Anthropic позволил Claude самостоятельно проектировать белки: 14 из 15 мишеней были поражены — этот результат удивил опытных исследователей.
18 августа Anthropic опубликовал результаты эксперимента: Claude (Mythos Preview и Opus 4.8) самостоятельно выполнил полный цикл проектирования белков.
Ему дали 15 белковых мишеней и попросили самостоятельно спроектировать новые белки, способные связываться с ними; 14 мишеней были успешно поражены.
Из 1320 конструкций 354 были подтверждены как эффективные двумя независимыми лабораториями, общий уровень успеха составил 26,8%.
Средний показатель в этой области составляет 10–15%.
Белковые связывающие агенты лежат в основе действия многих лекарств: сначала нужно спроектировать молекулу, способную захватить белок-мишень, и только потом возможно создание лекарства.
Этот процесс проектирования обычно требует от инженеров по белкам недель вычислений, оптимизации и отбора.
От AlphaFold к Claude: предсказание белков и проектирование белков — это разные вещи
Что делал AlphaFold в 2020 году: по заданной последовательности белка предсказывал, в какую форму он свернётся.
Входные данные известны, выходные — предсказание.
Это специально обученная модель для белков, которая делает одну вещь максимально хорошо.
А Claude в этот раз делал нечто иное.
Он получал только название белка-мишени, и его задачей было с нуля спроектировать новый белок для связывания с ним.
Входные данные — название, выходные — новый белок.
Один — описание картинки, другой — сочинение на заданную тему.
Инструменты, которые использовал Claude, были готовыми — RFdiffusion, ProteinMPNN, ESMFold2, эти открытые модели для проектирования и предсказания структуры белков уже существовали, и любая лаборатория могла их скачать.
Claude не изобрёл новые инструменты, он занимался оркестрацией: исследовательская группа написала промпт объёмом около 16 тысяч слов, включив в него знания инженера по белкам, включая этапы эксперимента, доступные инструменты на каждом этапе и критерии отбора.
Этот промпт не указывает, с какой стороны белка начинать, не задаёт метод генерации и не предопределяет никаких последовательностей.
Его отдали Claude, дали аккаунт облачного сервера и позволили работать.
В многомишеневом режиме одна сессия длилась 48 часов и одновременно обрабатывала 14 мишеней, в одномишеневом режиме — 24 часа на мишень.
Человек-оператор делал только три вещи: разрешал сетевой доступ, контролировал инфраструктуру и отправлял отсортированные Claude конструкции в две независимые лаборатории (Adaptyv Bio и Twist Bioscience) для синтеза и проверки — никто не вмешивался в процесс принятия решений.
Claude сам выбирал мишени, эпитопы, устанавливал инструменты, запускал модели, проводил отбор и оптимизацию, сортировал и сдавал результаты, в итоге использовав 10 методов генерации структур и собрав 24 комбинации инструментов.
Результаты
Средний уровень успеха в области проектирования белков в настоящее время составляет 10–15%.
Claude в разных режимах достиг 22–35%, что в два-три раза выше среднего по отрасли.
https://x.com/AnthropicAI/status/2089842389682954621
Если смотреть только на конструкцию, которую Claude сам оценил как лучшую, уровень попадания составляет 49%: на каждые две мишени одна лучшая конструкция сразу пригодна к использованию.
Результаты по нескольким мишеням заслуживают отдельного упоминания.
Ранее Adaptyv Bio проводила открытый конкурс на проектирование для белка под названием RBX1; участники со всего мира представили 245 конструкций, и только 9 оказались успешными.
Claude представил 90 конструкций для той же мишени, 28 из них были успешными, а лучшая конструкция связывала мишень в десять раз сильнее, чем у победителя конкурса.
TNFα — более сложная мишень: один из самых продаваемых препаратов в мире, Хумира, действует за счёт связывания с этим белком, но несколько экспертных групп ранее пытались создать связывающий агент с нуля и все потерпели неудачу.
Opus 4.8 создал 12 эффективных конструкций, некоторые из которых могут связывать TNFα человека, обезьяны и мыши одновременно.
Были и неудачи: для белка под названием MBP все 90 конструкций провалились.
В области аналитической химии также наблюдаются аналогичные сигналы.
Claude Opus 5 получил сырые данные ЯМР-спектрометра и однострочную инструкцию; результат был получен за 23 минуты и совпал с выводами лабораторного химика, который тратил на ручной анализ от получаса до часа.
Два эксперимента в разных областях дают одинаковый сигнал: Claude, универсальная модель, в научных задачах, требующих от экспертов недель работы, самостоятельно за 24–48 часов (48 часов в многомишеневом режиме, 24 часа в одномишеневом) достиг результатов экспертного уровня, подтверждённых лабораторно.
Всего за шесть лет — кардинальные перемены
Связывающие агенты ещё далеки от лекарств: между ними лежат токсикологические исследования, клинические испытания и другие этапы, каждый из которых занимает годы.
Все структуры предсказаны вычислительно и не подтверждены экспериментально.
Claude использует только открытые инструменты, Anthropic опубликовал подсказки, данные и все 1440 моделей дизайна на HuggingFace, и любая лаборатория может их воспроизвести.
https://huggingface.co/datasets/Anthropic/claude-protein-binder-design/tree/main
Такая автономная исследовательская способность несет в себе риск двойного использования, и Anthropic заблокировал биологические возможности, такие как дизайн белков, в публичной версии Claude.
От предсказания структуры белков AlphaFold до автономного дизайна белков Claude прошло всего шесть лет.
Справочные материалы:
https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design
https://www-cdn.anthropic.com/30bf50e22a01388bb29bf077ee3f244531594b7a.pdf
Эта статья из публичного аккаунта WeChat "Новый Чжиюань", автор: ASI Откровение
