Anthropic Claude Opus 4.7 化學版本發布：NMR 預測與結構解析
簡要重點
Claude Opus 4.7 在正向預測準確度上達到或超越專用 NMR 工具（如 ChemDraw 和 MestReNova）的水準，並能從 1D NMR 譜圖與分子式中提出正確的分子結構，顯示通用型大語言模型如今已具備與傳統譜圖分析競爭的能力。
為何 NMR 對化學至關重要
化學家依賴 NMR 光譜來推斷分子結構，因為大多數小分子無法直接觀測。解析 NMR 譜圖需要將每個峰與特定原子對應，這是一項耗時的步驟，會拖慢合成研究進程。自動化此步驟將加速新藥開發、材料設計，以及許多依賴快速結構驗證的領域。
正向預測表現
結論： Opus 4.7 在 ¹H 化學位移上的平均絕對誤差（MAE）最低（±0.079 ppm），在 ¹³C 位移上與 MestReNova 持平（±1.37 ppm），優於舊版 Claude 模型，並與專用軟體表現相當。
- 基準資料集： 來自後截止 ChemRxiv 預印本的 20 種新化合物，涵蓋四種不同骨架家族，每種都帶來獨特的 NMR 挑戰。
- 方法： 每個工具接收 SMILES 字串與溶劑資訊，並預測完整的 ¹H 和 ¹³C 譜圖。Claude 模型針對每種化合物進行三次查詢，結果取平均。
- 誤差指標： 若峰落在 ±0.20 ppm（¹H）或 ±1.0 ppm（¹³C）範圍內，即視為正確。Opus 4.7 在此範圍內的峰比例最高。
- 峰形與分裂： 除了化學位移準確度，Opus 4.7 比 ChemDraw 或 MestReNova 更常重現實驗分裂模式，且在約 80 % 的情況下預測次峰間距在半赫茲以內（對比傳統工具僅 26–35 %）。
*圖 1. 選取的骨架家族，用以探測不同的 NMR 挑戰。
*圖 2. 各工具在 ¹H（左）與 ¹³C（右）位移上的平均絕對誤差（深色）與均方根誤差（淺色）。
反向預測（結構解析）
結論： Opus 4.7 僅憑譜圖與分子式，正確識別出全部八種簡單分子；當額外提供反應起始物的 SMILES 作為提示時，七個較複雜目標中有四個在每次運行中均成功解析。
- 任務設計： 15 種文獻化合物提供其精確分子式、¹H 與 ¹³C 譜圖，對七個最困難案例還提供反應起始物的 SMILES。
- 輸出： 對每道題目，Claude 回傳最多三個排序後的候選結構，並進行三次查詢。
- 結果： 簡單目標（單環或兩片段）成功解析率達 100 %。對於結構密集的目標，當提供起始物背景資訊時，成功率為 100 %（四個化合物）或 66 %（兩個化合物）。
*圖 3. 各反向預測問題的成功次數；綠色邊框 = 僅譜圖 + 分子式，藍色邊框 = 譜圖 + 分子式 + 起始物提示。
當前研究的限制
結論： 基準測試規模小且範圍狹窄，因此結果僅具參考價值，而非定論。
- 資料集規模： 僅測試 20 種正向預測與 15 種反向預測化合物，每種代表單一骨架類別。
- 輸入限制： 最困難的反向任務需提供起始物 SMILES；若無此提示，模型難以收斂至單一結構。
- 化學多樣性： 某些雜環 NH 系統、立體化學資訊，以及 2D NMR 實驗（COSY、HSQC、HMBC）未納入評估。
- 溶劑覆蓋範圍： 測試僅限 DMSO‑d₆、CDCl₃ 和 D₂O；其他常見氘代溶劑尚未評估。
- 可擴展性： 在 20–30 個骨架家族中處理數百種化合物的表現仍為開放問題。
Claude 在化學領域的未來發展路徑
結論： Anthropic 將優先解決四個瓶頸——結構數位化、反應推理、機制解釋與文獻理解，以擴展 Claude 在譜圖分析以外的應用。
- 結構萃取： 將手繪草圖、專利圖像與簡報圖片轉換為機器可讀格式（SMILES、InChI），並生成系統性 IUPAC 名稱。
- 合成規劃： 提出、評估與批判合成路徑，包含試劑選擇、選擇性預測與副產物預測。
- 機制洞察： 以化學家易懂的語言，用電子推移箭頭、中間體結構與過渡態推理，解釋反應途徑。
- 文獻挖掘： 解析方法章節、補充資訊與專利，無論命名慣例或圖形表示為何，皆能提取相關化學資料。
這些領域成熟度各異；譜圖分析最為成熟，因此最先進行基準測試，而逆合成與機制推理仍處於規劃階段。
如何合作
Anthropic 正擴展其 AI for Science 計畫，以支援可受益於 Claude 多模態推理的化學專案。有興趣合作的研究人員可透過計畫頁面申請，或致電 scienceblog@anthropic.com 聯絡。
參考文獻
Sources
- OriginalMaking Claude a chemist
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