Claude 蛋白质设计与分析化学能力

TL;DR

Anthropic 已经证明，Claude 模型可以显著加速生命科学研究，通过自主设计高亲和力蛋白质结合剂并自动分析原始化学数据。在蛋白质设计方面，Claude 实现了 22% 至 35% 的命中率——超过了行业典型的 10-15%——而在分析化学方面，Claude Opus 5 在不到 25 分钟内处理了原始 NMR 和 LC-MS 文件，其准确度与专业合同实验室相当。

自主蛋白质结合剂设计

Claude 模型可以以极少的人类干预执行 de novo 蛋白质设计任务，产生的结合剂亲和力通常能达到或超过此前已发表的最佳结果。

性能与命中率

结合使用 Claude Opus 4.8 和 Mythos Preview，Anthropic 测试了模型针对 15 个靶点的能力。模型成功为其中 14 个靶点设计了结合剂。

• 命中率： 在一个多靶点 48 小时的任务中，Mythos Preview 和 Opus 4.8 分别实现了 26.7% 和 22.6% 的总命中率。当 Mythos Preview 在 24 小时的任务中专注于单个靶点时，命中率提高到了 35.1%。
• 对比： 这些结果显著优于目前蛋白质设计任务中常见的 10-15% 的命中率。
• 亲和力： Claude 为至少六个靶点产生了高亲和力结合剂（定义为 $K_D < 10$ nM），并为至少四个靶点匹配或超过了已报道的最佳亲和力。

特定靶点的成功案例与局限性

Claude 在不同的蛋白质结构中展示了专门的能力：

• RBX1： Mythos Preview（单靶点模式）实现了 40% 的命中率，而 Adaptyv Bio 竞赛中人类参与者的命中率为 3.7%，其顶尖设计甚至优于获胜的人类选手。
• TNFα： 虽然 Mythos Preview 失败了，但 Opus 4.8 成功地为这个具有挑战性的多聚体靶点设计了结合剂，包括能与人类、恒河猴和鼠类 TNFα 发生种属交叉反应的结合剂。
• β-sheets： Claude 在六个靶点中设计了 15 个经确认的结合剂，这些结合剂包含至少 20% 的 β-strand，展示了其对标准 α-helices 之外的复杂二级结构进行推理的能力。
• 挑战： 由于表面平滑，Claude 在处理 Maltose Binding Protein (MBP) 时遇到了困难，并且在处理 de novo 设计的 β-barrel 蛋白质 BBF-14 时表现有限。

技术执行

Claude 在 "Claude Science" 框架内自主运行，编排现有开源的结构设计、序列设计和共折叠模型。该模型处理了整个流程：选择靶点位点、生成候选结构、进行 in silico 优化，并筛选溶解度和表达量。唯一的人类参与仅限于授予网络/代码执行审批，以及为 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 的湿实验验证订购物理设计。

分析化学自动化

Claude Opus 5 可以自动化处理用于验证化学化合物身份和纯度的耗时过程，即解释原始仪器数据。

NMR 和 LC-MS 处理

在使用来自合同实验室的原始文件和两句提示词的任务中，Claude Opus 5 并行处理了数据：

• NMR Spectroscopy： Claude 将原始信号（自由感应衰减）转换为校准后的谱图和包含 18 个峰的表格。它将四个宽峰识别为可能是氮或氧的连接点，并正确地提出了一个重水交换实验来验证它们。其每个峰的氢计数与实验室结果的误差在 0.08 ¹H 以内。
• LC-MS (Liquid Chromatography-Mass Spectrometry)： Claude 解码了未记录的供应商二进制格式，以提取色谱图和质谱图。它测得化合物纯度为 96.4%，与实验室的 96.33% 几乎完全一致。

效率提升

Claude 分别在 23 分钟和 19 分钟内完成了两项分析。相比之下，合同实验室针对同一样本的最终报告在初始谱图获取后四天后才送达，这凸显了在减少与手动人类分析相关的滞后时间方面的显著优势。

安全与双重用途考虑

Anthropic 提醒，智能体化生物发现是 "dual-use"（双重用途）的，这意味着加速治疗开发的同一种能力也可能被用于开发生物武器。因此，蛋白质设计和其他具有双重用途的生物学能力在 Claude Fable 5 中仍不对公众开放。Anthropic 正在开发值得信赖的访问程序，以安全地为科学家提供这些工具。