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@frxiaobei· @frxiaobei · X·· 2026-08-19AI 评分64
AI 导读

Anthropic 测试 Claude 从零设计蛋白结合剂,针对 15 个蛋白靶点有 14 个获得成功,作者提到使用了 Claude Mythos Preview 和 Opus 4.8。

正文

Claude 刚做了一件比刷 benchmark 有意思得多的事,它开始真正参与药物研发的早期实验闭环。是的,分散下注意力,别总盯着程序员。

Anthropic 用 Claude Mythos Preview 和 Opus 4.8,针对 15 个蛋白靶点设计全新的蛋白结合剂,最终有 14 个靶点获得成功。

这里更关键的是结果。

Claude 负责选择结合位点、生成候选结构和序列,并调用多个专业的蛋白结构设计、序列设计和共折叠模型反复优化。随后,Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 把这些设计真正生产出来,并在湿实验中独立验证。

结果是,Claude 在不同设置下的单个设计命中率达到 22%~35%,而目前蛋白设计项目的典型命中率通常只有 10%~15%。其中一些设计的结合能力,甚至超过了此前公开发表的最好结果。

是不是药物研发人员已死😂。

但其实蛋白结合剂离真正成为药物还有很远,后面还有活性、安全性、药代、毒理、临床试验等一长串关卡,Anthropic 自己也明确承认,这只是药物研发非常早期的一步。

但它证明了一件事:
AI 除了写代码,还能够围绕一个科学目标,自主编排多个专业工具,生成可验证的实验假设,再把结果交给真实世界的实验系统检验。

我觉得是好事儿,AI 的输出开始穿过程序员的屏幕,进入实验室了。

让 AI 去改变其他人的游戏规则吧,比如药物研发人员。
不要再折腾程序员了。

原文:
https://t.co/cGKrRe7vZo

引用@AnthropicAI@AnthropicAI
Many drugs work by binding to a specific target in the body and blocking or changing what it does. An important first step in the drug development process is designing a molecule that can bind tightly to its target. Traditionally, that's meant weeks or months of expert work per target, sifting through a large number of candidates to identify the few that work. We wanted to test if Claude could successfully design novel protein binders from scratch (also called de novo design). With a protein design prompt written by a human expert, Claude autonomously designed protein binders against 14 out of 15 targets. We then worked with Adaptyv Bio and Twist Bioscience, who independently built and tested the proteins Claude designed.
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来源:@frxiaobei · x.com