„Anthropic“ sukurti agentiniai dirbtinio intelekto modeliai „Claude Mythos Preview“ ir „Claude Opus 4.8“ pasiekė rekordinį autonominio baltymų, galinčių „prisijungti“ prie pasirinktų biologinių taikinių, projektavimo rezultatą. Nepriklausomų laboratorijų „Adaptyv Bio“ ir „Twist Bioscience“ bandymuose sistema sėkmingai sugeneravo veikiančius junginius 14 iš 15 vertintų terapinių taikinių, o bendra sėkmė siekė 22,6–35,1 proc. Tai gerokai viršija dažnai minėtą 10–15 proc. lygį, būdingą ankstesnėms tokio tipo kampanijoms.
Esminis pokytis – ne vien geresnis tikslumas, bet ir proceso automatizavimas. Ten, kur anksčiau skaičiavimų ir atrankų etapas reikalavo ištisų savaičių žmogaus darbo, šį kartą DI pats parinko „atakos“ vietas taikinyje, pasirinko generavimo metodus, sukūrė baltymų karkasus ir optimizavo sekas. Iš 1 320 suprojektuotų struktūrų laboratorijoje realiai susintetinta ir patikrinta 354, patvirtinant, kad skaitmeniniai sprendimai gali virsti apčiuopiamais molekuliniais rezultatais.
Ryškiausias pavyzdys užfiksuotas su taikiniu RBX1 – nedideliu baltymu, dalyvaujančiu ląstelės „atliekų“ tvarkymo mechanizmuose. Atvirame dizaino konkurse, kuriame dalyvavo 245 žmonės, sėkmė siekė 3,7 proc., o „Claude Mythos Preview“, dirbdamas su vienu taikiniu, pasiekė 40 proc. Tokie skirtumai rodo, kad agentiniai modeliai gali perkelti biotechnologijų eksperimentus į naują produktyvumo lygį.
Skirtumas matuotas ne tik „pataikymų“ skaičiumi, bet ir ryšio stiprumu. Pranešama, kad geriausias DI sukurtas variantas su taikiniu susijungė maždaug dešimt kartų stipriau nei žmonių sukurta laimėjusi konstrukcija: 3,9 nM prieš 45 nM. Vaistų kūrime tai svarbu, nes stipresnis ir tikslesnis prisijungimas dažnai yra vienas pirmųjų žingsnių link efektyvesnės terapijos.
Didelis efektyvumas pasiektas ir kituose taikiniuose, įskaitant TREM2, siejamą su Alzheimerio ligos tyrimais. Čia 72 iš 90 suprojektuotų baltymų parodė prisijungimą, o tai sudaro 80 proc. Tuo metu taikinyje TNFα, kuris yra svarbus priešuždegiminių vaistų kontekste, „Claude Opus 4.8“ sukūrė prisijungiančias molekules ne tik žmogaus baltymui, bet ir jo analogams beždžionėse bei pelėse, kas reikšminga ikiklinikiniams tyrimams.
Lygiagrečiai aprašytas ir kitas pasiekimas – greitesnė analitinės chemijos duomenų interpretacija. „Claude Opus 5“ gavęs žalius NMR ir LC-MS failus bei trumpą užduotį, analizę atliko atitinkamai per 23 ir 19 minučių, kai tradicinis laboratorinis raportas, teigiama, užtruko 4 dienas. Ċia svarbu tai, kad DI priartėja prie gebėjimo ne tik generuoti kandidatines molekules, bet ir greitai vertinti eksperimentinius duomenis.
Vis dėlto kampanija atskleidė ir ribas. Sistema nesugebėjo sukurti patvirtintų prisijungiančių baltymų MBP taikiniui, kurio paviršius apibūdinamas kaip lygus ir hidrofiliškas, o vienu atveju nė vienas iš 90 bandymų nebuvo pilnai patvirtintas laboratorijoje. Papildomai pažymėta problema, kad vidiniai kokybės filtrai ne visada patikimai įspėja apie nesėkmę, nes pasitikėjimo įverčiai gali būti panašūs tiek sėkminguose, tiek nepavykusiuose bandymuose.
Kūrėjai pabrėžia, kad prisijungiančio baltymo sukūrimas yra tik pradžia, o iki vaisto dar lieka ilgas kelias: optimizavimas, saugumo patikros ir klinikiniai tyrimai. Tačiau tokie rezultatai keičia pradinio etapo ekonomiką, nes ankstyvasis paieškos ir atrankos darbas gali būti atliekamas greičiau ir su mažesnėmis komandomis. Nurodoma, kad vienos tokios kampanijos skaičiavimo ir infrastruktūros kaštai siekė maždaug 9 000–46 000 eurų.
Infrastruktūra rėmėsi „Claude Science“ aplinka ir „Modal“ skaičiavimo resursais, tačiau prieiga prie biologinio projektavimo funkcijų plačiajai auditorijai ribojama. „Anthropic“ aiškina, kad taip elgiasi dėl dvigubo panaudojimo rizikos, kai pažangūs biologinio dizaino įrankiai teoriškai galėtų būti nukreipti ir į žalingus tikslus. Bendrovė žada prieigą atverti per atskirą programą, skirtą tik patikrintiems mokslininkams ir tyrimų institucijoms.
Ilgalaikė kryptis aiški: biotechnologijos juda link modelių, kurie galėtų autonomiškai sujungti visą grandinę nuo idėjos iki kandidato testavimo planų, apimdami skirtingų tipų terapines molekules. Jei tokios sistemos taps patikimesnės, jos gali reikšmingai sutrumpinti ankstyvąją vaistų kūrimo fazę ir sumažinti kliūtis mažesnėms laboratorijoms, kurios iki šiol neturėjo didelių resursų didelio masto paieškai.