Anthropic дозволив Claude самостійно проєктувати білки, досягнувши 14 з 15 цілей — результат, який здивував досвідчених дослідників.
18 серпня Anthropic опублікував результати експерименту: Claude (Mythos Preview та Opus 4.8) автономно виконав повний робочий процес проєктування білків.
Йому було надано 15 білкових мішеней, і його попросили розробити нові білки, які могли б зв'язуватися з ними, і він досяг успіху на 14 мішенях.
З 1320 розроблених білків 354 були підтверджені двома незалежними лабораторіями, що становить загальний рівень успіху 26,8%.
Середній показник у цій галузі становить 10–15%.
Білкові зв'язувальні агенти є основою багатьох ліків: спочатку розробляють молекулу, яка може захопити цільовий білок, і лише тоді вона потенційно може стати ліками.
Цей процес проєктування зазвичай вимагає тижнів обчислень, оптимізації та скринінгу з боку інженерів-білків.
Від AlphaFold до Claude: передбачення білків і проєктування білків — це різні речі
Що зробив AlphaFold у 2020 році: за заданою послідовністю білка передбачити, яку форму він згортається.
Вхідні дані відомі, вихідні дані — це передбачення.
Це спеціально навчена модель білка, яка виконує одну дію досконало.
Те, що цього разу зробив Claude, відрізняється.
Він отримав лише назву цільового білка, і завдання полягало в тому, щоб розробити абсолютно новий білок з нуля для зв'язування з ним.
Вхідні дані — це назва, вихідні дані — новий білок.
Одне — це опис картини, інше — написання есе на задану тему.
Інструменти, які використовував Claude, були готовими — RFdiffusion, ProteinMPNN, ESMFold2 — ці моделі з відкритим кодом для проєктування білків і передбачення структури існують давно, і будь-яка лабораторія може їх завантажити.
Claude не винайшов нових інструментів; він виконав оркестрацію: дослідницька команда написала промпт обсягом близько 16 000 слів, закодувавши робочі знання інженерів-білків, включаючи етапи експерименту, доступні інструменти на кожному етапі та критерії скринінгу.
Цей промпт не вказує, яку частину білка атакувати, не вказує, який метод генерації використовувати, і не передбачає жодної послідовності.
Його передали Claude разом із обліковим записом хмарного сервера і дозволили йому працювати.
У багатоцільовому режимі одна сесія обробляла 14 мішеней за 48 годин; в одноцільовому режимі кожна мішень займала 24 години.
Люди-оператори робили лише три речі: схвалювали доступ до мережі, моніторили інфраструктуру та надсилали ранжовані розробки Claude до двох незалежних лабораторій (Adaptyv Bio та Twist Bioscience) для синтезу та тестування — жодна людина не втручалася в жодне проєктне рішення.
Claude сам вибирав мішені, вибирав епітопи, встановлював інструменти, запускав моделі, проводив скринінг та оптимізацію, ранжував і доставляв результати, врешті-решт викликавши 10 методів генерації структури та комбінуючи 24 комбінації інструментів.
Результати
Поточний середній рівень успіху в галузі проєктування білків становить 10–15%.
Claude досяг 22–35% у різних режимах, що у два-три рази вище середнього по галузі.
https://x.com/AnthropicAI/status/2089842389682954621
Якщо дивитися лише на власний топ-дизайн Claude, то відсоток влучень становить 49%: на кожні дві цілі топ-дизайн безпосередньо придатний для використання.
Результати для кількох цілей заслуговують на особливу згадку.
Adaptyv Bio раніше проводив відкритий конкурс на дизайн білка під назвою RBX1, де учасники з усього світу подали 245 дизайнів, і лише 9 виявилися успішними.
Claude подав 90 дизайнів на ту саму ціль, 28 з яких були успішними, а найкращий дизайн зв'язував ціль у десять разів міцніше, ніж чемпіон конкурсу.
TNFα є складнішою ціллю — один із найбільш продаваних препаратів у світі, Хуміра, діє шляхом зв'язування цього білка, але кілька команд експертів раніше намагалися створити новий дизайн біндера і всі зазнали невдачі.
Opus 4.8 створив 12 ефективних дизайнів, деякі з яких могли одночасно зв'язувати TNFα людини, мавпи та миші.
Були й невдачі: на білку під назвою MBP усі 90 дизайнів провалилися.
Подібні сигнали з'явилися і в аналітичній хімії.
Надавши Claude Opus 5 сирі дані з ЯМР-спектрометра та інструкцію з одного речення, він видав результати за 23 хвилини, що узгоджується з висновками ручного аналізу лабораторного хіміка, який витрачає від півгодини до години.
Ці два експериментальні напрямки відрізняються, але сигнал однаковий: Claude, модель загального призначення, автономно створював результати експертного рівня, підтверджені лабораторіями за 24–48 годин (48 годин у багатоцільовому режимі, 24 години в одноцільовому режимі) над дослідницькими завданнями, на які експерти витрачали б тижні.
Лише за шість років — зміни, що вражають
Біндери ще далекі від ліків: між ними є токсикологія, клінічні випробування та інші етапи, кожен з яких триває роками.
Усі структури є обчислювальними прогнозами, а не експериментально підтвердженими.
Claude використовує всі інструменти з відкритим кодом. Anthropic опублікував промпти, дані та всі 1440 моделей дизайну на HuggingFace, і будь-яка лабораторія може їх відтворити.
https://huggingface.co/datasets/Anthropic/claude-protein-binder-design/tree/main
Така автономна дослідницька здатність також несе ризики подвійного використання. Anthropic заблокував біологічні можливості, такі як дизайн білків, у публічній версії Claude.
Від AlphaFold, який передбачає структури білків, до Claude, який автономно проєктує білки, минуло лише шість років.
Посилання:
https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design
https://www-cdn.anthropic.com/30bf50e22a01388bb29bf077ee3f244531594b7a.pdf
Ця стаття з публічного акаунту WeChat "新智元", автор: ASI启示录
