AnthropicのClaude Science、創薬プロセスで画期的な成果を達成
AnthropicのAI「Claude Science」は、タンパク質設計と化学分析の高速化という二つの分野で印象的な性能を発揮しました。同社はAdaptyc BioおよびTwist Bioscienceと協力し、AIの設計を研究室で検証しました。
タンパク質設計における優れた性能
Claude Scienceは、タンパク質設計の演習において、15の標的のうち14に対してバインダーを設計し、多くの場合、同じ標的を扱った設計コンペの結果を上回りました。Mythos PreviewモデルとOpus 4.8モデルを使用して、15の標的すべてを結合セッションで設計した際のヒット率はそれぞれ26.7%と22.6%に達し、各標的を個別に処理した場合には35.1%に上昇しました。これは、一般的なタンパク質設計キャンペーンのヒット率である10%から15%を大きく上回るものです。
研究者たちは、既存の人間による設計や、Adaptyv Bioが開催していた設計コンテストと比較できるように、広範囲に研究されてきた標的を選択しました。AIはほとんどの標的で、コンテスト参加者よりも高いヒット率を記録し、最良のエントリーではコンテストの勝者よりも高い親和性のバインダーを設計しました。AIは、4つのコンテストのうち6つでコンテストのエントリーにアクセスできましたが、既存のバインダーを始点として使用しないよう指示されていました。Anthropicは、「タンパク質設計において、Claudeは最小限の入力でバインダー設計キャンペーンをエンドツーエンドで実行し、以前に公開された最高の設計に匹敵するかそれを上回るバインダーを生成できる」と述べています。同社は、この研究を基礎的なものと捉え、Claudeがあらゆる薬剤モダリティで開発プロセス全体をエンドツーエンドで実行できるよう拡張していくことを目指しています。
化学分析の劇的な高速化
ブログ投稿で共有されたもう一つの成果は、創薬開発の効率向上にとってより重要かもしれません。AIは、核磁気共鳴分光法（NMR）と液体クロマトグラフィー質量分析法（LC-MS）の出力分析を大幅に高速化することに成功しました。これは、分子が合成された際に通常手作業で行われ、時間のかかるプロセスです。
Claudeは、通常、生データを処理するために必要とされるメーカーのソフトウェアなしでもこれらの結果を分析できました。Anthropicは、「契約ラボのルーチン品質管理サンプルの生ファイルと簡潔な平易な言語のプロンプトのみを供給され、ベンダーソフトウェアもオペレーターもなしに、Claude Science内で動作するClaudeは、NMRとLC-MSの処理済み結果を並行してそれぞれ23分と19分で返しました。その結果はラボ自身の処理と一致し、ピークあたりの水素数はラボの0.08 ¹H以内、純度はラボの96.33%に対し96.4%でした」と報告しています。
元記事：Claude Science outperforms experts in protein binder task