Anthropic เผย Claude ออกแบบโปรตีนสำเร็จ 14 จาก 15 เป้าหมาย
Anthropic เปิดเผยผลงานของ Claude ที่สามารถออกแบบ Minibinder สำเร็จ 14 จาก 15 เป้าหมาย ภายในเวลา 48 ชั่วโมง โดยผ่านการทดสอบจริงจากห้องแล็บอิสระภายนอก
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- Claude ออกแบบโปรตีนตัวจับ (Minibinder) สำเร็จ 14 จาก 15 เป้าหมาย
- อัตราความสำเร็จสูงถึง 22% ถึง 35% เทียบกับมาตรฐานวงการที่ 10% ถึง 15%
- โมเดลทำงานแบบอัตโนมัติผ่าน Claude Science ภายในเวลาเพียง 48 ชั่วโมง
- ส่งผลิตและทดสอบจริงโดยห้องแล็บอิสระ Adaptyv Bio และ Twist Bioscience
Anthropic ได้ส่งมอบผลงานการออกแบบโปรตีนที่สร้างขึ้นโดยระบบปัญญาประดิษฐ์ Claude ไปยังห้องแล็บภายนอกสองแห่งเพื่อให้ทำการผลิตและทดสอบในห้องปฏิบัติการจริง ผลลัพธ์ที่ได้น่าทึ่งมาก เพราะจากโปรตีนเป้าหมายทั้งหมด 15 ชิ้น Claude สามารถออกแบบตัวจับที่ใช้งานได้จริงสำเร็จถึง 14 เป้าหมาย โดยมีอัตราความสำเร็จของแบบแต่ละชิ้นอยู่ที่ 22% ถึง 35% ซึ่งสูงกว่าค่ามาตรฐานของวงการชีววิทยาศาสตร์ซึ่งอยู่ที่ราว 10% ถึง 15% เท่านั้น
การเปิดเผยครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของการทดลองสองชุดที่ Anthropic จัดทำขึ้นเพื่อประเมินศักยภาพของ AI ในการเร่งรัดงานวิจัยด้านชีววิทยาศาสตร์ โดยอีกหนึ่งการทดลองคือการให้ Claude Opus 5 อ่านไฟล์ดิบจากเครื่องมือวิเคราะห์ทางเคมีพร้อมคำสั่งสั้น ๆ เพียงสองประโยค ซึ่งระบบสามารถส่งผลวิเคราะห์ที่ตรงกับห้องแล็บมืออาชีพกลับมาได้ภายในเวลาเพียง 23 นาทีและ 19 นาทีเท่านั้น
งานที่ Claude ได้รับมอบหมายคือการออกแบบ Minibinder ซึ่งเป็นโปรตีนขนาดเล็กทำหน้าที่เกาะติดโปรตีนเป้าหมายให้แน่นที่สุด กลไกการเกาะลักษณะนี้ถือเป็นหัวใจสำคัญของยาสมัยใหม่จำนวนมาก เนื่องจากเมื่อโมเลกุลยาเข้าเกาะเป้าหมายได้สำเร็จ มันจึงสามารถยับยั้ง กระตุ้น หรือส่งสารบางอย่างไปยังเป้าหมายนั้นได้ทันที
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
ในอดีต การออกแบบตัวจับขึ้นใหม่ทั้งหมดโดยไม่ลอกเลียนจากธรรมชาติ หรือที่เรียกว่า De Novo Design เคยเป็นงานที่วิศวกรโปรตีนต้องใช้เวลาหลายเดือนต่อหนึ่งเป้าหมาย ผ่านขั้นตอนการคำนวณ การปรับแต่ง และการคัดกรองที่ยาวนาน แม้ช่วงหลังจะมีโมเดล Machine Learning เข้ามาช่วย แต่การใช้งานเครื่องมือเหล่านั้นยังต้องพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญด้านคอมพิวเตอร์คอยประสานงานต่อเนื่องหลายวันหรือเป็นสัปดาห์
การที่ Claude สามารถจัดการกระบวนการ De Novo Design ได้ด้วยตนเองถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญ เพราะงานด้านชีววิทยาศาสตร์มักติดปัญหาคอขวดที่ขั้นตอนการคำนวณและการคัดกรองเบื้องต้น การที่ AI สามารถรันขั้นตอนเหล่านี้แบบอัตโนมัติผ่าน Claude Science ช่วยลดระยะเวลาจากระดับเดือนให้เหลือเพียงหลักสัปดาห์หรือวัน ซึ่งจะช่วยปลดล็อกข้อจำกัดในการพัฒนายาใหม่ ๆ ในอนาคต
รอบนี้ Anthropic ให้ Claude ควบคุมกระบวนการทั้งหมดผ่าน Claude Science ซึ่งเป็นพื้นที่ทำงานสำหรับงานวิจัย โมเดลเป็นผู้เลือกจุดเกาะบนโปรตีนเป้าหมาย สร้างโครงสร้างและลำดับกรดอะมิโน สั่งงานโมเดลเฉพาะทางหลายตัวทั้งฝั่งออกแบบโครงสร้าง ออกแบบลำดับ และโมเดล Co-folding ก่อนจะวนปรับแต่งและคัดกรองหาตัวเลือกที่แปลกใหม่ ละลายน้ำได้ และเกาะเป้าหมายได้จริง โดยมนุษย์มีหน้าที่เพียงกดอนุมัติคำขอเข้าถึงเครือข่ายและสั่งผลิตแบบไปทดสอบเท่านั้น
การทดลองแบ่งออกเป็นสองโหมด ได้แก่ โหมดออกแบบทุกเป้าหมายพร้อมกันในเซสชันเดียวภายใน 48 ชั่วโมง โดยใช้เวลาประมวลผลบนชิป NVIDIA H100 สูงสุด 12,500 ชั่วโมง ซึ่ง Mythos Preview ทำอัตราความสำเร็จได้ 26.7% และ Opus 4.8 อยู่ที่ 22.6% ส่วนโหมดที่สองคือการโฟกัสทีละเป้าหมาย แยกเป็นเซสชันละ 24 ชั่วโมง ใช้เวลาเป้าหมายละ 2,500 ชั่วโมง ซึ่งวิธีนี้ทำให้ Mythos Preview ทำอัตราความสำเร็จรวมได้สูงถึง 35.1%
"Mythos Preview ในโหมดโฟกัสทีละเป้าหมายทำอัตราความสำเร็จได้ 40% ขณะที่ผู้เข้าแข่งขันในรายการของ Adaptyv Bio ทำได้เฉลี่ยเพียง 3.7%"
Anthropic
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
ที่มา: Techsauce
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น