行业指南：生命科学
如何在生命科学领域使用Claude：生物技术与科研团队指南
从文献到实验记录本，再到申报材料，由科学家最终把关。
本指南面向希望将Anthropic的Claude应用于文献综述、数据分析、实验室文档、临床试验方案和监管文书撰写工作的生物技术科学家、生物信息学人员、临床运营人员和监管事务团队。文中介绍了Anthropic发布的生命科学连接器、技能与科研工作台，以及Anthropic官方公告中被点名企业的原话。
如何在生命科学领域使用Claude的关键，在于把它应用到整个研发链条中：检索并综合生物医学文献、编写和调试生物信息学流程、对测序数据进行质量控制、把实验室数据转化为结构化记录，并基于你自己的证据起草临床试验方案和监管文件。Anthropic已发布连接至Benchling、PubMed和ClinicalTrials.gov等工具的连接器。实验设计、数据解读以及申报材料中的每一项声明，责任始终在科学家自己。
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要点总结
- 生命科学领域中最有效的用法是文献综合、生物信息学代码编写、测序数据质控、实验室文档、方案起草和监管文书撰写。
- Anthropic已发布连接至Benchling、PubMed、10x Genomics、Medidata、ClinicalTrials.gov、ChEMBL等平台的生命科学连接器，并提供用于方案起草的示例技能。
- 2026年6月，Anthropic推出了测试版科研工作台，内含面向基因组学、蛋白质组学、结构生物学和化学信息学的精选技能。
- Anthropic表示，其部分模型会拦截专业生物学和药物开发相关查询，并为专业人士设有独立的身份核验计划。
- GxP、数据完整性和监管问责仍由你的质量体系和团队负责。
复制即用
今天就能用的提示词
为某个靶点撰写文献综述
你是一名正在准备靶点评估的高级科学家。请使用我提供的摘要和论文，总结将该靶点与疾病关联起来的证据：遗传学证据、表达数据、动物模型以及任何临床数据。对每一项论断都要按第一作者和年份引用论文，将证据强度评为强、中或弱并附一句理由，并单独列出相互矛盾的发现。不要引用我没有提供的任何论文。
将引用限制在已提供的论文范围内，可以防止编造参考文献。可以先用搜索工具和连接器收集论文。
单细胞质控脚本
请使用scanpy编写一个Python脚本，对h5ad格式的单细胞RNA测序数据集进行质量控制。计算每个细胞的基因数、每个细胞的计数数以及线粒体比例；使用可作为参数设置的中位绝对偏差阈值进行过滤；保存过滤前后的小提琴图；并撰写一份简短报告，说明每一步删除了多少细胞。为每一步添加注释，并包含一个小型合成测试数据集。
把阈值设为参数，由生物学家而不是脚本本身来决定什么算作低质量。
临床试验方案章节草稿
请仅使用下方粘贴的概要、研究者手册摘要和既往研究结果，起草二期临床试验方案中的研究设计和入选/排除标准两部分。在适用的情况下遵循ICH E6和ICH M11的结构，将入选和排除标准写成可验证的陈述句，并在每一处需要医学或统计学审批的设计选择处标注[REVIEW]。材料：[paste]。
[REVIEW]标记能把每一个需要判断的问题导向合适的专家。
根据研究报告起草监管摘要
请仅使用下方的非临床研究报告摘要，为IND申报起草一份非临床概述部分：药理学、药代动力学和毒理学，关键发现、剂量和物种须与原始报告完全一致。保持中立的监管文书语气，将每一项陈述与其研究编号交叉引用，并列出各报告之间的任何不一致之处，供团队解决。材料：[paste]。
研究编号交叉引用让监管文书撰写人员和QA可以核查这份草稿。
把仪器输出转化为结构化记录
请将下方的读板机导出数据转换为结构化表格，每孔一行：板号、孔位、来自所附平板图的样本编号、测量值、单位，以及一个标记，指出哪些孔超出了检测SOP摘录中规定的对照范围。不要改动任何测量数值。然后用三句话总结这次运行，供电子实验记录本使用。导出数据、平板图和SOP摘录：[paste]。
