在Claude的帮助下，科迪只用了两到三天的时间将一项新的研发构想，整理为详细的科学论证、设计方案和实验策略。他估计，如果没有Claude，自己完成同样的工作可能需要一到两个月。
“不久之后，Mithril逐渐从一场实验，变成了一种新的运营模式。”科迪写道。
一个AI，协调11家实验室
凭借一人之力运转一家药企，或许在AI时代才会出现。药物研发需要经过实验设计、样品制备、药效评价和数据分析等多个环节。科迪选择的是把实验过程外包给11家实验室。但不同实验室进展如何，后续方案是否需要调整，都需要有人持续跟进。
在常见的药企中，这些事务通常由科研人员和项目管理人员协作处理。科迪则把这些协作流程都交给了AI，让Claude协助梳理历史材料、整理实验数据、起草交接邮件，再由他审核和决策。
新手股票配资入门他将这称为“Pipeline-in-a-Person”——让一个人借助AI，撑起包含多个药物项目的研发管线。按照他的说法，这也是促成Anthropic收购Mithril、自己加入团队的共同愿景之一。
公司披露的技术报告记录了一个例子。一份涉及113种抗体的生产报告长达341页，Claude只用了不到8分钟便完成汇总。在研究人员调整完后续检测范围之后，它又在4分钟内更新了方案和相关草稿。
科迪负责方向和关键判断，外部实验室完成实验，AI协助处理贯穿其间的信息与协调工作。这让一家只有一名全职员工的公司，得以同时推进多个研究任务。
有趣的是，技术报告中也记录了AI的错误。Mithril在技术报告中复盘了Claude的6处错误，至少3处出现在经过人工编辑、已发给外部实验室的邮件中。
其中一次，它要求的每管样品量低于实验室所需，所幸在实际分装前得到纠正。另外两处涉及生产数据的表述，则超过四天未被发现。而在这6处错误中，其中5处也是由Claude自己发现的。
一次收购，更多可能
根据Anthropic披露的信息，Mithril在不到18个月内，便取得了针对LAMA2相关先天性肌营养不良症的初步动物实验结果。这是一种严重的遗传性疾病，患者可能从出生起便出现明显肌无力。
实验中，研究人员使用一种尚未充分优化的早期抗体分子。在较高剂量组，患病小鼠的抓握力和肌肉力量约为未治疗组的两倍。一项小样本实验中，治疗组8只小鼠死亡1只，未治疗组8只死亡4只。
与此同时，Mithril已构建超过100种新型双特异性抗体，继续开展筛选。公司计划在2027年为两种疾病分别确定药物候选物；若进展顺利，LAMA2相关疾病项目最早可能于2028年底进入人体临床试验。
虽然科迪尚未研发出一款获批新药，但他已成功将一项医疗构想推进到了早期实验阶段。
元股证券:ygzq.hk实际上，生命科学一直被认为是AI时代的发展重点。即将上市的Anthropic近一年来在这方面也动作频频。今年4月，公司已收购生物科技初创企业Coefficient Bio。10月22日，它又宣布招募生命科学领域的客座研究人员，邀请入选团队与公司研究人员开展为期8至12周的合作，免费提供模型及相关运行支持，研究方向包括药物发现等领域。
未来，这样的商业案例或许会更多。一个人的专业积累股票上涨盈利，加上AI和外部资源，能探索怎样的边界？科迪的故事，为此写下了一个开头。
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