Claude спроектировал 17 белков против яда скорпионов

Anthropic показала один из самых наглядных примеров того, как ИИ-модель от начала до конца проводит настоящую лабораторную работу. В исследовательском посте во вторник компания рассказала, что внутренняя модель Claude спроектировала небольшие белки, цепляющиеся за нейротоксины скорпионов, а независимые лаборатории подтвердили, что 17 из них действительно связываются. Объясняем, что это значит — и чего не значит.

Что такое белок-биндер и при чём тут скорпионы

Биндер — молекула, которая прочно прикрепляется к одной конкретной мишени. Природный пример — антитела. Если небольшой спроектированный белок (минибиндер) захватит ту часть токсина, что атакует нервные клетки, токсин теоретически не сможет навредить.

Укусы скорпионов — показательный случай. Anthropic приводит более 1,2 млн ужалений и свыше 3250 смертей в год, в основном детей в регионах со слабой медициной. Современные антидоты делают, иммунизируя лошадей ядом, собранным с тысяч скорпионов. Это занимает месяцы, действует лишь на несколько токсинов и часто дорого или в дефиците. Денег в отрасли мало, поэтому отравление скорпионами считают «забытой» тропической болезнью.

Что именно сделал Claude

Проект организовали вместе с Citrini Research. Модель работала в Claude Science по одному запросу и четырём уточнениям в течение 64 часов, в основном самостоятельно:

• выбрала структуры токсинов из Protein Data Bank и базы AlphaFold и по пять «горячих точек» на каждом;
• нацелилась на пять токсинов из Мексики (Cn2), Бразилии (Ts1), Северной Африки (AaH I, AaH II) и Ближнего Востока (LqhIII);
• с помощью 12 инструментов сгенерировала 318 484 дизайна, проверила 553 052 пары «дизайн — токсин» и отобрала 180; исследователи добавили ещё 31 — всего 211;
• вычисления заняли порядка 10 000 GPU-часов. По словам Anthropic, упрощённая схема на одном GPU за 24 часа даёт сопоставимые результаты в компьютерном моделировании.

Что показали лаборатории

Adaptyv Bio и Twist Bioscience синтезировали белки двумя разными способами и измеряли связывание методом поверхностного плазмонного резонанса. Чтобы дизайн засчитали, он должен был связываться в каждом повторе в обеих лабораториях — с константой 1 мкМ или сильнее — и не «липнуть» к постороннему человеческому белку.

• Прошли 17 дизайнов: семь против Cn2, по четыре против AaH I и AaH II и два против LqhIII. Против Ts1 не сработал ни один.
• Среди дизайнов под один токсин доля удачных — 18%, что, по словам Anthropic, типично для белкового дизайна.
• Два лучших, Cn2-B1 и Cn2-B2, связывались с наномолярной силой и, судя по всему, занимают то же место, что и LR — антитело, которое, по данным исследований, нейтрализует Cn2 у мышей.
• Все мультитоксинные дизайны не смогли связать больше одного токсина.

Почему это (пока) не антидот

Anthropic говорит прямо: связывание показали только с токсинами, синтезированными в лаборатории. Тестов на клетках и на животных не было, так что неизвестно, нейтрализуют ли эти белки яд. Превратить биндер в безопасное и доступное лекарство — самое сложное, подчёркивают внешние рецензенты Сусана Васкес Торрес (CNIO) и Тимоти Дженкинс (DTU).

Тем не менее это заметный шаг в превращении ИИ-моделей в исследовательские инструменты — наряду с такими проектами, как открытый TorchNeuron от AWS. Хотите запускать модели сами — начните с нашего гида ноутбук для локального ИИ и объяснения, сколько нужно оперативной памяти.