Claude bắt đầu tự thiết kế protein mới, hiệu suất vượt xa chuyên gia con người hàng chục lần

marsbitXuất bản vào 2026-08-19Cập nhật gần nhất vào 2026-08-19

Tóm tắt

Anthropic đã công bố thử nghiệm để Claude tự chủ thiết kế protein. Chỉ với tên của 15 protein đích, Claude (các phiên bản Mythos Preview và Opus) đã tự động thực hiện toàn bộ quy trình: chọn vị trí tác động, sử dụng kết hợp các công cụ mã nguồn mở (như RFdiffusion, ProteinMPNN), tạo, tối ưu hóa và lựa chọn các thiết kế protein liên kết mới. Quá trình này diễn ra trong 24-48 giờ mà không có sự can thiệp quyết định của con người. Kết quả, trong 1320 thiết kế, 354 thiết kế được hai phòng thí nghiệm độc lập xác nhận là hiệu quả, đạt tỷ lệ thành công tổng thể 26.8% – cao gấp 2-3 lần mức trung bình ngành (10-15%). Đặc biệt, thiết kế được Claude xếp hạng cao nhất có tỷ lệ thành công 49%. Claude đã thành công với các mục tiêu khó như TNFα và vượt trội trong một cuộc thi thiết kế protein RBX1 trước đó. Thí nghiệm này cho thấy khả năng của mô hình AI tổng quát như Claude trong việc tự động hóa các nhiệm vụ nghiên cứu chuyên sâu, đẩy nhanh đáng kể giai đoạn đầu của quy trình phát triển dược phẩm. Anthropic đã công khai dữ liệu và mã để tái hiện, đồng thời khóa khả năng sinh học trong Claude phiên bản công cộng vì lo ngại rủi ro kép.

Anthropic để Claude tự thiết kế protein, 15 mục tiêu đã trúng 14 – thành tích này khiến các nhà nghiên cứu trong ngành ngạc nhiên.

Ngày 18 tháng 8, Anthropic đã công bố một kết quả thử nghiệm: Claude (Mythos Preview và Opus 4.8) tự hoàn thành toàn bộ quy trình thiết kế protein.

Cho nó 15 protein mục tiêu, yêu cầu nó tự thiết kế protein mới có thể liên kết với chúng, và 14 mục tiêu đã thành công.

Trong 1320 thiết kế, 354 thiết kế được xác minh là hiệu quả bởi hai phòng thí nghiệm độc lập, tỷ lệ thành công tổng thể là 26,8%.

Mức trung bình ngành trong lĩnh vực này là 10%–15%.

Chất kết hợp protein là nền tảng cho hiệu quả của nhiều loại thuốc: đầu tiên phải thiết kế một phân tử có thể bắt lấy protein mục tiêu, sau đó mới có khả năng phát triển thành thuốc.

Quá trình thiết kế này thường cần các kỹ sư protein tính toán hàng tuần, tối ưu hóa và sàng lọc.

Từ AlphaFold đến Claude: Dự đoán protein và thiết kế protein là hai việc khác nhau

Việc AlphaFold làm vào năm 2020: Cho trước một trình tự protein, dự đoán nó gấp thành hình dạng nào.

Đầu vào đã biết, đầu ra là dự đoán.

Nó là một mô hình protein được huấn luyện chuyên biệt, làm một việc đến mức tối đa.

Còn việc Claude làm lần này thì khác.

Nó chỉ nhận được tên của protein mục tiêu, nhiệm vụ là từ con số không thiết kế một protein hoàn toàn mới để liên kết với nó.

Đầu vào là tên, đầu ra là protein mới.

Một bên là miêu tả hình ảnh, một bên là bài luận theo chủ đề.

Các công cụ Claude sử dụng đều có sẵn – RFdiffusion, ProteinMPNN, ESMFold2, những mô hình thiết kế và dự đoán cấu trúc protein nguồn mở này đã tồn tại từ lâu, bất kỳ phòng thí nghiệm nào cũng có thể tải về.

Claude không phát minh ra công cụ mới, nó làm công việc sắp xếp: Nhóm nghiên cứu viết một bản hướng dẫn khoảng 1,6 vạn từ, mã hóa kiến thức công việc của kỹ sư protein vào đó, bao gồm các giai đoạn thử nghiệm, công cụ có thể sử dụng và tiêu chuẩn sàng lọc ở mỗi giai đoạn.

