Разработка лекарств начинается с создания молекул, способных точно связываться с мишенями в организме. Традиционно этот этап занимает недели или месяцы кропотливой работы экспертов. Anthropic показала, что её модель Claude может автономно проектировать новые белки-связующие: в ходе теста она успешно справилась с 14 из 15 мишеней.
Anthropic проверила способность Claude проектировать новые белки-связующие вещества с нуля (de novo design). Модель, используя подсказку от эксперта, автономно разработала такие белки для 14 из 15 целевых мишеней. Создание молекулы, которая надёжно связывается с нужной мишенью в организме, — это важнейший первый шаг в разработке лекарств, который обычно требует недель или месяцев работы экспертов, отбирающих перспективные кандидаты из множества вариантов.
Для проверки результатов Anthropic сотрудничала с Adaptyv Bio и Twist Bioscience. Эти компании независимо друг от друга синтезировали и протестировали белки, спроектированные Claude, подтвердив их работоспособность. Чтобы сделать исследование прозрачным и доступным, Anthropic выложила на Hugging Face датасет claude-protein-binder-design. Он содержит использованные промпты и данные эксперимента.
Этот ставит Claude в ряд с другими ИИ-системами в области проектирования белков. Например, DeepMind AlphaProteo также генерирует новые белки-связующие, фокусируясь на таких мишенях, как VEGF-A, связанный с раком. В отличие от систем предсказания, таких как AlphaFold 3 от Isomorphic Labs и Google DeepMind, которая с высокой точностью предсказывает структуры белков, ДНК и других молекул, Claude занимается именно генеративным проектированием de novo.
Способность Claude автономно создавать новые белки-связующие переводит ИИ из инструмента предсказания в генеративное проектирование биомолекул. Это шаг, который может радикально ускорить и удешевить критически важный первый этап разработки лекарств. Однако масштабируемость и экономическая эффективность этого подхода в реальных условиях разработки препаратов ещё предстоит оценить.