Anthropic puso a su IA a generar proteínas durante 48 horas. Obtuvo una tasa de acierto del 35% frente al 15% de la industria
La inteligencia artificial continúa expandiendo sus horizontes, y esta vez ha sido el turno de la química. Anthropic, una empresa pionera en el desarrollo de IA, ha logrado un avance significativo en el diseño de proteínas utilizando su modelo Claude. Durante un experimento de 48 horas, Claude consiguió una tasa de acierto del 35% en la generación de proteínas, superando con creces el promedio de la industria, que se sitúa entre el 10% y el 15%.
El modelo de IA fue dotado con acceso a literatura científica, internet y recursos de hardware, además de varios modelos especializados en diseño, secuenciación y plegamiento de proteínas. Claude analizó todos estos datos para decidir cómo abordar el diseño de proteínas, generando candidatos, optimizándolos y eligiendo cuáles enviar al laboratorio para su síntesis. Este proceso fue llevado a cabo de manera completamente autónoma.
Las firmas farmacéuticas Adaptyv Bio y Twist Bioscience se encargaron de crear físicamente los diseños propuestos y comprobar su efectividad. De los 15 diseños que dieron resultados válidos, Claude Opus 4.8 y Mythos Preview lograron crear binders para 14 de ellos, produciendo 354 proteínas funcionales a partir de 1.320 diseños. Estos resultados son un avance significativo, ya que encontrar un buen binder es un paso crucial en el desarrollo de tratamientos médicos.
En uno de los experimentos, Mythos Preview alcanzó un 40% de éxito en comparación con el 3,7% de los participantes de una competición organizada por Adaptyv Bio. Sin embargo, no todo fueron éxitos, ya que ninguno de los 90 diseños creados contra MBP produjo un binder confirmado.
Además, en un segundo experimento, Claude automatizó con éxito el análisis de pureza de moléculas sintetizadas, logrando una precisión casi idéntica a la de un laboratorio tradicional. Esto demuestra que la IA no solo puede diseñar proteínas, sino también realizar tareas de análisis tediosas que requieren la experiencia de un químico especializado.
Estos logros sugieren que un modelo de IA puede convertirse en un agente investigador capaz de documentarse con literatura científica especializada y utilizar software específico para avanzar en el proceso de investigación. Aunque aún estamos lejos de que la IA pueda diseñar nuevos fármacos por sí sola, el progreso de Anthropic con Claude es un paso prometedor en esa dirección.