"不得更改测量数值"这一指示能保护数据完整性。
来自 Anthropic
Anthropic 为生命科学提供的服务
Claude for Life Sciences
Anthropic于2025年10月推出的生命科学产品，提供连接至Benchling、BioRender、PubMed、Wiley旗下Scholar Gateway、Synapse.org和10x Genomics的连接器、一个用于单细胞RNA测序质量控制的Agent Skill，以及多家实施合作伙伴。
· 来源
Claude for Life Sciences (January 2026 expansion)
这是与Anthropic医疗健康产品同步宣布的一次扩展，新增了连接至Medidata、ClinicalTrials.gov、ToolUniverse、bioRxiv和medRxiv、Open Targets、ChEMBL、Owkin以及Pathology Explorer的连接器，以及用于科研问题筛选、将仪器数据转换为Allotrope格式、生物信息学部署和临床试验方案起草示例的Agent Skills。
· 来源
Claude Science
2026年6月为Pro、Max、Team和Enterprise方案推出的测试版AI科研工作台，内含超过60个针对基因组学、单细胞研究、蛋白质组学、结构生物学和化学信息学的精选技能与连接器，可在本地和高性能计算环境之间管理算力，并配备一个用于核查引用和计算的审核代理。
· 来源
实践案例
生命科学团队如何使用 Claude
根据 Anthropic 发布的客户案例
Schrödinger
在Anthropic 2025年10月发布的生命科学公告中，Schrödinger的首席技术官兼首席运营官表示，Claude Code能把想法转化为可运行代码的速度快得多，某些情况下甚至快上许多倍。
根据 Anthropic 发布的客户案例
10x Genomics
作为Anthropic 2025年10月发布产品的连接器合作伙伴，10x Genomics指出，单细胞和空间分析历来需要专业的计算技能，而该连接器旨在让这类分析更容易上手。
根据 Anthropic 发布的客户案例
Axiom Bio
Axiom Bio联合创始人在Anthropic 2025年10月的公告中提到，在公司构建用于预测药物毒性的AI过程中，Claude发挥了不可或缺的作用。
根据 Anthropic 发布的客户案例
Genentech
在Anthropic的生命科学解决方案页面上，Genentech研究与早期开发负责人描述了Claude如何帮助重塑日常科研工作，并为自主化实验室打下基础。
示例演练
从测序运行到实验记录本条目
- 一位生物信息学人员请Claude编写一个质控脚本，将阈值设为参数，并附带一个合成测试。
- 该脚本通过了合成测试，生物信息学人员随后将其运行在新数据集上。
- 生物学家审查图表，并调整了一个原本会剔除掉某个稀有细胞群体的阈值。
- Claude为电子实验记录本总结了这次运行、所用的阈值，以及被剔除的细胞。
- 科学家在记录上签字确认，并将最终参数与数据一并保存。
核心工作流程
Claude在生命科学研发中的应用场景
以下是AI在生命科学和AI在生物技术团队中最能节省科学家时间的场景。
文献综述
基于你提供的论文，或通过PubMed、bioRxiv等连接器检索到的论文，构建生物医学文献综述和靶点评估，每一项论断都附有引用。
生物信息学
生物信息学AI应用涵盖编写和调试Python与R代码、测序质控，以及在Nextflow和scVI-tools等工具中的流程开发工作。
实验室数据与文档
将仪器输出转化为结构化记录，为实验记录本生成实验总结，并起草SOP文件，同时保持测量数值不被改动。
临床试验方案
根据概要和既往数据起草临床试验方案，将入选标准写成可验证的陈述句，并标注需要审查的判断性问题。
