Claude читает молекулы по спектру лучше профильного софта химиков

Anthropic запустила в своём научном блоге направление по химии и показала первый результат: модель Claude Opus 4.7 справляется с расшифровкой ЯМР-спектров на уровне специализированного софта, а на части задач обходит его. Звучит как нишевая история для лабораторий, но за ней стоит сдвиг, который касается всей прикладной науки.

Зачем химику ЯМР. Прежде чем что-то синтезировать или изменить, химику нужно точно понять, с какой молекулой он работает. Молекулу не разглядеть в микроскоп, поэтому её структуру восстанавливают по спектрам. ЯМР-спектроскопия здесь одна из главных техник, и одновременно одна из самых трудоёмких: для каждого соединения химик вручную сопоставляет каждый пик в спектре с конкретным атомом в предполагаемой структуре. Цена ошибки высокая. Переставьте несколько связей между теми же атомами, и глюкоза превращается во фруктозу. Отразите молекулу в зеркальном виде, и снотворное может стать причиной тяжёлых пороков развития, как это произошло в истории с талидомидом.

Что именно проверяли. Команда взяла 20 соединений из препринтов ChemRxiv, опубликованных уже после даты обучения моделей, чтобы исключить подсматривание в тренировочные данные. Три модели Claude (Opus 4.7, Opus 4.6, Sonnet 4.6) сравнивали с профильными программами ChemDraw и MestReNova по прямому предсказанию: по структуре молекулы нужно было предсказать, где встанут все пики водорода и углерода вдоль одномерного спектра. Каждую модель Claude опрашивали по три раза на соединение и усредняли результат, классические программы выдают один и тот же ответ и запускались однократно.

Результат по прямому предсказанию. На водороде Opus 4.7 оказался самым точным: средняя ошибка ±0,079 ppm, это меньше половины допустимого окна. На углероде Opus 4.7 и MestReNova шли практически вровень, ±1,37 против ±1,48 ppm. Отдельно показателен трудный NH-протон в семействе хлорпиридазинов, чьё истинное положение лежит в узкой полосе между 6,8 и 7,9 ppm: Opus 4.7 ставил его чуть ниже, но стабильно, тогда как Sonnet 4.6 уезжал в диапазон 10–13 ppm. По форме пиков и расстоянию между подпиками все три модели Claude угадывали интервал с точностью до половины герца примерно в 80% случаев против 26–35% у ChemDraw и MestReNova.

Самое интересное начинается в обратную сторону. Прямое предсказание умеют и старые программы, поэтому Opus 4.7 попробовали на обратной задаче: восстановить структуру молекулы по её спектру. Это то, что существующий софт обычно оставляет человеку. Модели дали 15 задач, по три попытки на каждую, с точной молекулярной формулой и спектрами водорода и углерода. Восемь более простых структур Opus 4.7 восстановил в каждой попытке только по формуле и спектрам. На семи более сложных, с подсказкой в виде структуры исходного вещества, он дал верный ответ во всех трёх попытках для четырёх из них.

Почему это важно. Обычная модель общего назначения без химического дообучения дотянулась до специализированного софта, который годами затачивался под одну задачу. И сделала она это из того же списка пиков, который химик просто вставляет в чат, без лицензий, отдельного обучения и двумерных экспериментов, которых обычно требует специализированный софт для элюсидации структуры. Для рядового химика из академии или небольшой лаборатории это меняет порог входа в инструмент, который раньше был полностью ручным.

Где границы. Авторы честно оговаривают масштаб: 20 соединений на прямую задачу и 15 на обратную дают скорее индикативную, чем точную картину. На самых плотных обратных задачах без подсказки модель могла зациклиться в рассуждениях и не дать финальной структуры. Двумерные эксперименты и стереохимия остались за рамками, а покрытие по растворителям и классам соединений пока узкое. Следующий шаг это сотни соединений и десятки классов структур.

Куда движется направление. Anthropic расширяет программу AI for Science на химию и называет следующие узкие места: чтение и отрисовка структур из фигур и патентов, реакционные и синтетические рассуждения, механизмы реакций и работу с химической литературой. Ретросинтез, по словам команды, пока только предстоит просчитать. Цель формулируют аккуратно: понять, где модель экономит химику время, а где лучше полагаться на собственную экспертизу.

Источники и ссылки:

Статья Anthropic «Making Claude a chemist»: https://www.anthropic.com/research/making-claude-a-chemist

Препринты ChemRxiv, из которых взяты соединения: https://chemrxiv.org/doi/full/10.26434/chemrxiv.15002274/v1 , https://chemrxiv.org/doi/full/10.26434/chemrxiv-2025-59lfh , https://chemrxiv.org/doi/full/10.26434/chemrxiv.15002423/v1 , https://chemrxiv.org/doi/full/10.26434/chemrxiv.15002316/v1