Claude 自主设计出功能性蛋白质结合剂

在15个靶点中，Claude 主导的实验为其中14个成功产生了结合剂，从总共1,320个设计中实验确认了354个结合剂——整体命中率接近26.8%，显著高于专家主导实验通常10–15%的水平^[1][2]。不同设置下的命中率有所差异：Mythos Preview 在多靶点模式下达到26.7%，Opus 4.8 达到22.6%；而在单靶点模式下，Mythos Preview 凭借更大的算力预算命中率升至35.1%^[1][2]。最突出的数据来自 RBX1 靶点，Claude 最优设计的结合强度约为公开设计竞赛冠军作品的10倍（3.9 nM 对比 45 nM），其在该靶点的命中率（40%）也远超竞赛参与者约3.7%的水平^[1][2]。Anthropic 还报告了跨物种结合情况——233个设计中有130个也能结合目标蛋白的小鼠版本，并指出在每次实验中，Claude 排名最高的设计有49%的成功率^[2]。

这些实验基于一份约16,000词的人类专家编写协议运行，Claude 在此之后自主操作——但其如何执行该协议决定了我们应如何解读这一成果。Claude 并未发明新的蛋白质设计方法，而是通过计算流程协调了大约十几个现有的、公开可用的开源专业模型（如 PXDesign、RFdiffusion3、SolubleMPNN 和 ESMFold2）^[1][2]。Anthropic 强调的是“自主性”——将以往需要专家数周乃至数月完成的工作流压缩为一次无人监督的运行^[1]，但底层蛋白质设计科学的功劳仍属于这些专业工具的开发团队。Anthropic 表示将开源所涉及的提示词、数据和设计模型，以便其他实验室复现或扩展该方法^[2]。

除了结合剂设计实验外，Anthropic 还仅向 Claude Opus 5 提供了一家合同实验室的原始 NMR 和 LC-MS 仪器文件及一条简短的自然语言提示。Claude 并行处理两项分析，在23分钟内完成 NMR 数据分析，在19分钟内完成 LC-MS 分析，结果与实验室自身结论一致——氢原子计数误差在0.08 ppm以内，纯度测定为96.4%，而实验室结果为96.33%^[1]。对于 LC-MS 文件，Claude 无法找到合适的读取程序，于是自行解码了专有文件格式，并精确复现了仪器存储的全部2,664个测量点的汇总数值^[1]。与结合剂命中率不同，这一结果无需关于泛化能力的独立实验室说明——这是与人类分析师自身数据直接可比的速度与准确性对比。

对这些结果的报道指出了两个结构性局限：没有由人类专家在同一15个靶点上进行平行对照实验，且 Claude 的所有结合模型均未经过结构解析——所有展示的预测均为计算所得，而非晶体学实证^[2]。这些结果尚未经过独立同行评审，而是来自 Anthropic 自身的报告，并由两家执行物理测试的合同实验室予以佐证^[1][2]。Anthropic 自身也谨慎指出，蛋白质结合剂不等于药物——设计出结合剂只是迈向类药分子的第一步，后续更困难、更耗时的药物开发阶段仍在前方^[1]。制药行业批评人士 Martin Shkreli 进一步表示，这些结果并不令人印象深刻，认为现有的单克隆抗体已能实现这些结合剂所展示的细胞外探针功能^[3]。