Anthropic ha conseguido que Claude diseñe proteínas por sí mismo, logrando 14 aciertos sobre 15 dianas, un resultado que ha sorprendido a los investigadores expertos.
El 18 de agosto, Anthropic hizo públicos los resultados de un experimento: Claude (Mythos Preview y Opus 4.8) completó de forma autónoma un proceso completo de diseño de proteínas.
Se le dieron 15 proteínas diana y se le pidió que diseñara nuevas proteínas capaces de unirse a ellas; tuvo éxito en 14 dianas.
De 1320 diseños, 354 fueron validados como efectivos por dos laboratorios independientes, con una tasa de éxito total del 26,8%.
El promedio de la industria en este campo es del 10% al 15%.
Los agentes de unión a proteínas son la base del efecto de muchos fármacos: primero se diseña una molécula que pueda "agarrar" a la proteína diana, y luego es posible convertirla en un medicamento.
Este proceso de diseño suele requerir semanas de cálculos, optimización y cribado por parte de ingenieros de proteínas.
De AlphaFold a Claude: Predecir proteínas y diseñar proteínas son dos cosas distintas
Lo que hizo AlphaFold en 2020: dada una secuencia de proteína, predecir su plegamiento tridimensional.
La entrada es conocida, la salida es una predicción.
Es un modelo específicamente entrenado para proteínas, que hace una cosa extremadamente bien.
Lo que hizo Claude en este caso es diferente.
Recibió únicamente el nombre de la proteína diana y su tarea fue diseñar desde cero una proteína completamente nueva para unirse a ella.
La entrada es un nombre, la salida es una nueva proteína.
Uno es describir una imagen, el otro es escribir una composición sobre un tema dado.
Las herramientas que utilizó Claude ya existían: RFdiffusion, ProteinMPNN, ESMFold2. Estos modelos de código abierto para el diseño y predicción de estructuras de proteínas están disponibles para que cualquier laboratorio los descargue.
Claude no inventó nuevas herramientas; lo que hizo fue orquestar: el equipo de investigación escribió un conjunto de instrucciones (prompt) de aproximadamente 16.000 palabras, que codificaba el conocimiento del trabajo de un ingeniero de proteínas, incluyendo las diferentes etapas experimentales, las herramientas disponibles en cada etapa y los criterios de selección.
Estas instrucciones no especificaban por qué lado de la proteína atacar, ni qué método de generación utilizar, ni establecían ninguna secuencia previa.
Se le entregó a Claude, se le dio una cuenta de servidor en la nube y se le dejó ejecutar el proceso.
En modo multidiana, procesó simultáneamente 14 dianas en una sesión de 48 horas; en modo diana única, dedicó 24 horas a cada diana.
Los operadores humanos solo hicieron tres cosas: autorizar el acceso a la red, monitorizar la infraestructura y enviar los diseños priorizados por Claude a dos laboratorios independientes (Adaptyv Bio y Twist Bioscience) para su síntesis y evaluación. Nadie intervino en ninguna decisión de diseño.
Claude eligió por sí mismo los sitios diana, los epítopos, instaló las herramientas, ejecutó los modelos, seleccionó y optimizó, priorizó y entregó los resultados, utilizando finalmente 10 métodos de generación de estructuras y combinando 24 configuraciones diferentes de herramientas.
Resultados
La tasa de éxito promedio actual en el campo del diseño de proteínas es del 10% al 15%.
Claude, en sus diferentes modos de ejecución, alcanzó tasas del 22% al 35%, dos o tres veces el promedio de la industria.
https://x.com/AnthropicAI/status/2089842389682954621
Si solo se considera el diseño mejor clasificado por Claude, la tasa de acierto es del 49%: por cada dos dianas, el diseño en primer lugar es directamente utilizable.
Varios resultados de dianas merecen mención aparte.
Adaptyv Bio había organizado previamente una competición pública de diseño para una proteína llamada RBX1. Participantes de todo el mundo presentaron 245 diseños, de los cuales solo 9 tuvieron éxito.
Claude presentó 90 diseños para la misma diana, con 28 exitosos. Su mejor diseño se unió a la diana con una afinidad diez veces mayor que la del campeón de la competición.
TNFα es una diana aún más difícil. Humira, uno de los medicamentos más vendidos del mundo, actúa uniéndose a esta proteína. Sin embargo, múltiples equipos de expertos habían intentado previamente diseñar agentes de unión desde cero, todos fracasando.
Opus 4.8 produjo 12 diseños efectivos, algunos capaces de unirse simultáneamente a TNFα humano, de mono y de ratón (especie cruzada).
También hubo fracasos: para una proteína llamada MBP, los 90 diseños resultaron inútiles.
Se observan señales similares en el análisis químico.
Proporcionando a Claude Opus 5 los datos brutos de un instrumento de resonancia magnética nuclear y una simple instrucción, obtuvo resultados en 23 minutos, coincidiendo con las conclusiones del análisis manual realizado por químicos de laboratorio, que tarda entre media hora y una hora.
Los dos experimentos tienen direcciones diferentes, pero la señal es consistente: este modelo generalista, Claude, en tareas de investigación que requieren semanas de trabajo de expertos, produjo de forma autónoma en 24 a 48 horas (48h en modo multidiana, 24h en modo diana única) resultados validados experimentalmente a nivel experto.
Solo seis años, un cambio radical
Un agente de unión todavía está lejos de ser un fármaco; entre medio hay etapas como toxicología, ensayos clínicos, etc., cada una llevando años.
Todas las estructuras son predicciones computacionales, no validadas experimentalmente mediante determinación estructural.
Claude utilizó únicamente herramientas de código abierto. Anthropic ha publicado el conjunto de instrucciones, los datos y los 1440 modelos de diseño completos en HuggingFace, permitiendo que cualquier laboratorio los reproduzca.
https://huggingface.co/datasets/Anthropic/claude-protein-binder-design/tree/main
Esta capacidad de investigación autónoma conlleva un riesgo de doble uso. Anthropic ha bloqueado las capacidades biológicas, como el diseño de proteínas, en la versión pública de Claude.
Desde que AlphaFold predijo estructuras proteicas hasta que Claude diseñó proteínas de forma autónoma, solo han pasado seis años.
Referencias:
https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design
https://www-cdn.anthropic.com/30bf50e22a01388bb29bf077ee3f244531594b7a.pdf
Este artículo proviene de la cuenta de WeChat "新智元", autor: ASI启示录