Bản hướng dẫn này không chỉ định bắt đầu từ mặt nào của protein, không chỉ định sử dụng phương pháp tạo nào, không đặt trước bất kỳ trình tự nào.

Trao cho Claude, cung cấp một tài khoản máy chủ đám mây, để nó chạy.

Chế độ đa mục tiêu xử lý đồng thời 14 mục tiêu trong 48 giờ một Phiên, chế độ đơn mục tiêu mất 24 giờ cho mỗi mục tiêu.

Nhà điều hành con người chỉ làm ba việc: Phê duyệt truy cập mạng, giám sát cơ sở hạ tầng, gửi các thiết kế đã được Claude sắp xếp đến hai phòng thí nghiệm độc lập (Adaptyv Bio và Twist Bioscience) để tổng hợp và kiểm tra – không ai can thiệp vào bất kỳ quyết định thiết kế nào.

Claude tự chọn điểm đích, chọn epitope, cài đặt công cụ, chạy mô hình, sàng lọc tối ưu hóa, sắp xếp giao hàng, cuối cùng đã gọi 10 phương pháp tạo cấu trúc, ghép thành 24 tổ hợp công cụ.

Kết quả

Tỷ lệ thành công trung bình hiện tại trong lĩnh vực thiết kế protein là 10%–15%.

Claude chạy ở các chế độ khác nhau đạt 22%–35%, gấp hai đến ba lần mức trung bình ngành.

https://x.com/AnthropicAI/status/2089842389682954621

Nếu chỉ xem thiết kế được Claude tự xếp hạng cao nhất, tỷ lệ trúng là 49%: Cứ hai mục tiêu, thì thiết kế xếp hạng đầu tiên có một cái có thể dùng trực tiếp.

Kết quả của một vài mục tiêu đáng nói riêng.

Adaptyv Bio trước đây đã tổ chức một cuộc thi thiết kế công khai cho một protein tên là RBX1, những người tham gia toàn cầu đã gửi 245 thiết kế, chỉ có 9 cái thành công.

Claude trên cùng một mục tiêu đó đã gửi 90 thiết kế, 28 cái thành công, thiết kế tốt nhất bắt mục tiêu chặt chẽ gấp mười lần so với quán quân cuộc thi.

TNFα là một mục tiêu khó hơn – một trong những loại thuốc bán chạy nhất toàn cầu Humira hoạt động dựa trên việc liên kết với protein này, nhưng nhiều nhóm chuyên gia trước đây đã thử thiết kế chất kết hợp từ đầu, tất cả đều thất bại.

Opus 4.8 đã tạo ra 12 thiết kế hiệu quả, một số còn có thể liên kết đồng thời TNFα của người, khỉ, chuột xuyên loài.

Cũng có thất bại: Trên một protein tên là MBP, 90 thiết kế đều hỏng hết.

Phân tích hóa học cũng có tín hiệu tương tự.

Cho Claude Opus 5 dữ liệu thô của máy cộng hưởng từ hạt nhân và một câu lệnh, 23 phút cho kết quả, nhất quán với kết luận phân tích thủ công từ nửa giờ đến một giờ của nhà hóa học trong phòng thí nghiệm.

Hai hướng thử nghiệm khác nhau, tín hiệu nhất quán: Mô hình tổng quát Claude này, trong nhiệm vụ nghiên cứu cần chuyên gia hoàn thành hàng tuần, đã tự chủ chạy ra kết quả cấp chuyên gia được xác minh trong phòng thí nghiệm trong vòng 24 đến 48 giờ (chế độ đa mục tiêu 48 giờ, chế độ đơn mục tiêu 24 giờ).

Chỉ sáu năm ngắn ngủi, trời đất đảo lộn

Chất kết hợp còn cách xa thuốc, giữa chừng còn cách các khâu độc tính, thử nghiệm lâm sàng, mỗi bước đều cần nhiều năm.

Tất cả cấu trúc đều là dự đoán tính toán, chưa được xác minh cấu trúc thử nghiệm.

