SandboxAQ が創薬モデルを Claude に提供、計算の専門知識なしでも利用可能に
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SandboxAQ は自社の創薬用 AI モデルを Anthropic の Claude に統合し、計算科学の博士号保有者でなくても医薬品開発に活用できる環境を提供した。
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創薬は現代産業において最も費用のかかる失敗の一つです。単一の有効な分子を見つけるには10年かかり、数十億ドルの費用がかかることもありますが、候補のほとんどが採用されません。AIスタートアップの世代がこの問題を解決すると約束しましたが、その多くはすでに技術的に洗練された研究者にとって問題の痛みを和らげるにとどまっています。
しかしSandboxAQは、ボトルネックはモデルではなくインターフェースにあると考えています。
同社はAnthropicと提携し、科学的AIモデルをClaudeに直接統合しました。これにより、特別な計算インフラストラクチャを必要とせずに対話型インターフェースを通じて強力な創薬および材料科学ツールを利用できるようになりました。
約5年前にAlphabetの分社として設立されたSandboxAQは、元Google CEOのエリック・シュミットを会長に迎えています。同社は投資家から9億5000万ドル以上を調達し、サイバーセキュリティ事業を含む複数の異なるビジネスラインを構築しています。
しかし、SandboxAQ が行うよりユニークなことのひとつは、大規模定量的モデル（LQMs）を生成することです。これらの独自モデルは「物理に根ざした」ものであり、テキスト内のパターンではなく物理世界の法則に基づいて構築されています。これらは量子化学計算を実行し、分子動力学および微速度論（microkinetics：分子レベルで化学反応がどのように進行するかを研究する分野）のシミュレーションを行うことができます。これは重要です。なぜなら、研究者が実際に実験室に足を踏み入れる前に、候補となる分子がどのような挙動を示す可能性があるかを教えてくれるからです。
「実世界のラボデータと科学方程式に基づいて訓練された LQMs は、バイオファーマ、金融サービス、エネルギー、先進材料にまたがる 50 兆ドル以上のセクターである定量的経済（quantitative economy）のために設計された AI モデルです」と同社はニュースリリースで述べており、これは Sandbox AQ が別のチャットボットやコードアシスタントを構築しているのではなく、AI が変革すべき経済を追及していることを強く示唆しています。
Chai Discovery と Isomorphic Labs — どちらもより優れたモデルへの資金力のある賭け — は科学に焦点を当ててきました。一方、SandboxAQ は実際に誰がそれを利用できるかに焦点を当てています。
「初めて、自然言語で誰でもアクセスできる最先端の LLM 上に、最先端の [定量的] モデルが存在するようになりました」と、SandboxAQ の AI シミュレーション担当ゼネラルマネージャーであるナディア・ハーヘン氏は TechCrunch に語りました。以前は、SandboxAQ の LQM（量子機械学習モデル）を利用するには、ユーザー自身がモデルを実行するためのデジタルインフラストラクチャを用意する必要がありました。
SandboxAQ の顧客は主に計算科学者、研究科学者、あるいは実験担当者です。一般的にこれらの人々は大手製薬企業や産業企業で勤務しており、市場化可能な製品となる新たな材料を探しています。
「私たちの顧客が当社を訪れるのは、他のあらゆるソフトウェアを試したが、問題の複雑さゆえに、それが現実世界での適用に移行する際に機能しなかったり、望ましい結果をもたらさなかったりするからです」とハーヘン氏は述べています。
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Drug discovery is one of the most expensive failures in modern industry. Finding a single viable molecule can take a decade and cost billions, and most candidates still don’t make it. A generation of AI startups has promised to fix that — most have made the problem less painful for researchers, who are already technically sophisticated enough to use the tools.
But SandboxAQ thinks the bottleneck isn’t the models. It’s the interface.
The company has teamed up with Anthropic to integrate its scientific AI models directly into Claude — putting powerful drug discovery and materials science tools behind a conversational interface that requires no specialized computing infrastructure to use.
Founded roughly five years ago as an Alphabet spinout, SandboxAQ counts Eric Schmidt, Google’s former CEO, as its chairman. The company, which has raised more than $950 million from investors, has built out a number of different business lines, including a cybersecurity business.
One of the more unique things SandboxAQ does, however, is produce large quantitative models, or LQMs. These proprietary models are “physics-grounded,” meaning they’re built on the rules of the physical world rather than patterns in text. They can run quantum chemistry calculations and simulate both molecular dynamics and microkinetics, the study of how chemical reactions unfold at the molecular level. That matters because it tells researchers how candidate molecules are likely to behave before anyone sets foot in a lab.
“Trained on real-world lab data and scientific equations, LQMs are AI models engineered for the quantitative economy, a $50+ trillion sector spanning biopharma, financial services, energy, and advanced materials,” the company said in a news release that strongly suggests Sandbox AQ isn’t building another chatbot or code assistant — it’s chasing the economy that AI is supposed to transform.
Chai Discovery and Isomorphic Labs — both well-funded bets on better models — have focused on the science. SandboxAQ is focused on who can actually use it.
“For the first time, we have a frontier [quantitative] model on a frontier LLM that someone can access in natural language,” Nadia Harhen, SandboxAQ’s general manager of AI simulation, told TechCrunch. Previously, users of SandboxAQ’s LQMs would have had to provide their own digital infrastructure to run the models.
SandboxAQ’s customers tend to be computational scientists, research scientists, or experimentalists. Generally, these people work at large pharmaceutical or industrial companies and are searching for new materials that can become marketable products.
“Our customers come to us because they’ve tried all the other software out there, and the complexity of their problem is such that it didn’t work or didn’t yield positive results for them when that translation went to take place in the real world,” said Harhen.
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Lucas is a senior writer at TechCrunch, where he covers artificial intelligence, consumer tech, and startups. He previously covered AI and cybersecurity at Gizmodo.
You can contact Lucas by emailing lucas.ropek@techcrunch.com.
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