La inteligencia artificial ha dado un paso significativo en el ámbito de la química, gracias a un innovador proyecto de Anthropic que ha utilizado su modelo Claude para abordar el diseño de proteínas, un desafío crucial en el desarrollo de nuevos medicamentos. Durante aproximadamente 48 horas, Claude trabajó de manera autónoma, analizando una vasta cantidad de datos para crear soluciones prometedoras, aunque aún parciales. El programa, denominado Claude Science, permitió al modelo acceder a literatura científica, internet y potentes recursos de hardware, así como a modelos específicos de diseño, secuenciación y plegamiento de proteínas.
El proceso seguido por Claude consistió en examinar toda la información disponible para determinar los puntos de enfoque en el diseño de proteínas. A partir de esta información, generó candidatos, los optimizó y descartó aquellos menos viables, seleccionando finalmente los que serían enviados al laboratorio para su síntesis. Este proceso se realizó de forma completamente autónoma. Las empresas farmacéuticas Adaptyv Bio y Twist Bioscience llevaron a cabo la creación física de los diseños propuestos, verificando su efectividad. De las 15 propuestas que resultaron válidas, los modelos Claude Opus 4.8 y Mythos Preview lograron desarrollar binders para 14 de ellas, generando 354 proteínas funcionales de un total de 1.320 diseños. Las tasas de éxito variaron entre el 22,6% y el 35,1%, superando notablemente las cifras convencionales que suelen oscilar entre el 10% y el 15%.
El término «binder» se refiere a proteínas que pueden unirse de forma precisa a otras proteínas específicas, actuando como llaves para cerraduras biológicas. El objetivo de estos experimentos no es la creación directa de medicamentos, sino el diseño de binders que se adhieran con fuerza a proteínas vinculadas a procesos biológicos o enfermedades. Este primer paso es crucial, ya que un binder no constituye un fármaco en sí mismo, pero puede ser fundamental en el desarrollo de tratamientos.
Claude, más que un descubridor, ha funcionado como un orquestador de herramientas científicas preexistentes. Al aprovechar los datos y recursos disponibles, el modelo ha demostrado que no necesita ser un experto en un campo específico, sino que debe saber cuándo y cómo utilizar las herramientas adecuadas para avanzar en el proceso de investigación. En un experimento concreto, Mythos Preview alcanzó un 40% de éxito en comparación con el 3,7% de los participantes en una competición organizada por Adaptyv Bio, destacando su capacidad para superar a competidores en términos de afinidad. Opus 4.8 también logró varios binders contra TNFa, una proteína de gran interés terapéutico que había presentado dificultades a expertos en la materia.
A pesar de estos éxitos, también se registraron fracasos: ninguno de los 90 diseños creados contra MBP logró generar un binder confirmado. En un segundo experimento, se solicitó a Claude que verificara la pureza de una molécula sintetizada, tarea que normalmente implica un proceso laborioso y requiere experiencia química. Utilizando técnicas como NMR y LC-MS, Claude calculó una pureza del 96,4%, muy cercana al 96,33% reportado por el laboratorio, logrando así automatizar un análisis que suele ser tedioso.
Etiquetas: Inteligencia Artificial, Claude
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