监管事务
生物技术监管事务AI应用意味着起草IND章节、回复监管机构问询，以及根据研究报告撰写摘要，并做交叉引用以便QA核查。
药物发现支持
药物发现AI应用在这里指的是整理靶点证据、来自ChEMBL等来源的化合物数据，以及供科学家检验的假设。
Anthropic发布了什么
Claude连接哪些实验室工具？
Anthropic在2025年10月推出的生命科学产品新增了连接至Benchling、BioRender、PubMed、Wiley旗下Scholar Gateway、Synapse.org和10x Genomics的连接器，同时也支持Google Workspace、Microsoft 365、Databricks和Snowflake等通用工具。此次发布还包含一个用于单细胞RNA测序质量控制的Agent Skill。
2026年1月，Anthropic扩展了这一产品线，新增了连接至Medidata、ClinicalTrials.gov、ToolUniverse、bioRxiv和medRxiv、Open Targets、ChEMBL、Owkin以及Pathology Explorer的连接器。此外还新增了用于科研问题筛选、将仪器数据转换为Allotrope格式、结合scVI-tools和Nextflow进行生物信息学部署，以及一个临床试验方案起草示例的Agent Skills。
2026年6月，Anthropic为Pro、Max、Team和Enterprise用户推出了测试版科研工作台，内置超过60个针对基因组学、单细胞研究、蛋白质组学、结构生物学和化学信息学预先配置的精选技能与连接器。据Anthropic介绍，该工作台可以渲染蛋白质结构和基因组浏览器轨道，在笔记本电脑、计算集群或GPU上管理算力，并配备一个负责核查引用和计算的审核代理。
临床与监管
AI如何用于临床试验和监管工作？
AI在临床试验中的应用主要围绕文档和数据流程展开。方案、修订案、知情同意书、研究中心沟通文件和研究报告都篇幅长、结构严谨且高度交叉引用。Claude能根据你的概要和既往数据起草章节内容，检查内部一致性，并将入选标准转化为可验证的陈述句。借助ClinicalTrials.gov这样的连接器，它还能帮助将你的方案设计与已注册的研究进行比较。
AI能起草IND申报材料吗？它可以根据你的研究报告起草相关章节，Anthropic也已发布了一个临床试验方案起草的示例技能。但它无法决定申报材料中应包含哪些内容，也不能替代你的监管策略或质量审查。每一句陈述都必须能追溯到受控的源文件，每一份草稿都要像其他任何文件一样，经过你的文件控制流程。
监管文书撰写更适合使用范围狭窄的提示：一次只处理一个章节、一组源文件，严格的交叉引用，并标注出任何需要专家审批的内容。
工具选择
Claude与ChatGPT在生命科学领域的比较
生命科学领域中Claude与ChatGPT的比较，最好用你自己手头的工作来验证：一个你已经解答过的文献问题、一段你已经写过的脚本，以及一个已经获批的方案章节。比较准确性、引用行为、代码质量，以及两者处理不确定性的方式。
对大多数机构而言，决定因素在于它们与你的科研系统之间的连接器、未发表研究的数据条款、适用情况下GxP相关的验证要求，以及你的IT和质量团队会批准哪些工具。
有一个实用提示：Anthropic表示其Fable系列模型将继续拦截专业生物学和药物开发相关查询，并已宣布与美国政府合作推出一项身份核验计划，供生命科学专业人士使用能力更强的模型。请确认你的方案提供哪些模型，以及哪些规定适用于你的工作。
入门起步
生物技术团队的第一个月
从文献入手
使用团队已经解答过的一个问题。在信任这个工作流程之前，逐一核对每一条引用与原始论文。
加入分析代码
让Claude在合成数据上编写带测试的脚本，经过审查后再在真实数据上运行。
连接你的系统
如果你的机构已启用Benchling或PubMed等连接器，就使用它们，让工作始终以你自己的记录为依据。
