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[1/6] 多くの薬は、体内の特定の標的に結合し、その働きを阻害したり変化させたりすることで作用します。創薬プロセスの重要な第一歩は、標的にしっかり結合する分子を設計することです。従来、これは標的ごとに専門家が数週間から数か月かけて作業し、膨大な数の候補をふるいにかけて、機能するわずかなものを見つけ出すことを意味していました。
私たちは、Claude が新規のタンパク質バインダーをゼロから設計（de novo 設計とも呼ばれます）できるかどうかを試したいと考えました。人間の専門家が書いたタンパク質設計用のプロンプトを使い、Claude は 15 の標的のうち 14 に対するタンパク質バインダーを自律的に設計しました。
その後、Adaptyv Bio と Twist Bioscience と協力し、両社が Claude の設計したタンパク質を独立して作製し、試験しました。
[2/6] バインダーの設計は、薬そのものの設計よりは易しいプロセスですが、有用な代替指標になります。この分野での現在の一般的な成功率は 10% から 15% です。
Claude の設計のうち、設定によって 22% から 35% が結合に成功しました。最も強力な設計のいくつかは、公表されている最良の de novo バインダーの数倍強く結合しました。
[3/6] 重要な点として、タンパク質バインダーは薬ではありません。高親和性のバインダーを設計することは、薬のような分子を開発するプロセスの最初の一歩にすぎません。薬そのものを設計することでさえ、薬を人々に提供する前にその安全性と有効性を確立するために必要な、数多くの段階のうちの一つにすぎません。
とはいえ、今回の成果は取り組みの出発点となる強固な土台を築くものであり、私たちは、抗体から低分子まで、あらゆる主要な種類の薬分子について、Claude が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学習させることで、この土台の上にさらに積み上げています。
[4/6] 科学者が私たちの最も高性能なモデルを使えるようにするアクセスプログラムの開始は、引き続き最優先事項の一つです。近いうちに、さらに詳しくお伝えできる見込みです。Opus 5 は、ライフサイエンス研究に利用できる私たちの最も高性能なモデルであり続けています。
[5/6] Claude がこの実験をどのように進めたか、また全結果の詳細については、こちらのブログをご覧ください: https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design
[6/6] あわせて、技術レポートも公開します: https://www-cdn.anthropic.com/30bf50e22a01388bb29bf077ee3f244531594b7a.pdf
また、プロンプトとデータもこちらでオープンソースとして公開します: https://huggingface.co/datasets/Anthropic/claude-protein-binder-design/tree/main
Claudeライフサイエンス研究ai-thinking
Claude がタンパク質バインダーを自律設計、実験で結合を確認
出典: Anthropic（@AnthropicAI）さんの X の投稿を、日本語に翻訳して紹介しています。 原文はこちら ↗
12,4341,4353,7704,349,926
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[1/6] Many drugs work by binding to a specific target in the body and blocking or changing what it does. An important first step in the drug development process is designing a molecule that can bind tightly to its target. Traditionally, that's meant weeks or months of expert work per target, sifting through a large number of candidates to identify the few that work.
We wanted to test if Claude could successfully design novel protein binders from scratch (also called de novo design). With a protein design prompt written by a human expert, Claude autonomously designed protein binders against 14 out of 15 targets.
We then worked with Adaptyv Bio and Twist Bioscience, who independently built and tested the proteins Claude designed.
[2/6] Designing a binder is an easier process than designing a drug, but it’s a useful proxy. The typical success rate in the field today is between 10% and 15%.
Between 22% and 35% of Claude's designs bound successfully, depending on the setup. Some of its strongest designs bound several times more tightly than the best published de novo binder.
[3/6] Importantly, protein binders are not drugs. Designing a high-affinity binder is just the first step in the process of developing a drug-like molecule. Even designing a drug itself is just one phase out of the many required to establish that a drug is safe and effective before making it available to people.
However, this establishes a strong foundation to work from, and we are building on it by teaching Claude to run the entire development process end-to-end for every major type of drug molecule—from antibodies to small molecules.
[4/6] One of our highest priorities remains launching an access program for scientists to use our most capable models. We expect to share more on this soon. Opus 5 remains our most capable model available for life science research.
[5/6] For more on how Claude ran this experiment and the full results, see our blog: https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design
[6/6] We're also publishing a technical report: https://www-cdn.anthropic.com/30bf50e22a01388bb29bf077ee3f244531594b7a.pdf
And open-sourcing our prompts and data here: https://huggingface.co/datasets/Anthropic/claude-protein-binder-design/tree/main