Anthropic dejó a Claude solo con 15 objetivos de proteínas durante 48 horas y llegaron los resultados de laboratorio
Claude diseñó aglutinantes de proteínas contra 14 de 15 objetivos en pruebas de laboratorio húmedo realizadas por Adaptyv Bio y Twist Bioscience. Las tasas de acierto oscilaron entre el 22 y el 35 por ciento, frente a un promedio típico de 10 a 15. En un objetivo venció a un ganador de la competencia.
Anthropic publicó resultados validados en laboratorio el 18 de agosto de una campaña de diseño de proteínas que llevó a cabo con una mínima participación humana. Se pidió a Claude que diseñara 30 miniaglutinantes para cada uno de los 15 objetivos proteicos. Un miniaglutinante es una pequeña proteína diseñada para adherirse firmemente a una proteína objetivo específica, que es como funcionan realmente muchos medicamentos modernos. Dos laboratorios independientes, Adaptyv Bio y Twist Bioscience, fabricaron y probaron físicamente los diseños. De 1.320 diseños, 354 se consolidaron y cubrieron 14 de los 15 objetivos.
La tasa de aciertos es el número a tener en cuenta. Anthropic reporta un 22,6 por ciento para Opus 4.8 y un 26,7 por ciento para Mythos Preview cuando diseña contra todos los objetivos a la vez dentro de una sola sesión de 48 horas, aumentando al 35,1 por ciento para Mythos Preview cuando cada objetivo tiene su propia sesión de 24 horas. La base declarada por Anthropic para las campañas de diseño de proteínas en la actualidad es del 10 al 15 por ciento. Contra RBX1, un objetivo sobre el que Adaptyv Bio ha realizado una competencia pública, Mythos Preview alcanzó el 40 por ciento, donde los participantes humanos promediaron el 3,7 por ciento, y su mejor diseño superó al ganador de la competencia. Contra el TNFα, el objetivo detrás de medicamentos como Humira, Opus 4.8 produjo aglutinantes que funcionaron en versiones de la proteína en humanos, monos y ratones, lo cual es importante para los estudios con animales. Curiosamente, Mythos Preview falló en eso y Anthropic dice que no sabe por qué.
Esto es lo realmente nuevo, y no es que una IA haya diseñado una proteína. Modelos especializados en aprendizaje automático llevan años diseñando proteínas. Lo que hizo Claude fue operar esos modelos especializados: elegir hacia dónde apuntar en cada objetivo, generar estructuras candidatas, ejecutar ciclos de optimización y seleccionar candidatos que realmente expresaran y mantuvieran la solución. Ese trabajo de orquestación normalmente requiere semanas de tiempo para un biólogo computacional. Claude recibió un aviso de 30.000 tokens, acceso a Internet, GPU y un presupuesto de tiempo fijo, y luego corrió sin supervisión. Los humanos aprobaron las solicitudes de la red y ordenaron las pruebas físicas.
Una lista de advertencias honesta, porque Anthropic proporciona una. Claude fracasó completamente contra la proteína de unión a maltosa, donde ninguno de los 90 diseños se unió, y solo logró aglutinantes débiles contra BBF-14. Un aglutinante de alta afinidad es el primer paso en el desarrollo de fármacos, no el último, y Anthropic dice que los resultados aún necesitan una mayor caracterización. También existe un problema real de doble uso, que la empresa aborda directamente: la misma capacidad que acelera la medicina acelera la investigación de armas biológicas, razón por la cual el diseño de proteínas permanece bloqueado en su modelo más capaz mientras construye un programa de acceso examinado para los científicos.
Qué significa esto para usted: para la mayoría de las personas, nada cambia hoy y no existe ningún medicamento debido a esto. Lo que te dice es dónde está aterrizando la forma útil de la IA en la ciencia. La victoria no fue un modelo más inteligente que reemplazó a un científico, sino un modelo general que manejó de manera competente una pila de estrechas herramientas expertas durante dos días seguidos, un trabajo que antes requería toda la atención de un especialista. El segundo resultado de Anthropic en la misma publicación hace el mismo punto de manera más modesta: dados los archivos de instrumentos sin procesar y un mensaje de dos oraciones, Claude Opus 5 procesó datos del laboratorio de química en 23 minutos, obteniendo una pureza del 96,4 por ciento frente al 96,33 del propio laboratorio. Eso no es un gran avance. Es una semana en la que alguien ha eliminado el tedio, y queda mucho de eso para todos.
Fuentes
Fuentes: https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design
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