Claude разработал молекулы, которые могут стать основой новых лекарств — результат проверили две лаборатории
Anthropic сообщила, что две версии Claude спроектировали молекулы, которые могут стать отправной точкой при создании новых лекарств. Они смогли прикрепиться к 14 из 15 заданных белков — это необходимо, чтобы будущий препарат мог воздействовать на нужный процесс в организме. Все варианты изготовили и проверили лаборатории Adaptyv Bio и Twist Bioscience: в опубликованном 18 августа отчёте успешными названы 354 из 1 320 молекул.
Чтобы лекарство подействовало, оно часто должно найти в организме определённый белок и связаться именно с ним. Это позволяет, например, заблокировать вредный процесс или доставить действующее вещество в нужное место. Claude проектировал небольшие белковые молекулы для такого точного связывания. Это лишь первый этап разработки: сами созданные молекулы пока не являются лекарствами.
Claude Opus 4.8 и экспериментальная модель Mythos Preview получили подробную инструкцию, доступ к научным публикациям, интернету, мощным вычислительным серверам и открытым программам для проектирования белков. Claude исследовал каждую мишень, выбирал подходящий участок на её поверхности, запускал специализированные программы, отсеивал слабые варианты и составлял итоговый список. Иными словами, он работал не как обычный чат-бот, а как координатор целой вычислительной лаборатории.
После запуска люди не подсказывали Claude, какую форму белка выбрать или какой вариант поставить выше. Они только подтверждали технические запросы, следили за работой инфраструктуры и передавали готовые последовательности на изготовление. Отдельные кампании занимали от 24 до 48 часов, но использовали очень большие вычислительные мощности, поэтому сравнивать это с парой дней работы на обычном компьютере нельзя.
Лаборатории проверяли варианты независимо друг от друга и не знали, какая версия Claude их предложила и какое место они занимали в его рейтинге. Общая доля успешных вариантов составила 26,8%. В разных режимах она менялась от 22,6% до 35,1%, тогда как Anthropic называет обычным для современных кампаний диапазон 10–15%.
Результаты, однако, сильно различались между мишенями. Для белка TREM2, связанного с работой иммунных клеток мозга, подошли 72 из 90 вариантов. Для сложного лабораторного белка MBP не сработал ни один из 90, а расчётные оценки заранее не показали, насколько неудачным окажется этот случай. Это значит, что даже уверенный компьютерный прогноз пока нельзя считать заменой настоящему эксперименту.
Есть и более важное ограничение: исследователи проверили связывание, но не доказали, что созданные белки действительно меняют работу мишеней нужным образом. Их структуру также не определяли в лаборатории — показанные в отчёте формы остаются компьютерными прогнозами. В работе не было и прямого соревнования с группой специалистов, получивших те же инструменты, время и вычислительный бюджет.
Поэтому говорить, что Claude уже создаёт лекарства, рано. Удачной молекуле ещё предстоит пройти проверки эффективности, безопасности, устойчивости и возможности массового производства, а затем — долгий путь испытаний на людях. Пока это технический отчёт самой Anthropic, хотя исходные данные и результаты измерений компания открыла для повторной проверки.
Главный результат эксперимента в другом: универсальная ИИ-модель смогла самостоятельно управлять сложным набором научных программ и довести работу до молекул, которые действительно изготовили и проверили. Если такой подход подтвердят независимые исследования, он сможет ускорить самый ранний этап поиска кандидатов и избавить специалистов от значительной части ручной вычислительной работы. Но окончательный ответ по-прежнему даёт не ИИ, а лабораторный эксперимент.