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AI制药彻底变天!Anthropic放出Claude闭门48小时战果:单挑15个致命靶点拿下14个,湿实验命中率狂飙两倍

AI制药彻底变天!Anthropic放出Claude闭门48小时战果:单挑15个致命靶点拿下14个,湿实验命中率狂飙两倍

在生物医药界,一直流传着一个让无数科学家抓狂的“诅咒”:计算机屏幕上看起来再完美的分子,一进湿实验室,九成以上都是废品。

AI在虚拟世界里吹得天花乱坠,但只要一遇到真实的试管、细胞和蛋白质,往往瞬间现出原形。

然而,北京时间2026年8月19日清晨,AI巨头 Anthropic 公布了一组震动整个制药圈的数据:

他们把旗下最强的大模型 Claude(Mythos Preview 与 Opus 4.8)关进了一个名为 Claude Science 的科研代理环境里。人类专家没有进行任何中途干预,只是在开头给了一份写满规则的“长提示词”。

整整 48 小时,模型在云端独自调用上万个 GPU 小时,对着 15 个极其棘手的疾病蛋白靶点发起了猛攻。

紧接着,计算机生成的 1320 个分子序列被直接打包,盲测送进了 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 两家顶尖独立湿实验室。

真实测试结果出炉,全场震惊:

15 个靶点中,Claude 成功攻克了 14 个;1320 个候选分子里,有 354 个被证实能够精准锁定目标,综合命中率高达 26.8%,单靶点战役最高冲到了 35.1%!

要知道,在传统生物计算领域,这类从头设计的整体命中率常年徘徊在 10% 到 15%,很多恶劣靶点甚至连 1% 都不到。

▲ 独立实验室 Adaptyv 公布 Claude 蛋白质设计的湿实验验证结果

一夜之间,生物计算学界和硅谷创投圈彻底沸腾了。

什么是“从头造钥匙”?通俗拆解微观世界的锁与匙

要看懂这场胜利有多震撼,先得用大白话搞清楚:Claude 到底干了件什么事?

人体内几乎所有的疾病运转,都可以粗略想象成无数把“锁”在失控乱转。比如癌细胞表面的受体、病毒侵入细胞的刺突蛋白,它们都是结构极其复杂的蛋白质靶点

想要治病,最直接的手段就是制造一把“纳米级钥匙”,也就是一条微小的蛋白质链(迷你结合剂,Minibinder),让它严丝合缝地贴在靶点上,卡死它的运动,或者给免疫系统标记“这里有敌人”。

▲ 官方公布的命中率数据:单靶点模式下 Claude 命中率最高达到 35.1%,显著超越行业基准

过去几十年,人类找这把钥匙通常靠两种办法:

  1. 去大自然里“淘”
    :从动物血液或天然抗体库里慢慢筛,费时费力,动辄耗费数月甚至数年;
  2. 在现成钥匙上“磨”
    :基于已知天然蛋白做小修小补。

而 Claude 挑战的,是难度最高的终极流派,从头设计(de novo design)

什么叫从头设计?就是自然界里原本根本不存在这个分子。

只给你靶蛋白的三维结构,你必须凭空在几百亿亿种氨基酸排列组合中,从零画出一条全新的蛋白质链,并且保证它不仅能在液体里正确折叠成型,还能精准地与目标死死咬合。

在分子生物学里,衡量这把钥匙咬得有多紧,看的是一个叫 KD 值(平衡解离常数) 的指标。KD 数值越小,代表抓得越紧、亲和力越高。

  • 达到纳摩尔(nM)级别,已经是相当优秀的钥匙;
  • 突破到皮摩尔(pM)级别,那简直就是咬死不放的“超级特工”。

在本次测试中,Claude 拿下的 354 个有效结合剂中,有 194 个达到了 100 nM 以下42 个杀进了 1 nM 以下,部分最强分子的结合紧密程度,直接刷新了此前人类公开记录的最佳成绩!

表达率同样很高:第三方实验室按图索骥合成这些分子,发现 95% 的设计都能在无细胞系统里顺利合成表达这批设计不仅在计算中成立,绝大部分也能被实际合成出来。

48小时算力狂飙:3万字“天书”锦囊下的无人战役

这一场堪比科幻电影的战役,到底是怎么跑下来的?

很多人以为,这是研究人员坐在电脑前,一句一句教 AI“先算这一步,再算那一步”。

实际流程与这种设想不同

战役打响前,Anthropic 的生物计算科学家只做了一件事:编写了一份长达 3 万 token(约 1.6 万英文单词) 的超级系统提示词。

这篇长文堪称一份“顶级生物工程师的行动纲领”。它事无巨细地规定了:

  • 每遇到一个靶点,必须交出 30 条长度在 50–120 个氨基酸的单链微型蛋白;
  • 计算算力如何动态分配;
  • 面对不同蛋白质表面时,如何自动调用各种算法;
  • 怎么自我检查溶解度、稳定性和序列多样性。

▲ Anthropic 科学家 Nathan C. Frey 披露多模型编排、筛选流程与失败靶点

指令一旦敲下回车,全流程进入绝对的自主状态

在长达 24 到 48 小时的持续运行中,人类工程师唯一的任务就是:点点鼠标批准网络权限、防止服务器断网,其余一概不插手。

Claude 就像一个不知疲倦的科研总指挥:

