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

Các nhà đầu tư Hàn Quốc đã quay trở lại thị trường! Khối lượng giao dịch phá kỷ lục và altcoin này đã chạm đỉnh!

Nhà đầu tư Hàn Quốc đang quay trở lại thị trường tiền điện tử, thúc đẩy bởi đà tăng mạnh gần đây của Bitcoin. Sàn giao dịch lớn nhất nước này, Upbit, ghi nhận khối lượng giao dịch trong 24 giờ tăng 273%, lên 1,84 tỷ USD, mức cao nhất kể từ giữa tháng Ba. XRP là tài sản được giao dịch nhiều nhất trên Upbit, với khối lượng khoảng 418,9 triệu USD, tiếp theo là Bitcoin, USDT và Ethereum. Sàn Bithumb lớn thứ hai cũng chứng kiến khối lượng tăng 132,9%, lên 934,9 triệu USD, với XRP dẫn đầu. Chuyên gia Min Jeong từ Presto Research cho biết thị trường giá xuống kéo dài từ cuối 2025 đến 2026 đã khiến các nhà đầu tư Hàn Quốc rời bỏ thị trường tiền điện tử để tập trung vào cổ phiếu. Tuy nhiên, đà tăng của Bitcoin gần đây đã khơi dậy lại sự quan tâm của họ. Jeong nhận định rằng nếu xu hướng tăng tiếp tục, dòng vốn từ Hàn Quốc đổ vào thị trường tiền điện tử có thể còn lớn hơn nữa, do các nhà đầu tư nước này có xu hướng tìm kiếm lợi nhuận và sẵn sàng dịch chuyển vốn, điều này có thể làm gia tăng thêm đà tăng của thị trường.

cryptonews.ru49 phút trước

Các nhà đầu tư Hàn Quốc đã quay trở lại thị trường! Khối lượng giao dịch phá kỷ lục và altcoin này đã chạm đỉnh!

cryptonews.ru49 phút trước

Flowra Khởi Chạy Phiên Đấu Giá Mở Dòng Lệnh cho Việc Xây Dựng Khối Solana

Solana đang trải qua một đợt cải tổ cơ sở hạ tầng lớn. Flowra, một công ty cơ sở hạ tầng blockchain, đã ra mắt hệ thống xây dựng khối mới có tên Đấu giá Dòng lệnh Mở (OOA). Hệ thống này được thiết kế để tăng tính cạnh tranh trong việc sắp xếp giao dịch và giúp các trình xác thực (validator) nhận được phần giá trị lớn hơn từ MEV (Giá trị Có thể Trích xuất Tối đa). Hiện tại, thị trường sắp xếp giao dịch và MEV của Solana vẫn tập trung cao độ, với nhiều trình xác thực phụ thuộc vào các kênh dòng lệnh đóng. OOA thay đổi điều này bằng cách cho phép các "searcher" đã đăng ký cạnh tranh để đưa giao dịch vào khối thông qua một cuộc đấu giá mở. Flowra cho rằng cách tiếp cận này có thể cải thiện việc khám phá giá và tạo thêm cơ hội thu nhập cho trình xác thực. Kết quả thử nghiệm ban đầu rất khả quan, với một trình xác thực được trang bị Flowra đã tăng 20,6% đơn vị tính toán mỗi khối, đạt 101% mức trung bình mạng lưới, cùng phí khối cao hơn và thời gian hoạt động ổn định 99,999%. Bên cạnh phiên đấu giá, Flowra còn giới thiệu Chính sách Khối Lập trình được, cho phép trình xác thực kiểm soát nhiều hơn các giao dịch được đưa vào khối, hữu ích cho các yêu cầu tuân thủ. Họ cũng hợp tác với Honeypot để tích hợp khả năng sàng lọc rủi ro và tuân thủ ở lớp xây dựng khối này. Mô hình của Flowra lấy cảm hứng từ thị trường xây dựng khối cạnh tranh của Ethereum. Công ty tin rằng với thông lượng giao dịch cao và độ trễ thấp, Solana có thể hỗ trợ một mô hình tương tự. OOA hiện đã sẵn sàng cho các trình xác thực và searcher trong hệ sinh thái Solana.

