Anthropic cho biết giờ đây bất kỳ phòng thí nghiệm nào cũng có thể cho phép tác nhân mô hình ngôn ngữ chạy toàn bộ hệ thống thiết kế protein

Plus AI research Copy the url to clipboard Share this article Go to comment section Anthropic says any lab can now let a language model agent run the whole protein design stack Maximilian Schreiner View the LinkedIn Profile of Maximilian Schreiner Aug 19, 2026 Nano Banana Pro prompted by THE DECODER In two experiments, Anthropic put its Claude models to work on early-stage drug discovery. The company says its protein design results beat the usual industry hit rates. An independent review of the results is still pending. Anthropic has published two experiments in which its Claude models took on tasks from the early phase of drug development. The first focused on designing so-called minibinders, small proteins that lock tightly onto a target protein and block or change its function. This principle underlies many drugs. Designing such binders from scratch on a computer, rather than searching for them in nature, is called de novo design. According to the technical report, it still takes a series of expert decisions plus days of orchestrating specialized software and compute. The models Mythos Preview and Opus 4.8 designed binders against 16 target proteins, 15 of which produced usable measurements. Claude succeeded on 14 of those 15 targets. Of 1,320 designs tested in the lab, 354 actually bound to their target, a hit rate of 26.8 percent. Looking only at the designs Claude ranked first on its own list, 49 percent bound. In multi-target mode, where all targets were handled at once within 48 hours, the models reached 26.7 percent (Mythos Preview) and 22.6 percent (Opus 4.8). When Mythos Preview worked each target on its own, the rate rose to 35.1 percent, but with 2.8 times the compute budget per target. Focus and budget can't be separated, as the authors acknowledge. For comparison, Anthropic cites today's typical range of 10 to 15 percent, drawn from publicly documented campaigns in the proteinbase.com database. A language model runs a dozen specialized tools Anthropic didn't build its own protein model. Claude installed and ran only open-source specialty software that the field already uses. The spatial scaffolds of the proteins, known in the jargon as backbones, came from PXDesign (358 designs), RFdiffusion3 (267), Genie 3 (185), FreeBindCraft (135), BoltzGen (134), RFdiffusion (118), and Proteina-Complexa (100), among others. The amino acid chain that eventually forms this scaffold was mostly computed by SolubleMPNN, a variant of ProteinMPNN. To filter and rank the candidates, Claude used a mix of ESMFold2, ESMFold2-Fast, and Protenix v2. These programs predict how binder and target fold together. They also give a confidence score for whether the binding should work. AlphaFold-3 weights, Rosetta, and ESM3 were excluded for licensing reasons. The setup included a protocol prompt of about 16,000 words that ran as the system prompt in every agent. Only about a third of it is scientific guidance plus a reading list. The other two thirds cover scheduling, delegation to sub-agents, verification, and budget discipline. The prompt didn't specify which spot on the protein surface to attack, the so-called epitope, for any target. Ngân sách điện toán là 50.000 USD cho mỗi chiến dịch đa mục tiêu và 10.000 USD cho mỗi mục tiêu duy nhất, chạy qua nhà cung cấp đám mây Modal. Con người chọn mục tiêu, viết lời nhắc, ra lệnh tổng hợp và giải thích dữ liệu đo lường. Ở giữa, báo cáo cho biết, chỉ cần các hướng dẫn ngắn gọn, phi kỹ thuật để tiếp tục sau khi cơ sở hạ tầng ngừng hoạt động. Người chiến thắng cuộc thi bị đánh trên cùng một tấm xét nghiệm Việc xác nhận được thực hiện bởi các phòng thí nghiệm hợp đồng trả phí Adaptyv Bio và Twist Bioscience. Họ tạo ra từng thiết kế về mặt sinh học, không thay đổi và đo lường độc lập xem liệu nó có liên kết với mục tiêu hay không và chặt chẽ đến mức nào. Độ bền liên kết được tính bằng giá trị KD, được đo bằng nanomol (nM). Số càng nhỏ thì ràng buộc càng chặt. Các giá trị nhỏ rất quan trọng đối với một loại thuốc vì khi đó thuốc sẽ có tác dụng ở liều lượng thấp hơn. Kết quả rất khác nhau tùy theo mục tiêu. Đối với thụ thể miễn dịch TREM2, 72 trong số 90 thiết kế bị ràng buộc. Đối với yếu tố tăng trưởng VEGF-A, 54 trên 90. Trường hợp đáng chú ý nhất là RBX1, một phần của phức hợp enzyme kiểm soát sự phân hủy mục tiêu của các protein khác trong tế bào. Trong một cuộc thi thiết kế mở, chỉ có 9 trong số 245 ứng viên được thiết kế mới tham gia. Với Claude, kết quả là 28 trên 90. Anthropic đã xây dựng lại thiết kế chiến thắng của cuộc thi và kiểm tra trên cùng một tấm xét nghiệm. Nó giới hạn ở mức 45 nM, trong khi thiết kế tốt nhất của Claude giới hạn ở mức 3,9 nM, chặt hơn khoảng mười lần. TNFα được coi là đặc biệt khó khăn. Nó là sứ giả của hệ thống miễn dịch gây ra tình trạng viêm và là mục tiêu của năm loại thuốc công nghệ sinh học đã được phê duyệt, bao gồm cả Humira. Một số phương pháp thiết kế trước đó đã báo cáo không có kết quả nào ở đó. Claude đã sản xuất 12 bìa sách từ 150 thiết kế, tất cả đều từ Opus 4.8, không có bìa nào từ Mythos Preview. Nhưng mười hai dấu vết đó lại chỉ liên quan đến bốn khung khác nhau, vì vậy chúng ít độc lập với nhau hơn con số gợi ý. Liên kết với các phiên bản động vật của protein mục tiêu chỉ là mục tiêu phụ trong thời gian ngắn, tuy nhiên 130 trong số 233 chất kết dính được thử nghiệm cũng liên kết với phiên bản chuột của mục tiêu. Điều đó thực tế có liên quan vì thuốc được thử nghiệm trên động vật trước con người. Hai mục tiêu đã cho thấy giới hạn rõ ràng. BBF-14 là một loại protein hình thùng do máy tính phát minh, không xuất hiện trong tự nhiên và do đó không có lịch sử tiến hóa mà phương pháp thiết kế có thể dựa vào. Ngược lại, MBP protein liên kết với maltose của vi khuẩn có bề mặt nhẵn, ưa nước, tạo ra ít chất kết dính để bám vào. Chống lại BBF-14, chỉ có ba thiết kế ràng buộc yếu hoạt động và chống lại MBP, không có thiết kế nào trong số 90. Anthropic cho biết điểm tin cậy từ dự đoán gấp không cảnh báo về sự thất bại. Các thiết kế chống lại MBP và BBF-14 có số điểm gần như tương đương với các thiết kế chống lại các mục tiêu thành công. Phân tích hóa học trong vòng dưới 25 phút Trong thí nghiệm thứ hai