Wewnętrzny model Claude pomógł naukowcom zaprojektować białko, które może stać się antidotum na jad skorpiona

Anthropic i Citrini Research wykorzystali Claude do generowania i filtrowania kandydujących białek wiążących jad skorpionów, uzyskując zweryfikowaną laboratoryjnie listę w około trzy dni.
Każdego roku ponad milion osób jest ukąszonych przez skorpiony, a tysiące giną, głównie dzieci w biednych regionach. Istniejące antytoksyny są wytwarzane z krwi koni, co jest procesem powolnym i kosztownym, a przy tym nie zawsze działa przeciwko wszystkim wariantom jadu.
Jad skorpionów działa tak, że toksyn przyłącza się do komórek nerwowych i zmusza nerwy do nieprawidłowego reagowania. Naukowcy proponują stworzenie małych białek, które łączą się z toksyną we właściwym miejscu i nie pozwalają jej dotrzeć do komórek.
Anthropic i Citrini Research postanowili sprawdzić, czy Claude może pomóc wygenerować takie białka-przynęty. Agent otrzymał prompt i środowisko i pracował autonomicznie przez prawie trzy doby. Zaproponował ponad 300 tysięcy wariantów takich białek, a następnie odrzucił słabe i wybrał 180 najlepszych. Proces zajął około 10 000 godzin GPU.
17 wybranych białek przeszło rygorystyczną weryfikację laboratoryjną, a dwa najlepsze okazały się bardzo silnie wiązać toksynę. Jednak toksyny skorpionów różnią się w zależności od regionu i Claude nie stworzył jeszcze uniwersalnego białka.
Nawet dla pojedynczych toksyn to wciąż nie są antidota: testy trwają, a sukces nie jest gwarantowany. Mimo to uzyskanie takiej listy kandydatów w trzy dni to już duży wynik, który wcześniej zajmował ludziom miesiące.
Wszystkie białka udostępniono w modelu open .co/datasets/Anthropic/scorpion-toxin-binder-design).
Dlaczego to ważne
AnalizaTo pokazuje, że agent AI może skrócić miesiące wstępnej pracy nad projektowaniem białek do kilku dni, choć kliniczne antidota nadal wymagają długotrwałej walidacji i rozwiązań dopasowanych do regionalnych toksyn.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami
Powiązane w ekosystemie
Praktyczne poradniki, kluczowa terminologia i skille agentów
Sterowanie komputerem przez AI (Computer Use)
Technologia firmy Anthropic (wprowadzona w modelach Claude 3.5 Sonnet), która pozwala sieci neuronowej sterować systemem operacyjnym jak zwykły użytkownik: robić zrzuty ekranu, analizować współrzędne okien, poruszać kursorem myszy, klikać przyciski i wprowadzać tekst bez użycia dedykowanych API.
Konstytucyjna AI (Constitutional AI / RLAIF)
Metoda wyrównywania zachowań modeli, opracowana przez laboratorium Anthropic (twórców Claude). Zamiast wykorzystywać miliony godzin pracy ludzkiej, model sam krytykuje i poprawia własne odpowiedzi, opierając się na jasnym zbiorze zasad etycznych („Konstytucji”).
Anthropic opisuje, jak weryfikuje kod napisany przez AI
Według Anthropic Claude generuje około 90% kodu Claude Code; proces review łączy agentów AI, zatwierdzanie zależne od ryzyka i feature flags, aby ograniczać incydenty na produkcji.
Inżynier Anthropic pokazuje, jak stawiać AI bardziej ambitne zadania, i publikuje gotowy prompt
Felix Rieseberg, wiodący inżynier Anthropic pracujący nad Claude, opisał trzy sposoby, by sprawić, aby AI działało jak czołowy specjalista, a nie tylko szybszy asystent, i udostępnił gotowy prompt.
Claude Fable 5: kiedy korzystać z potężnego modelu i jaki poziom effort wybrać
Pełna analiza modelu Claude Fable 5 oraz parametru effort: jak działa sygnał behawioralny rozumowania, macierz dostępności poziomów (low/xhigh), kalkulacja kosztu za turę oraz konfiguracja w API i Claude Code.
Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro: porównanie modeli na rok 2026
Co kilka tygodni pojawia się nowy model, a za każdym razem padają te same pytania: czy warto przejść? Co się zmieniło? Za co płacić?