Claude sử dụng toàn bộ công cụ nguồn mở, Anthropic đã mở nguồn bản hướng dẫn, dữ liệu và toàn bộ 1440 mô hình thiết kế trên HuggingFace, bất kỳ phòng thí nghiệm nào cũng có thể tái hiện.

https://huggingface.co/datasets/Anthropic/claude-protein-binder-design/tree/main

Loại năng lực nghiên cứu tự chủ này đồng thời có rủi ro mục đích kép, Anthropic đã khóa các khả năng sinh học như thiết kế protein trong phiên bản công khai của Claude.

Từ AlphaFold dự đoán cấu trúc protein đến Claude tự chủ thiết kế protein, mới chỉ trôi qua sáu năm.

Tài liệu tham khảo:

https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design

https://www-cdn.anthropic.com/30bf50e22a01388bb29bf077ee3f244531594b7a.pdf

Bài viết này đến từ tài khoản WeChat công cộng “Tân Trí Nguyên”, tác giả: ASI Khải Thị Lục

Câu hỏi Liên quan

QClaude thiết kế protein tự chủ đạt thành công như thế nào so với con người?

AClaude đã tự chủ hoàn thành quy trình thiết kế protein cho 15 mục tiêu, thành công với 14 mục tiêu. Trong 1320 thiết kế, 354 thiết kế được xác nhận hiệu quả bởi hai phòng thí nghiệm độc lập, đạt tỷ lệ thành công tổng thể 26.8%, cao gấp 2-3 lần mức trung bình ngành (10%-15%).

QSự khác biệt giữa việc AlphaFold dự đoán cấu trúc protein và Claude thiết kế protein là gì?

AAlphaFold (2020) thực hiện 'dự đoán cấu trúc': nhận trình tự protein đã biết và dự đoán hình dạng 3D của nó. Claude thực hiện 'thiết kế từ đầu': chỉ nhận tên protein mục tiêu và phải tự tạo ra một protein hoàn toàn mới có khả năng liên kết với mục tiêu đó. Một bên là 'mô tả hình ảnh', một bên là 'viết bài luận theo chủ đề'.

QCon người đã can thiệp như thế nào vào quá trình thiết kế protein tự chủ của Claude?

ACon người chỉ thực hiện ba việc: phê duyệt quyền truy cập mạng, giám sát cơ sở hạ tầng máy chủ, và gửi các thiết kế do Claude sắp xếp đến hai phòng thí nghiệm độc lập (Adaptyv Bio và Twist Bioscience) để tổng hợp và kiểm tra. Không có bất kỳ sự can thiệp nào vào quyết định thiết kế của Claude.

QKết quả ấn tượng nhất trong thí nghiệm thiết kế protein của Claude là gì?

ACó vài kết quả nổi bật: 1) Với protein RBX1, Claude tạo ra 90 thiết kế, 28 thành công, và thiết kế tốt nhất liên kết chặt chẽ gấp 10 lần so với nhà vô địch một cuộc thi công khai trước đó. 2) Với TNFα - một mục tiêu khó mà nhiều nhóm chuyên gia từng thất bại, Claude Opus 4.8 tạo ra 12 thiết kế hiệu quả, một số còn có thể liên kết đồng thời với TNFα của người, khỉ và chuột.

QAnthropic đã xử lý như thế nào với rủi ro kép từ khả năng nghiên cứu tự chủ như của Claude?

AAnthropic thừa nhận khả năng nghiên cứu tự chủ này có nguy cơ sử dụng kép (cho mục đích tốt và xấu). Để giảm thiểu rủi ro, họ đã chặn các khả năng sinh học như thiết kế protein trong phiên bản Claude công khai. Đồng thời, họ đã công khai toàn bộ dữ liệu, lời nhắc và 1440 mô hình thiết kế trên HuggingFace để bất kỳ phòng thí nghiệm nào cũng có thể kiểm chứng và tạo điều kiện cho nghiên cứu an toàn, minh bạch.

Nội dung Liên quan

Giám đốc đầu tư của Arca: Khi giao thức bắt đầu kiếm tiền, nên định giá token như thế nào?

