Claude ha progettato proteine funzionanti: cosa dimostra davvero il test di Anthropic

La verifica è andata oltre una simulazione al computer. Adaptyv Bio ha ricevuto i progetti senza conoscere la loro origine, ha sintetizzato il DNA, espresso le proteine e misurato il legame tramite risonanza plasmonica di superficie, con test replicati e controlli di qualità. Anche Twist Bioscience ha prodotto e analizzato autonomamente una parte dei progetti.

È un livello di validazione più convincente rispetto a un semplice benchmark computazionale. Ma il risultato resta circoscritto: dimostrare che una proteina si lega al proprio bersaglio non significa dimostrare che sia selettiva, stabile, sicura, producibile o efficace in un organismo.

Come ha lavorato Claude

Il modello non è partito da una richiesta generica. Un esperto umano di progettazione proteica ha preparato un prompt iniziale di circa 30.000 token. Dopo questa impostazione, l'intervento umano è stato ridotto al minimo.

Claude ha quindi:

• studiato i bersagli;
• scelto i siti a cui far aderire i leganti;
• utilizzato e coordinato strumenti pubblici specializzati nella previsione strutturale e nella progettazione di proteine;
• generato candidati;
• filtrato e classificato i progetti più promettenti.

La campagna ha incluso bersagli già usati in benchmark consolidati, oltre a due bersagli più recenti provenienti da competizioni. La scelta mirava a ridurre il rischio che il modello si limitasse a riprodurre esempi già noti.

Alcuni risultati hanno superato i precedenti umani

Anthropic riferisce di aver ottenuto leganti ad alta affinità per almeno sei bersagli e risultati pari o superiori alle affinità precedentemente pubblicate per almeno quattro. Alcuni dei progetti migliori, secondo l'azienda, si sono legati con una forza diverse volte superiore rispetto al miglior risultato pubblicato in precedenza.

Nel caso di RBX1, il tasso di successo dichiarato da Claude è stato di circa 40%, contro il 3,7% registrato dai partecipanti a precedenti competizioni. Anthropic afferma inoltre che il modello ha superato il progetto vincitore precedente.

Questi risultati suggeriscono che l'AI possa comprimere parte del lavoro preliminare normalmente svolto da specialisti per settimane o mesi. Non indicano però che il sistema abbia risolto l'intero processo di scoperta di un farmaco.

Un legante non è ancora un farmaco

La distinzione è essenziale. L'affinità di legame misura quanto bene una proteina si attacca al bersaglio, ma non dice necessariamente se:

• produce l'effetto biologico desiderato;
• evita di interagire con altre molecole;
• resta stabile nell'organismo;
• raggiunge il tessuto corretto;
• ha proprietà farmacocinetiche adeguate;
• non provoca una risposta immunitaria o effetti tossici;
• può essere fabbricata in modo affidabile e a costi sostenibili;
• funziona negli animali o negli esseri umani.

Anthropic presenta infatti il progetto come un contributo alle fasi iniziali dello sviluppo di farmaci, non come un sistema completo e autonomo di scoperta farmaceutica.

Le critiche: affinità e bersagli intracellulari

Martin Shkreli ha sostenuto che molte delle affinità riportate sarebbero troppo deboli per giustificare le aspettative farmaceutiche associate all'esperimento. Ha inoltre criticato la concentrazione su bersagli extracellulari, generalmente più accessibili ai leganti proteici, invece che su proteine localizzate all'interno delle cellule.

Sono limiti sostanziali da considerare, anche se non cancellano il dato misurato: numerose proteine progettate da Claude hanno effettivamente mostrato un legame con i bersagli nei test di laboratorio.

L'ambizione più ampia di Anthropic

L'azienda descrive la progettazione di leganti e l'analisi di dati chimici come componenti di un progetto più ampio: arrivare a un sistema capace di coprire, con diverse modalità, una parte sempre maggiore dello sviluppo di farmaci.

Anthropic sostiene inoltre che molti ostacoli ancora da superare siano operativi e regolatori, non soltanto legati alle capacità dei modelli. Le funzioni biologiche più avanzate sono al momento soggette a restrizioni; la società ha parlato di un futuro programma di accesso per scienziati e organizzazioni selezionati. Per il lavoro nel campo delle scienze della vita, Opus 5 viene indicato come il modello più potente disponibile in generale.

Il problema della sicurezza biologica

La stessa procedura autonoma che può accelerare la ricerca terapeutica può anche ridurre il tempo, le competenze e le risorse necessarie per attività biologiche dannose. Per questo Anthropic limita i compiti di ricerca biologica avanzata sui propri modelli più capaci e indica una preferenza per l'accesso controllato o verificato, invece che per una disponibilità generalizzata.

La sfida di governance è trovare un equilibrio: permettere la ricerca legittima su farmaci e malattie, impedendo al tempo stesso che strumenti simili facilitino l'ingegneria di patogeni, il lavoro sulle tossine o altre attività biologiche a doppio uso.

In sintesi

L'esperimento dimostra che Claude può coordinare in modo insolitamente efficace strumenti già esistenti di progettazione proteica e ottenere, in laboratorio, un tasso di legame superiore alla soglia di riferimento indicata da Anthropic. Non dimostra però la creazione autonoma di un farmaco, la soluzione dei problemi legati ai bersagli intracellulari o l'eliminazione del lungo percorso sperimentale, clinico e regolatorio che separa un legante da una terapia.