Claude 交出一份成绩单。不太像一家技术公司的那种。
今天，Anthropic 公开了一项研究。
研究版模型设计出的蛋白。在试管里真的抓住了蝎毒。
64 小时里，它做了 318,484 个蛋白设计。
211 个送进实验室。17 个闯过结合测试。
三个数字，把两个圈子同时点着了。
Anthropic 发文称，团队在设计针对蝎子神经毒素的蛋白质结合剂。
常见的AI编程助手交出来的是代码。它这次交的不是。
论文首页，第一作者署名 Claude Science。
它负责设计蛋白。也管分析数据，画图，起草报告。
全部 211 个送测方案，连同实验数据，全都公开了。
更意外的是做这件事的人。一家金融研究机构，Citrini。
五个分析师。三位完全没有科学背景。
科技博主 @notjazii 的推文，AI 实验室正进军科学和生物领域，OpenAI 收购了 Orchestra Bio。
同一天，OpenAI 也杀进了生物医药。它买下一家做药物开发的初创公司。
这两家从数学死磕到物理。如今战场换到生命科学。
一个用模型设计分子。一个用模型管流程。抢的是同一块地。
二十万美元，五个门外汉挑战蝎毒
Citrini 的发文，AI 在生物领域究竟能做什么，为了区分炒作与现实，他们花了 3 个月时间动手试。
这场研究，起于这家机构的一次跨界投资尝试。
他们想找生命科学领域的机会。照例先去问专家。
听到的判断两极分化。一边是根本造不出重要药物。一边是五年内治愈所有疾病。
专家各执一词。他们干脆自己试一把。
五人小队里，三人完全没有科学背景。
另外两人有一点相关经验。也算不上资深药物研发人员。
预算二十万美元。他们找上 Anthropic，在生命科学团队帮助下用内部研究模型。
剩下的难题是选哪个医疗问题。最后选中蝎毒。
据估计，全球每年超过 120 万人被蝎子蜇伤。3250 多人死亡。
原文配图就放在这段传统制备路径之后。
现有抗毒血清依赖动物产生的抗体。
一条传统路径是采毒液。用受控剂量免疫马匹，再从血浆里提取纯化抗体。
这条路成熟，也笨重。
这一次，他们想从计算机里造出一种小蛋白。
像量身定做的夹子。抓住蝎毒里的神经毒素。
先要确认它能不能结合毒素。再检验能不能让毒素失效。
他们为这些分子夹子选了五个目标。取自墨西哥和巴西，还有北非与中东。
随后人类又加了一道难题。能不能让同一个蛋白同时抓住多种毒素。
它先提醒。一个分子通吃五种毒素，失败的可能性很大。
团队还是想赌一把。把通吃写进了任务。
三百多个智能体，64 小时出 31.8 万方案
真正启动计算前，团队得把试试变成一份能执行的任务。
任务书写完，计算才开始。
模型给方案。人给判断。中间那条线不许越过。
这类AI工具第一次把整条实验前置链路接了下来。
Citrini 与 Anthropic 团队借助 Claude 反复打磨提示。
初始提示越写越长。最后到了约 35 页。
研究什么，限制在哪，怎样判断候选值不值得送测，都写了进去。
连失败条件也写了进去。哪种候选直接淘汰。
提示词到这个长度，已经不像提示。更像一份研究方案。
计算任务的运行界面。Scorpion Anti-Venom Design 一栏显示 broadcast attribution CLOSED。
之后它接手了大部分计算工作。
第一个通宵，它启动了 300 多个子智能体。
同时占用超过 300 块显卡。
查文献，调工具，跑预测，筛候选。一批批任务在机器里展开。
这三百多个智能体并行跑。一个通宵就把第一轮候选铺满了。
它们各自认领一段。结果汇总到同一张表上。
这套模型跑在自己的研究环境里。调用了 12 种专业设计工具。
参与者可以讨论方向，追问理由。不必亲手操作每一套软件。
Citrini 的作业流程，One prompt. Four follow-ups. 左边是 Claude 做的，右边是人类补的。
计算之外还有件很现实的事。设计出来的蛋白，供应商到底做不做得了。
在人的授权和监督下。它给一家合成公司的采购科学家起草并发出邮件。
问的是几类复杂蛋白的制造可行性。
这封邮件的措辞。人先过了一遍才发出去。
它暂停了相关设计分支。等对方确认制造要求。
人类离开后，回信到了。
它把制造约束算进去。继续往下设计。
从问供应商到按回信改设计。这段需要等待和沟通的活，也由它接了起来。
64 小时过去。它生成 31.8 万多个设计，筛出 180 个。
人类又补入 31 个。凑齐 211 个送测候选。
团队把扣款提醒贴进聊天，Citrini Aug 19th at 6:24 PM 写道 I’m assuming this means Twist has started lol。
最强候选之一 Cn2-B1。它是团队第三次跟进后才被选中的。
这轮核心设计。人类发了 1 条初始提示和 4 次跟进。
加上前后讨论与实验安排。团队记录的交流量是 367 条消息。
这轮计算约 1 万显卡小时。算力花费 49,997 美元。
五个毒素目标的筛选结果。Cn2 一列招到 4 个结合体，巴西毒素 Ts1 一栏写着 Nobinders。
团队公开了一张扣款提醒截图。金额 71,740 美元。
两家实验机构分别承担了生产与测试。
17 个设计达到团队设定的结合标准。覆盖五种毒素里的四种。
达标的设计主要集中在墨西哥那种毒素上，有 7 个。北非两种各 4 个，中东一种 2 个。
巴西那种，一个都没达标。
人类执意想试的通吃计划。那盆冷水应验了。
151 个多毒素设计。没有一个达到同时结合多种毒素的标准。
其中 6 个仍对单一毒素达标。进了最终的 17 个名单。
Cn2-B1 是这 17 个里最抢眼的一个。
在观测窗口里。它与目标毒素分开得非常慢。
这种牢固的结合。让它成了最值得继续研究的候选。
但抓得牢，不等于能阻止毒素伤害细胞。
这类神经毒素会干扰神经细胞的钠通道。搅乱电信号。
一种叫 LR 的抗体片段。已在小鼠研究中显示能中和这种毒素。
研究人员让它先占住毒素。再看设计的蛋白能不能贴上去。
结果，结合明显受到抑制。
结合位点示意，Designs target the ion-channel binding site，参考 LR 和 RU1 在 Cn2 上的晶体结构（PDB 4V1D）。
这是通往解毒的一条线索。
不过，这些候选蛋白能不能保护细胞。还没有经过实验确认。
现在的结合测试。用的也是实验室制备的重组毒素。
现在，这家公司已经把全部 211 个送测设计、预测结构和实验数据公开。
接手的研究者可以逐一核对计算预测和实测结果。
Hugging Face 上的数据集页。Anthropic/scorpion-toxin-binder-design，模态标为 Image。
蝎伤集中发生的许多地区，医疗资源匮乏。新药研发又难有商业回报。
最急需治疗的人。往往最难吸引持续的研发投入。
这门技术值得争取的突破。是让更多研究者有能力接手这些被忽视的问题。
他们可以把更多设计送进实验室。用一轮轮实验找出负担得起的疗法。
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