Bài viết thảo luận về việc định giá token khi các giao thức phi tập trung bắt đầu tạo ra doanh thu thực sự. Tác giả đồng ý với quan điểm của Matt Hougan (Bitwise) rằng việc liên kết doanh thu với người nắm giữ token thông qua cơ chế như mua lại token có thể làm tăng gấp đôi định giá tài sản crypto. Tuy nhiên, việc một giao thức có doanh thu không tự động khiến token của nó có giá trị. Khác với cổ đông sở hữu tài sản và quyền đòi lại giá trị cuối cùng, người nắm giữ token không có con đường thoát cuối cùng tương tự như được mua lại. Do đó, cần có cơ chế rõ ràng để giá trị kinh tế của giao thức chuyển đến token. Cơ chế mua lại token là một cách trực tiếp, nhưng không phải lúc nào cũng là chiến lược phân bổ vốn tốt nhất. Các giao thức non trẻ, tăng trưởng nhanh nên tái đầu tư lợi nhuận nếu kỳ vọng lợi nhuận cao. Vấn đề là thời điểm và sự đảm bảo rằng cuối cùng sẽ có dòng chảy giá trị. Các nhà đầu tư cần phân biệt giữa một giao thức có kế hoạch tái đầu tư thông minh và một giao thức không có cơ chế đáng tin cậy để chuyển giá trị cho người nắm giữ token. Việc định giá nên phản ánh sự khác biệt này. Khi ngày càng nhiều giao thức tạo ra dòng tiền tự do, việc phân bổ vốn (tái đầu tư, mua lại, dự trữ) trở thành vấn đề quan trọng. Các giao thức có cơ chế rõ ràng để chia sẻ giá trị dư thừa với người nắm giữ token theo thời gian nên được định giá cao hơn so với những giao thức không có. Việc áp dụng khung định giá cơ bản này có thể thu hẹp khoảng cách chiết khấu lớn mà token crypto hiện có so với cổ phiếu truyền thống. Tóm lại, đầu tư crypto đang chuyển sang phân tích cơ bản: tăng trưởng doanh thu, lợi nhuận, phân bổ vốn hiệu quả và cuối cùng là chia sẻ thành quả với người nắm giữ token.

marsbit9 phút trước

Giám đốc đầu tư của Arca: Khi giao thức bắt đầu kiếm tiền, nên định giá token như thế nào?

marsbit9 phút trước

Đề xuất của SEC là một bước tiến 'quan trọng' so với các quy định tiền số 'không phù hợp': Ủy viên Pierce

Ủy viên Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC) Hester M. Peirce tuyên bố đề xuất mới của SEC là một bước tiến quan trọng so với các quy định về tiền điện tử "không phù hợp" trước đây. Bà chỉ ra rằng một thế hệ đã gặp khó khăn do cách tiếp cận cứng nhắc và áp dụng các quy tắc không phù hợp của SEC. Tuy nhiên, các hướng dẫn mới này hướng tới việc thiết lập các quy tắc rõ ràng, hợp lý và có thể thực thi cho lĩnh vực tiền điện tử. Chủ tịch SEC Paul S. Atkins cũng hoan nghênh sáng kiến này, thừa nhận cách tiếp cận trước đây chủ yếu dựa trên hành động thực thi đã đẩy các khoản đầu tư ra nước ngoài và hạn chế khả năng bảo vệ nhà đầu tư trong nước. Đề xuất được công bố nhằm thiết lập một khuôn khổ rõ ràng và phù hợp cho các hợp đồng đầu tư liên quan đến tài sản tiền điện tử, cho phép các tổ chức huy động vốn trong khi vẫn bảo vệ nhà đầu tư. Động thái này diễn ra sau khi Thượng viện Hoa Kỳ không thể thông qua Đạo luật Rõ ràng Thị trường Tài sản Kỹ thuật số (CLARITY Act) - dự luật nhằm tạo ra khuôn khổ toàn diện cho các cơ quan quản lý giám sát ngành công nghiệp tiền điện tử. Vào cuối tháng 7, Chủ tịch Atkins cho biết SEC đã sẵn sàng xây dựng các quy tắc cho tài sản kỹ thuật số nếu Thượng viện không thông qua CLARITY Act. Trong khi đó, Galaxy Digital đã giảm đánh giá khả năng thông qua đạo luật này vào năm 2026 xuống còn 10%, chỉ ra nhiều vấn đề chính sách chưa được giải quyết và khung thời gian hạn hẹp sau khi Quốc hội trở lại làm việc.

cryptonews.ru44 phút trước

Đề xuất của SEC là một bước tiến 'quan trọng' so với các quy định tiền số 'không phù hợp': Ủy viên Pierce

cryptonews.ru44 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片