TheNewsCrypto1 giờ trước

Flowra Khởi Chạy Phiên Đấu Giá Mở Dòng Lệnh cho Việc Xây Dựng Khối Solana

TheNewsCrypto1 giờ trước

Besu Tiết Lộ Năm Lỗ Hổng Bảo Mật Do CertiK Phát Hiện Đã Được Sửa Trong Bản Cập Nhật Mới Nhất

Khách hàng Ethereum Besu đã tiết lộ chi tiết về năm lỗ hổng bảo mật do công ty an ninh blockchain CertiK phát hiện. Tất cả đều được khắc phục trong phiên bản 26.7.1 phát hành ngày 27/7. Các vấn đề có mức độ nghiêm trọng từ Nhỏ đến Lớn và đã được xử lý trước khi thông tin kỹ thuật được công bố rộng rãi vào ngày 14/8. Besu đã khuyến nghị các nhà vận hành nút nâng cấp lên phiên bản đã vá. Các lỗ hổng liên quan đến xử lý thông báo khối, đệm đề xuất đồng thuận độ cao tương lai, đăng ký WebSocket và tạo bộ lọc JSON-RPC. Trong một số cấu hình nhất định, chúng có thể làm cạn kiệt bộ nhớ hoặc khả năng xử lý luồng của nút, ảnh hưởng đến khả năng sẵn sàng hoặc xử lý đồng thuận. Phiên bản 26.7.1 bổ sung các biện pháp kiểm soát mới, bao gồm giới hạn cấu hình cho bộ lọc JSON-RPC đang hoạt động, thời gian chờ bộ lọc và giới hạn số lượng đăng ký WebSocket tích cực. Các lỗ hổng được phát hiện thông qua nghiên cứu độc lập của CertiK bằng phương pháp thử nghiệm đối kháng Chain Scan. Besu đã công bố bốn thông báo bảo mật chi tiết về các phát hiện và biện pháp khắc phục.

TheNewsCrypto1 giờ trước

Besu Tiết Lộ Năm Lỗ Hổng Bảo Mật Do CertiK Phát Hiện Đã Được Sửa Trong Bản Cập Nhật Mới Nhất

TheNewsCrypto1 giờ trước

Robot GPT-3 Shocks Silicon Valley, Zero Lines of Code, Learns in Seconds, Backed by Jensen Huang and Fei-Fei Li

Ngày 19/8, công ty Generalist AI tại Thung lũng Silicon đã ra mắt mô hình cơ bản mới GEN-1.5, được ví như "thời khắc GPT-3 của trí tuệ thể hiện". Mô hình này cho phép robot học thao tác vật lý chỉ qua một lần xem demo duy nhất mà không cần viết code hay huấn luyện lại, với tỷ lệ thành công trung bình đạt 59% cho 10 tác vụ. GEN-1.5 gây ấn tượng với khả năng ứng biến, như tự động chuyển từ chiến thuật "quét" sang "xúc và đổ" khi công cụ thay đổi, dù chưa từng được dạy. Những khả năng này xuất hiện một cách tự nhiên từ quá trình tiền huấn luyện quy mô lớn kéo dài 8 tháng trên dữ liệu tương tác vật lý, cho thấy dấu hiệu của Định luật Scaling trong lĩnh vực này. Thời điểm ra mắt trùng với tuần lễ sôi động của ngành robot: Công ty Unitree lên sàn chứng khoán, Hội nghị Robot Thế giới (WRC) và Thế vận hội Robot hình người khai mạc. Các chuyên gia như Jim Fan của NVIDIA chỉ ra rằng dữ liệu huấn luyện phong phú, bao gồm cả hành động lặp lại và khắc phục sai sót của con người, là chìa khóa cho khả năng của GEN-1.5. Dù các demo hiện tại còn đơn giản, đây được xem là bước tiến quan trọng, hứa hẹn giảm chi phí thích ứng tác vụ về gần như bằng không và mở ra khả năng ai cũng có thể lập trình robot trong tương lai.

marsbit1 giờ trước

Robot GPT-3 Shocks Silicon Valley, Zero Lines of Code, Learns in Seconds, Backed by Jensen Huang and Fei-Fei Li

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片