- Claude は 64 時間内に 318,000 種以上の蛋白質設計を生成し、17 種がテストを通過した。
- 毎年サソリの刺傷は少なくとも 1.2 百万人に影響を与え、3,250 件以上の死亡を引き起こしている。
- 研究は異なる地域からの 5 種のサソリ神経毒素に焦点を当てている。
- さらなるテストでは毒素の中和、安全性および治療効果を調査する必要がある。
Claude は短短 64 時間で 318,000 種以上の蛋白質設計を生成し、そのうち 17 種が危険なサソリ神経毒素に対する実験室での結合テストを通過した。この取り組みは抗毒素の研究を加速する可能性がある。この研究は Citrini Research の貢献を受け、Adaptyv Bio と Twist Bioscience によって実験室テストが行われた。研究では 211 種の選定された設計がテストされ、その中で 17 種が厳格な結合基準を満たした。
抗毒素開発の早期ステップ
最も強力な候補者はメキシコのサソリ毒素に対する結合親和力が単位ナノモルレベルに達し、これは密接な分子相互作用を示している。これらの結果は潜在的な抗毒素開発の早期ステップを示しており、即効性の治療法ではない。
毎年、サソリの刺傷は少なくとも 1.2 百万人に影響を与え、3,250 件以上の死亡を引き起こしており、主に医療資源が限られた地域で発生している。既存の抗毒素は通常、動物(馬を含む)に免疫接種を行い抗体を抽出することで生産されるが、そのプロセスには数ヶ月かかり、治療効果は限られた範囲の毒素にのみ対応している。これらの制限に対処するため、Anthropic は内部の Claude 研究モデルに小型結合蛋白(minibinders)の設計を指示し、これらの小蛋白は特定のターゲットに付着するために特別に設計されている。
このプロジェクトはメキシコ、ブラジル、北アフリカ、中東からの 5 種のサソリ神経毒素に焦点を当てている。
候補者の結合力テスト
Claude は主に自律的に運用され、12 種の蛋白質設計ツールを使用して 318,484 種の候補者を生成し、553,052 対の蛋白質と毒素の組み合わせを計算してスクリーニングした。このプロジェクトは約 10,000 GPU 時間を消費した。初期のプロンプトと 4 回のフォローアッププロンプトの後、Claude は 180 種の設計を実験室テストに選択した。研究者たちはその後、モデルの支援を受けてさらに 31 種の設計を追加した。最終的な 211 種の候補者には、特定の毒素をターゲットにした蛋白質と、複数の毒素に同時に結合することを目的とした蛋白質が含まれている。
Adaptyv Bio と Twist Bioscience は異なる実験室手法を使用してこれらの蛋白質を生産し、表面プラズモン共鳴技術を用いて結合の程度を測定した。この技術は分子の付着強度とその分離速度を追跡することができる。
資格を満たすためには、各候補者は 2 つの実験室で安定した結合力を示し、指定された親和力閾値を満たし、対照として使用される無関係なヒト蛋白質に対しては検出可能な結合を示してはならない。最終的に 17 種の設計がこれらの要件を満たし、メキシコのサソリ毒素に対する 7 種、AaH I および AaH II に対する 4 種、LqhIII に対する 2 種が含まれている。すべての多毒素設計は 1 種以上の毒素に対して成功しなかった。特定の毒素をターゲットにして開発された 60 種の設計の中で、11 種が成功し、ヒット率は約 18% である。
2 つの主要候補者 Cn2-B1 と Cn2-B2 は特に強い結合力を示した。競争実験では、これらの付着位置が以前にマウスで示された Cn2 を中和する抗体に近いことが示された。それにもかかわらず、研究者たちは実験室で生産された毒素に対してのみ結合テストを行い、サソリから抽出された毒素に対してはテストを行っておらず、これらの候補者が細胞内での毒素の活性を阻止したり、動物を保護したりできるかどうかは未確認である。
さらなるテストでは、毒素の中和、安全性、安定性および治療効果を調査する必要があり、臨床開発に進むことが考慮される。Anthropic は全 211 種の設計、予測構造および実験結果を公開し、さらなる研究を支援する。企業は技術報告書でその発見を詳細に説明しており、同行評審のあるジャーナルには発表していない。
Claude の抗毒素研究への貢献
Claude の研究は抗蛇毒血清の開発に新たな視点を提供しており、特に既存の治療法が課題に直面している状況において重要である。毎年、多くの人々がサソリの刺傷によって影響を受けているため、迅速かつ効果的な抗毒素の開発が重要である。Claude が生成した蛋白質設計はその数が膨大であり、特定の毒素に対して精密に設計されているため、将来の治療法の道を開く可能性がある。現在、実際の効果を確認するためにはさらなるテストが必要であるが、この研究は人工知能が生物医学分野での潜在能力を示している。

