四川
Claude最新成果，在生物和AI圈刷屏了。
Anthropic公开的研究里，内部研究版Claude设计的蛋白，真的在试管里抓住了蝎毒。
64小时，318484个蛋白设计，211个送进实验室，17个闯过结合测试。
更意外的是团队，投资研究机构Citrini Research的五个分析师，其中三位完全没有科学背景。
这场研究起于一次跨界尝试。
Citrini想研究生命科学领域的投资机会，于是找专家咨询，得到的判断从“AI根本造不出重要药物”到“五年内治愈所有疾病”，分歧很大。
他们干脆自己试一把，准备了20万美元预算，联系上Anthropic，在生命科学团队帮助下使用内部研究模型。
真正的难题是选什么目标，团队最后选中了蝎毒。
据估计，全球每年超过120万人被蝎子蜇伤，超过3250人死亡。
不少患者身处医疗资源匮乏地区，新疗法研发贵、回报有限，长期缺少投入。他们想从计算机里设计出一种小蛋白，像量身定做的夹子，抓住蝎毒中的神经毒素。
启动计算前，团队把“试试”变成能执行的任务，初始提示被打磨到约35页，研究什么、限制住了哪些条件、怎样判断候选值不值得送测，都写了进去。
之后Claude接手大部分计算。
它甚至替人给供应商起草邮件，询问复杂蛋白能否制造，然后暂停相关分支等待回信。回信到了，再把制造约束纳入设计。
64小时过去，它生成31.8万多个设计，筛出180个，人类又补入31个，凑齐211个送测候选。
这轮计算用了约1万GPU小时。按Citrini披露，算力花费是49997美元。
最终，17个设计达到结合标准，覆盖五种目标毒素中的四种。针对墨西哥毒素Cn2的最多，有7个；针对巴西毒素Ts1的设计，一个都没达标。
至于人类执意想试的“通吃计划”，Claude提前泼的那盆冷水应验了。151个多毒素设计，没有一个能同时结合多种毒素。
团队想要一把开多道锁的钥匙，实验证明，拿到的仍是一把把专用钥匙。
在17个候选里，Cn2-B1表现尤其抢眼。在实验观测窗口内，它与目标毒素分开得非常慢。
但结合牢固，不等于能阻止毒素伤害细胞，蛋白贴在哪个部位同样关键。
这类神经毒素会干扰神经细胞的钠通道。
一种叫LR的抗体片段，已在小鼠研究中显示出中和Cn2的作用。研究人员让LR先占住毒素，再看AI设计的蛋白还能不能贴上去。
结果，结合明显受到抑制，提示两者可能在争夺相同或相邻的位置。
也就是说，Claude设计的蛋白，很可能抓到了一个有机会阻断毒素作用的部位。
当然，这些候选能否保护细胞和动物，还没经过实验确认，目前的测试用的也是实验室制备的重组毒素。
如今，全部211个送测设计、预测结构和实验数据，已经以CC BY 4.0许可放上Hugging Face。接手的研究者可以逐一核对预测和实测。
蝎伤集中的许多地区，医疗资源匮乏，新药研发又难有足够回报。最急需治疗的人，往往最难吸引持续的研发投入。
AI科研值得争取的突破，是让更多研究者有能力接手这些长期被忽视的问题，把更多设计送进实验室。
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