Claude de Anthropic diseña autónomamente fijadores de proteínas dirigidos a neurotoxinas de escorpión

Anthropic y Citrini Research utilizaron un modelo interno de Claude para generar autónomamente mini-fijadores de proteínas contra cinco neurotoxinas de escorpión de cuatro especies de escorpión, produciendo 318,484 diseños candidatos durante una ejecución autónoma de 24 horas tras un único prompt inicial. De 211 diseños probados en laboratorio, 17 cumplieron los criterios de fijador funcional. Las neurotoxinas de escorpión matan a más de 3,250 personas al año. Los dos fijadores más fuertes se unieron con alta afinidad a Cn2, una toxina del escorpión mexicano, y las pruebas de laboratorio sugieren que se acoplan en o cerca del mismo sitio que un anticuerpo conocido por neutralizar Cn2 en ratones. No se ha probado si los fijadores funcionan realmente como antiveneno. Claude operó dentro de Claude Science, el entorno de IA de Anthropic para investigadores. Tras el prompt inicial, Claude trabajó autónomamente durante 24 horas antes de que el equipo de investigación dirigiera el esfuerzo con instrucciones adicionales. Claude seleccionó 180 candidatos de su salida; el equipo añadió 31 más, llevando el total probado a 211. En un estudio anterior, Claude había diseñado mini-fijadores contra 14 de 15 proteínas objetivo, logrando tasas de éxito del 22 al 35 por ciento en comparación con una línea base típica del 10 al 15 por ciento. Expertos externos Susana Vázquez Torres y Timothy P. Jenkins calificaron el trabajo como un primer paso prometedor, y dos laboratorios independientes confirmaron los resultados. El proyecto llega mientras OpenAI simultáneamente se adentra más en las ciencias de la vida, habiendo adquirido Orchestra Bio e integrado sus agentes de desarrollo de fármacos en la suite Rosalind. Ambos esfuerzos posicionan a las empresas de modelos frontera como participantes directos en los pipelines de biología de laboratorio húmedo en lugar de proveedores de herramientas, aunque el enfoque de Anthropic se basa en la generación autónoma de diseños mientras que la ruta Rosalind de OpenAI se centra en la adquisición de infraestructura existente de agentes farmacéuticos.

(Fuente：Vector Wire)