Anthropic заставил Claude самостоятельно проектировать белки, 14 из 15 мишеней поражены — этот результат удивил экспертов в этой области.
18 августа Anthropic обнародовал результаты эксперимента: Claude (Mythos Preview и Opus 4.8) самостоятельно выполнил весь процесс проектирования белка.
Ему дали 15 белковых мишеней и попросили самостоятельно спроектировать новые белки, способные связываться с ними — 14 мишеней оказались успешными.
Из 1320 проектов 354 были подтверждены как эффективные двумя независимыми лабораториями, общий показатель успеха составил 26,8%.
Средний показатель в отрасли составляет 10%–15%.
Белковые связующие агенты лежат в основе действия многих лекарств: сначала нужно создать молекулу, способную захватить белок-мишень, и только потом можно создать лекарство.
Этот процесс проектирования обычно требует от белковых инженеров недель вычислений, оптимизации и отбора.
От AlphaFold к Claude: прогнозирование белка и проектирование белка — это две разные вещи
То, что сделал AlphaFold в 2020 году: данная аминокислотная последовательность белка, предсказать, в какую форму он свернется.
Входные данные известны, выходные данные — предсказание.
Это специализированная модель, обученная на белках, которая делает одно дело предельно хорошо.
То, что сделал Claude на этот раз, — другое.
Он получил только название белка-мишени, и его задача — с нуля спроектировать совершенно новый белок для связывания с ним.
Входные данные — название, выходные данные — новый белок.
Одно — описание картинки, другое — сочинение на заданную тему.
Инструменты, которые использовал Claude, были готовыми — RFdiffusion, ProteinMPNN, ESMFold2, эти модели для проектирования белков и предсказания структуры с открытым исходным кодом уже существуют, и любая лаборатория может их скачать.
Claude не изобретал новых инструментов, он занимался оркестровкой: исследовательская группа написала промпт объемом около 16 000 слов, в который была закодирована рабочая информация белкового инженера, включая этапы эксперимента, доступные инструменты на каждом этапе и критерии отбора.
Этот промпт не указывал, с какой стороны белка начинать, не указывал, какой метод генерации использовать, не предполагал никакой последовательности.
Передали Claude, дали доступ к облачному серверу, и заставили его работать.
В режиме множественных мишеней 48 часов на сеанс, одновременно обрабатывая 14 мишеней, в режиме одиночной мишени — 24 часа на каждую мишень.
Операторы-люди сделали только три вещи: разрешили доступ к сети, следили за инфраструктурой и отправляли отсортированные Claude проекты в две независимые лаборатории (Adaptyv Bio и Twist Bioscience) для синтеза и тестирования — никто не вмешивался в какие-либо проектные решения.
Claude самостоятельно выбирал мишени, эпитопы, устанавливал инструменты, запускал модели, фильтровал, оптимизировал, сортировал и выдавал результаты, в конечном итоге использовал 10 методов генерации структур, составив 24 комбинации инструментов.
Результаты
Средний показатель успеха в области проектирования белков на сегодняшний день составляет 10%–15%.
Claude в разных режимах показал результат 22%–35%, что в два-три раза выше среднего по отрасли.
https://x.com/AnthropicAI/status/2089842389682954621
Если рассматривать только самый высоко оцененный Claude проект, показатель успеха составляет 49%: на каждые две мишени один из проектов, занимающий первое место в его рейтинге, оказывался готовым к использованию.
Результаты по нескольким мишеням заслуживают отдельного упоминания.
Adaptyv Bio ранее проводил открытый конкурс проектов по белку под названием RBX1, участники со всего мира представили 245 проектов, и только 9 оказались успешными.
Claude представил 90 проектов по той же мишени, 28 оказались успешными, причем лучший проект связывался с мишенью в десять раз прочнее, чем проект-победитель конкурса.
TNFα — более сложная мишень. Одно из самых продаваемых лекарств в мире, Humira, действует именно за счет связывания с этим белком, но несколько экспертным командам, ранее пытавшимся спроектировать связующий агент с нуля, это не удалось.
Opus 4.8 создал 12 эффективных проектов, некоторые из которых также способны межвидовое связывание с TNFα человека, обезьяны и мыши.
Были и провалы: по белку под названием MBP все 90 проектов не сработали.
В области аналитической химии наблюдались схожие сигналы.
Дав Claude Opus 5 сырые данные с прибора ядерного магнитного резонанса и одну текстовую инструкцию, он выдал результат за 23 минуты, который совпал с заключениями лаборанта-химика после получасового или часового ручного анализа.
Два эксперимента направлены в разные стороны, но сигнал одинаков: эта универсальная модель Claude в научно-исследовательских задачах, требующих от эксперта недель работы, самостоятельно за 24–48 часов (режим множественных мишеней — 48 часов, режим одиночной мишени — 24 часа) выдала экспертные результаты, подтвержденные лабораторными испытаниями.
Всего за шесть лет — кардинальные изменения
От связующего агента до лекарства еще далеко, между ними этапы токсикологии, клинических испытаний и другие, каждый из которых занимает годы.
Все структуры являются вычислительными предсказаниями, не проверенными экспериментально.
Claude использовал только инструменты с открытым исходным кодом, Anthropic уже опубликовал промпт, данные и все 1440 проектов моделей на HuggingFace, и любая лаборатория может их воспроизвести.
https://huggingface.co/datasets/Anthropic/claude-protein-binder-design/tree/main
Такие автономные исследовательские способности также несут двойной риск использования, поэтому Anthropic заблокировал биологические возможности, такие как проектирование белков, в публичной версии Claude.
Прошло всего шесть лет — от AlphaFold, предсказывающего структуру белка, до Claude, автономно проектирующего белки.
Источники:
https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design
https://www-cdn.anthropic.com/30bf50e22a01388bb29bf077ee3f244531594b7a.pdf
Эта статья из WeChat публичного аккаунта "Синьчжиюань" («Новая эра искусственного интеллекта»), автор: ASI启示录
