Anthropic ha presentato nuovi risultati sperimentali sull’utilizzo di Claude nella progettazione di proteine e nell’analisi chimica, mostrando come i modelli possano intervenire direttamente in alcune delle attività più complesse e dispendiose delle prime fasi dello sviluppo farmaceutico. Nel primo esperimento, Claude Mythos Preview e Claude Opus 4.8 sono stati utilizzati per progettare da zero minibinder proteici contro 15 diversi target. I minibinder sono piccole proteine sviluppate per legarsi in modo selettivo a una proteina bersaglio e rappresentano uno degli strumenti utilizzati nella ricerca di nuovi meccanismi terapeutici.
I modelli sono riusciti a produrre binder validati sperimentalmente contro 14 dei 15 target considerati. Nella configurazione multi-target, eseguita in una singola sessione di 48 ore, Mythos Preview ha raggiunto un hit rate complessivo del 26,7%, mentre Opus 4.8 si è fermato al 22,6%. Si tratta di valori superiori al tasso di successo del 10-15% tipicamente osservato nelle campagne di progettazione de novo di protein binder. Quando Mythos Preview è stato invece fatto lavorare su un singolo target alla volta attraverso sessioni separate di 24 ore, l’hit rate complessivo è salito al 35,1%.
La campagna ha prodotto complessivamente 354 binder confermati a partire da 1.320 design e ha incluso diversi risultati ad alta affinità. Per almeno sei target sono stati ottenuti binder con costanti di dissociazione inferiori a 10 nanomolari, mentre per almeno quattro target le prestazioni hanno raggiunto o superato i migliori livelli di affinità precedentemente riportati. Contro RBX1, ad esempio, Mythos Preview ha raggiunto un hit rate del 40%, a fronte del 3,7% ottenuto dai partecipanti a una precedente competizione organizzata da Adaptyv Bio, producendo inoltre un binder con affinità superiore a quella del progetto vincitore.
Opus 4.8 ha ottenuto risultati significativi anche su TNFα, una proteina coinvolta nella regolazione dell’infiammazione e considerata particolarmente difficile da affrontare per via della propria struttura multimerica. Il modello ha progettato diversi binder attivi, alcuni dei quali cross-reattivi e capaci di legarsi alle versioni umana, murina e di macaco cynomolgus di TNFα, una caratteristica utile per le successive fasi di sperimentazione animale. Claude ha inoltre generato 15 binder confermati contenenti almeno il 20% di strutture beta-strand distribuiti su sei target, mostrando la capacità di produrre architetture differenti dai più comuni binder basati prevalentemente su alfa-eliche.
L’attività è stata svolta con un intervento umano ridotto al minimo. Claude ha ricevuto un prompt tecnico esteso, accesso a pubblicazioni e risorse online, connettori verso servizi come Google Drive, Slack, Gmail e BioRxiv, oltre alla disponibilità di GPU per eseguire modelli specializzati di protein design, folding e co-folding. Durante le sessioni il modello ha scelto autonomamente le regioni dei target da utilizzare, generato strutture e sequenze candidate, orchestrato diversi modelli specialistici, eseguito più cicli di ottimizzazione in silico e selezionato i candidati sulla base di criteri come diversità, solubilità, capacità di espressione e probabilità di legame.
Per ogni target sono stati richiesti 30 protein binder. Le sequenze generate sono state successivamente prodotte e sottoposte a test sperimentali indipendenti da Adaptyv Bio e Twist Bioscience. Il risultato non è stato però uniforme per tutti i target. Claude ha avuto difficoltà con BBF-14, una proteina beta-barrel progettata artificialmente, e soprattutto con maltose-binding protein, o MBP. Nel caso di BBF-14 sono comunque emersi tre binder indipendenti con affinità modesta, mentre nessuno dei 90 design prodotti contro MBP ha mostrato un legame confermato, fatta eccezione per un singolo segnale debole ma riproducibile.
Il secondo esperimento ha riguardato invece l’analisi chimica di composti già prodotti. Claude Opus 5 ha ricevuto file grezzi provenienti da strumenti NMR e LC-MS, utilizzati rispettivamente per verificare struttura, identità e purezza delle molecole. Al modello non sono stati forniti software specialistici né assistenza da parte di un chimico: il materiale iniziale era composto esclusivamente dai file originali di un laboratorio esterno e da due brevi istruzioni in linguaggio naturale.
Claude ha elaborato i dati NMR in 23 minuti e quelli LC-MS in 19 minuti, lavorando sui due task in parallelo. Nell’analisi NMR ha trasformato il segnale grezzo dello strumento in uno spettro calibrato, identificato 18 picchi e calcolato il numero di idrogeni associato a ciascuno. Le misurazioni sono risultate entro 0,08 protoni rispetto ai valori ottenuti dal laboratorio professionale. Per l’analisi LC-MS, il modello ha stimato una purezza del campione pari al 96,4%, praticamente coincidente con il 96,33% riportato dal laboratorio.
Particolarmente rilevante è stato il comportamento adottato durante l’analisi NMR. Claude ha individuato quattro picchi anomali riconducibili probabilmente a idrogeni legati ad azoto o ossigeno e ha autonomamente proposto un test con acqua pesante per verificarne la natura. Lo stesso controllo era stato effettivamente eseguito dal laboratorio tre giorni dopo la prima misurazione. Quando il relativo file è stato fornito al modello, Claude ha riesaminato la propria interpretazione iniziale e corretto autonomamente un errore: in un primo momento aveva indicato la scomparsa di tutti e quattro i picchi, mentre il controllo successivo ha mostrato che soltanto due erano effettivamente scomparsi.
Nell’analisi LC-MS Claude ha dovuto affrontare anche un formato proprietario non documentato. Il modello ha ricostruito autonomamente la struttura dei dati binari, verificando la correttezza della decodifica attraverso la riproduzione dei valori registrati dallo strumento per tutti i 2.664 scan contenuti nel file. Ha quindi generato cromatogrammi, spettri di massa e UV, una tabella della purezza, la massa molecolare del composto e codice riutilizzabile per elaborare file dello stesso tipo, includendo inoltre una serie di avvertenze sui limiti di affidabilità delle misurazioni.
L’intero workflow NMR e LC-MS è stato completato in circa 25 minuti considerando l’esecuzione parallela, mentre la preparazione manuale e la consegna dei risultati da parte del laboratorio avevano richiesto tempi molto più lunghi: il report finale relativo allo stesso campione era arrivato quattro giorni dopo l’acquisizione iniziale dello spettro. Anthropic sottolinea comunque che la progettazione di un binder ad alta affinità rappresenta soltanto uno dei primi passaggi nello sviluppo di un farmaco e che i minibinder non costituiscono una modalità terapeutica standard. Le capacità biologiche più sensibili rimangono inoltre soggette a restrizioni per il loro possibile impiego dual-use, mentre l’azienda sta lavorando a programmi di accesso controllato destinati alla comunità scientifica.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)