明确GxP边界
与质量团队一起确定哪些工作是探索性的、哪些属于受监管范畴，并记录受监管工作在AI辅助下如何接受审查。
局限性
科学诚信与科学家决策的边界
Claude可能会生成一条看似合理却并不存在的引用，说错一个剂量，或者写出能运行却计算错误的代码。在科学领域，这不是一个小错误。请把引用限制在你提供或检索到的论文范围内，逐一核对每个数字与原始来源，并在你已知答案的数据上测试代码。
实验设计、结果解读，以及是否推进某个项目的决定，都属于科学家的职责。Claude可以提出假设、指出证据缺口，但证据标准由你的团队设定，在临床和监管工作中则由监管机构设定。
未发表的数据、患者层面的临床数据和专有化合物都属于高度敏感信息。请只使用经批准的部署环境，遵守你的数据治理和患者隐私规定，并将受监管的记录保存在经过验证的系统内。
为你的AI工作流程带来严谨性
能够从AI获得可靠结果的科学家，都练习过如何让AI立足于真实来源，并核查它的输出。Nightschool AI的免费课程从第一课起就注重动手实践。
常见问题
AI如何用于临床试验？
主要用于文档和数据流程：起草方案章节和修订案，把入选标准写成可验证的陈述句，检查文件间的一致性，并总结研究数据。Anthropic已发布连接至Medidata和ClinicalTrials.gov的连接器，以及一个方案起草的示例技能。医学、统计学和监管方面的决定仍由研究团队负责。
AI能起草IND申报材料吗？
AI可以根据你的研究报告起草IND的部分章节，例如非临床概述，并与源文件做交叉引用。但它无法决定监管策略，也不能替代质量审查。应把每一段AI起草的内容都当作受控草稿，走你正常的审查和审批流程。
AI能起草临床试验方案吗？
可以，作为根据你的概要和既往数据生成的初稿。Anthropic已发布了一个用于临床试验方案起草的示例Agent Skill。从终点指标到入选标准，每一项设计选择在方案定稿前都需要医学和统计学的审批。
Claude连接哪些实验室工具？
Anthropic已发布连接至Benchling、BioRender、PubMed、Wiley旗下Scholar Gateway、Synapse.org、10x Genomics、Medidata、ClinicalTrials.gov、ToolUniverse、bioRxiv和medRxiv、Open Targets、ChEMBL、Owkin以及Pathology Explorer等工具的连接器。具体可用性取决于你的方案和机构设置。
Anthropic为生命科学领域发布了哪些工具？
Anthropic在2025年10月推出了生命科学产品，包含连接器和一个单细胞质控技能；2026年1月对其进行了扩展，新增了临床和药物发现相关连接器及更多技能；并于2026年6月推出了测试版科研工作台。详情和日期见本页的产品发布部分，并链接至Anthropic的官方公告。
Anthropic的科研工作台是什么？
该工作台于2026年6月以测试版形式推出，是面向科学家的环境，内含超过60个针对基因组学、蛋白质组学、结构生物学和化学信息学等领域的精选技能与连接器。据Anthropic介绍，它可以渲染蛋白质结构和基因组轨道，在笔记本电脑、计算集群和GPU之间管理算力，并使用一个审核代理来核查引用和计算。
AI如何加快药物发现速度？
在实际应用中，主要体现在减少科学家检索文献、编写分析代码以及整理来自ChEMBL和Open Targets等来源数据所花费的时间。Anthropic的公告援引Schrödinger的说法，称Claude Code能把想法转化为可运行代码的速度快得多。这是否能缩短一个项目的周期，则取决于具体的科学问题。
在未发表的研究数据上使用AI安全吗？
只有通过你机构批准的部署环境，并遵循你的IT、法务和质量团队审核过的数据条款，才是安全的。患者层面的临床数据还须承担额外的隐私义务。受监管的记录应始终保存在经过验证的系统内。