AlphaFold acaba de disolverse, Claude se adentra en el diseño de proteínas: 14 objetivos logrados de 15
Claude da un salto al diseño de proteínas, logrando resultados notables en su primera incursión. En un experimento reciente, Claude diseñó 1320 proteínas candidatas desde cero, de las cuales 354 lograron unirse exitosamente a sus objetivos. De 15 dianas diferentes, consiguió diseñar proteínas efectivas para 14, alcanzando una tasa de acierto máxima del 35.1%, muy superior al 10-15% típico en proyectos actuales.
La tarea consistió en diseñar minibinders, pequeñas proteínas artificiales que se unen con alta precisión a una zona específica de una proteína objetivo, un proceso crucial en el desarrollo de fármacos que normalmente lleva semanas o meses a expertos. Claude, utilizando los modelos Mythos Preview y Opus 4.8, operó de forma autónoma, organizando y ejecutando el flujo de trabajo de diseño. En el modo de diana única, su eficacia fue mayor.
Su desempeño superó incluso logros humanos anteriores en algunas dianas, como RBX1, donde alcanzó un 40% de éxito frente al 3.7% de un concurso de diseño. Para la difícil diana TNFα, Opus 4.8 diseñó proteínas capaces de unirse a versiones humanas y de otras especies, una ventaja para futuros ensayos.
Además, Claude demostró habilidad para analizar datos experimentales crudos. Sin software especializado, procesó archivos de Resonancia Magnética Nuclear (NMR) y Espectrometría de Masas con Cromatografía Líquida (LC-MS) en minutos, obteniendo resultados (como una pureza del 96.4%) prácticamente idénticos a los del laboratorio (96.33%).
Aunque todavía no puede generar fármacos automáticamente y falló en algunas dianas complejas, este experimento muestra que la IA puede reducir significativamente las barreras de tiempo, coste y experiencia en investigación biológica, acelerando potencialmente el camino hacia nuevos descubrimientos.
marsbit08/20 03:04
