Anthropic membuat Claude merancang protein sendiri, 14 dari 15 target berhasil—prestasi ini mengejutkan para peneliti ahli.
Pada 18 Agustus, Anthropic merilis hasil eksperimen: Claude (Mythos Preview dan Opus 4.8) secara mandiri menyelesaikan seluruh proses perancangan protein.
Diberikan 15 target protein, Claude diminta merancang protein baru yang dapat mengikatnya, 14 target berhasil.
Dari 1320 desain, 354 telah divalidasi efektif oleh dua laboratorium independen, tingkat keberhasilan keseluruhan 26,8%.
Rata-rata industri di bidang ini adalah 10%–15%.
Pengikat protein adalah dasar banyak obat bekerja: pertama-tama merancang molekul yang dapat menangkap protein target, baru kemudian berpotensi dijadikan obat.
Proses desain ini biasanya membutuhkan perhitungan, optimasi, dan penyaringan selama berminggu-minggu oleh insinyur protein.
Dari AlphaFold ke Claude: Memprediksi dan Merancang Protein Adalah Dua Hal Berbeda
Apa yang dilakukan AlphaFold tahun 2020: diberikan urutan protein, prediksi bentuk lipatannya.
Input diketahui, output adalah prediksi.
Ini adalah model protein yang dilatih khusus, melakukan satu hal hingga sempurna.
Sedangkan yang dilakukan Claude kali ini berbeda.
Yang diterimanya hanya nama protein target, tugasnya adalah merancang dari nol protein baru untuk mengikatnya.
Input adalah nama, output adalah protein baru.
Satu seperti 'menggambarkan gambar', satu seperti 'menulis esai berdasarkan topik'.
Alat yang digunakan Claude semuanya sudah ada—RFdiffusion, ProteinMPNN, ESMFold2, model desain dan prediksi struktur protein sumber terbuka ini sudah lama tersedia, dapat diunduh oleh laboratorium mana pun.
Claude tidak menciptakan alat baru, yang dilakukannya adalah mengatur: tim peneliti menulis petunjuk (prompt) sekitar 16.000 kata, memasukkan pengetahuan kerja insinyur protein, termasuk setiap tahap eksperimen, alat yang tersedia, dan kriteria penyaringan di setiap tahap.
Petunjuk ini tidak menentukan dari sisi protein mana untuk memulai, tidak menentukan metode generasi mana yang digunakan, tidak menetapkan urutan apa pun.
Diberikan kepada Claude, diberi akun server cloud, biarkan berjalan.
Dalam mode multi-target, satu sesi 48 jam menangani 14 target secara bersamaan; dalam mode target tunggal, setiap target 24 jam.
Operator manusia hanya melakukan tiga hal: menyetujui akses jaringan, memantau infrastruktur, mengirim desain yang telah diurutkan oleh Claude ke dua laboratorium independen (Adaptyv Bio dan Twist Bioscience) untuk disintesis dan diuji—tidak ada yang ikut campur dalam keputusan desain apa pun.
Claude sendiri memilih target, memilih epitop, memasang alat, menjalankan model, menyaring dan mengoptimasi, mengurutkan dan mengirimkan, akhirnya memanggil 10 metode generasi struktur, menyusun 24 kombinasi alat.
Hasil
Tingkat keberhasilan rata-rata saat ini di bidang desain protein adalah 10%–15%.
Claude menghasilkan 22%–35% dalam berbagai mode, dua hingga tiga kali lipat rata-rata industri.
https://x.com/AnthropicAI/status/2089842389682954621
Jika hanya melihat desain yang Claude sendiri beri peringkat tertinggi, tingkat keberhasilannya adalah 49%: dari setiap dua target, desain peringkat pertama langsung dapat digunakan.
Beberapa hasil target layak disebutkan secara terpisah.
Adaptyv Bio sebelumnya mengadakan kompetisi desain terbuka untuk protein bernama RBX1, peserta global mengirimkan 245 desain, hanya 9 yang berhasil.
Claude mengirimkan 90 desain untuk target yang sama, 28 berhasil, desain terbaik mengikat target dengan kekencangan sepuluh kali lipat dari pemenang kompetisi.
TNFα adalah target yang lebih sulit—salah satu obat terlaris di dunia, Humira, bekerja dengan mengikat protein ini, tetapi beberapa tim ahli sebelumnya mencoba merancang pengikat dari awal, semuanya gagal.
Opus 4.8 menghasilkan 12 desain efektif, beberapa bahkan dapat mengikat TNFα manusia, monyet, dan tikus secara bersamaan (lintas spesies).
Ada juga kegagalan: pada protein bernama MBP, 90 desain semuanya gagal total.
Ada sinyal serupa di bidang kimia analitis.
Diberikan data mentah instrumen resonansi magnetik nuklir (NMR) dan satu kalimat instruksi kepada Claude Opus 5, hasil keluar dalam 23 menit, konsisten dengan kesimpulan analisis manual kimiawan laboratorium yang memakan waktu setengah hingga satu jam.
Dua arah eksperimen berbeda, sinyalnya konsisten: model umum Claude ini, dalam tugas penelitian yang biasanya membutuhkan ahli berminggu-minggu untuk menyelesaikannya, secara mandiri menghasilkan hasil tingkat ahli yang telah divalidasi laboratorium dalam 24 hingga 48 jam (mode multi-target 48 jam, mode target tunggal 24 jam).
Enam Tahun Singkat, Dunia Berubah Drastis
Pengikat masih jauh dari menjadi obat, di antaranya ada toksikologi, uji klinis, dan tahapan lain, setiap langkah membutuhkan bertahun-tahun.
Semua struktur adalah prediksi komputasi, belum divalidasi oleh struktur eksperimen.
Claude menggunakan semua alat sumber terbuka, Anthropic telah membuka sumber (open-source) petunjuk, data, dan semua 1440 model desain di HuggingFace, laboratorium mana pun dapat mereplikasi.
https://huggingface.co/datasets/Anthropic/claude-protein-binder-design/tree/main
Kemampuan penelitian mandiri semacam ini juga memiliki risiko penggunaan ganda (dual-use), Anthropic memblokir kemampuan biologis seperti desain protein dalam versi publik Claude.
Dari AlphaFold memprediksi struktur protein hingga Claude merancang protein secara mandiri, hanya berselang enam tahun.
Referensi:
https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design
https://www-cdn.anthropic.com/30bf50e22a01388bb29bf077ee3f244531594b7a.pdf
Artikel ini berasal dari akun WeChat "新智元", penulis: ASI启示录