  1. 第一步:通读文献与结构。
     它自己去公共数据库扒下靶点的三维晶体结构,分析哪个凹槽是致命弱点(选择表位);
  2. 第二步:组装部队。
     它根据靶点特性,一口气编排了包括 RFdiffusion、Genie、BoltzGen、PXDesign 在内的多种业界顶级开源算法,先生成成千上万个骨架;
  3. 第三步:序列优化与多轮对抗。
     它在虚拟环境里疯狂计算折叠、模拟结合,一层层打分、淘汰,重新分配算力;
  4. 第四步:盲盒交卷。
     最终选出最自信的 30 个候选者排好名次,直接导出序列,发往工厂合成。

事后的湿实验数据展现出了惊人的“直觉”:Claude 给出的排名越靠前,湿实验命中的概率就越高。

汇总所有战役,模型钦点的第 1 名候选分子,湿实验单独命中率高达 49%前 5 名的平均命中率达到 44%即使经费有限,只挑它推荐的第一名去合成,也有接近一半的概率命中。

惊天反转:AI亲自画分子?不,它是终极“科研包工头”!

随着数据刷屏,整个技术圈在惊叹之余,迅速掀起了一场极其严肃的大辩论。

计算生物学研究者 Patrick Hsu 第一时间发文指出:

“这些设计由 Claude 编排 PXDesign、RFdiffusion、Genie、BoltzGen 等开源专用蛋白质模型的工具调用完成。”

▲ Patrick Hsu 教授强调:这是大模型调度开源专用模型的重大胜利

这番话点明了此事的技术分工

在过去,AI 领域的巨头们走的是“练单兵特种王”路线。最典型的代表就是 Google DeepMind 在 2024 年推出的 AlphaProteo,DeepMind 自己训练了一个极其庞大、专门用来生成蛋白结合剂的端到端大模型,力求在一个模型内部解决所有物理与生物规律。

而 Anthropic 这一次,走了一条截然不同的“通用大模型统帅军团”路线:

Claude 并没有受过专门生成分子坐标的硬核物理训练,但它是一个拥有超高智商与逻辑推理能力的“总工程师”它懂生物学知识,它能读懂科学协议,它手里握着一整个工具箱,这里有专门画分子骨架的 RFdiffusion,有搞序列设计的 ProteinMPNN,有测折叠结构的 Boltz 系列。

Claude 做的,是把人类专家十几年摸索出来的工具链,以毫秒级的速度无缝串联、根据反馈实时调整参数,在 48 小时内把这些工具的潜力压榨到了极致!

▲ 蛋白质研究者 Jude Wells 指出,工具与那份 1.6 万词的专家协议承担了关键作用

蛋白质设计研究者 Jude Wells 通读 Anthropic 公开的 1.6 万词提示词后认为,大部分“魔法验室里的各种工具后,已经能够显著改变传统科研的工作效率。

冷水与深思:从结合剂到药物,还有漫长阶梯

在铺天盖地的狂欢声中,Anthropic 自己反而在官方公告的最醒目位置,用加粗字体写下了一盆及时的冷水:

“蛋白质结合剂,绝不等于药物”

▲ Anthropic 强调,高亲和结合剂只是漫长成药链条的第一步

在真实的制药工业中,找到一个能紧紧咬住靶点的分子,仅仅相当于万里长征迈出了第一步。

医药行业评论者 Martin Shkreli 对这些设计的亲和力和细胞内用途提出质疑。这些从头设计的微型蛋白,目前绝大多数只能作用于细胞膜外的靶点,且距离成药还有无数座大山要翻:

  • 它会不会被人体免疫系统当成外来入侵者直接消灭?(免疫原性)
  • 它在人体血液里能存活几分钟?会不会瞬间被肝肾代谢掉?(体内半衰期)
  • 它在工业化大批量生产时会不会结块沉淀?(可制造性与成药性)
  • 它进入细胞内部的递送通道在哪里?

而且,战役也并非无往不胜

在本次公布的 15 个靶点中,麦芽糖结合蛋白(MBP)就遭遇了全军覆没,90 个候选设计全部脱靶,无一强效结合。原因很简单:MBP 表面极其光滑亲水,缺乏容易下手的深口袋。在最残酷的物理化学定律面前,当前的 AI 依然会撞上坚硬的南墙。

从“试管里能结合”,到“细胞里起作用”,再到“动物体内有效”,最后到“人体临床安全”,这是一条淘汰率超过 90%、动辄耗资数亿美元的陡峭阶梯。

终局视角:科学智能的拐点到来了吗?

即便有重重限制,Anthropic 的这次突袭,依然在计算科学史上立下了一块不可磨灭的里程碑。

这项实验没有宣称“AI 已经能够一键治愈癌症”,但它展示了一种全新维度的科研生产范式

在过去,一个博士生团队要针对一个新靶点搭建管线、调试四五种不同的开源算法、经历反复报错、优化筛选,通常需要数周甚至数月的枯燥工作;

而现在,一份凝结人类智慧的专家协议,加上一个通晓全局的顶级推理代理,可以在 48 小时 内调动价值上万美元的云端算力,不知疲倦地指挥几百个虚拟算法节点,交付出命中率超越人类同行的真实物理分子。

▲ Anthropic 已将提示词与完整实验数据开源托管在 Hugging Face

Anthropic 并没有把这项成果藏着掖着,他们已经将全部的 3 万 token 提示词和湿实验原始数据完整开源。

当通用大模型的逻辑大脑,遇上生物物理世界的专用引擎,原本深不可测的科学黑盒,正在被一行行严密的指令迅速拆解。

人类科学家的经验由此多了一个可以持续运行、规模化执行的载体。

微观世界的迷雾,正在以人类前所未见的速度,被暴力驱散。