Claude 自主设计蛋白质，15 个靶标命中 14 个
通用模型 Claude 首次自主编排蛋白质设计流程，成功率两倍于行业平均，AI 科研范式迎来转折。
Anthropic 让 Claude（通用大模型）自主设计蛋白质结合剂（能抓住靶标蛋白的分子，是药物起效的基础），15 个靶标命中 14 个，设计成功率 26.8%，约为行业均值两倍。全程人类只负责批准和送检，设计决策全由 Claude 完成。
正文摘录
 新智元报道  Anthropic 让 Claude 自己设计蛋白质，15 个靶标命中 14 个——这个成绩让内行研究者惊讶。 8 月 18 日，Anthropic 公布了一项实验结果：Claude （Mythos Preview 和 Opus 4.8） 自主完成了一整套蛋白质设计流程。  给它 15 个蛋白质靶标，让它自己设计能结合上去的新蛋白质，14 个靶标成功。 1320 个设计中 354 个经两家独立实验室验证有效，总成功率 26.8%。 这个领域的行业平均是 10%–15%。 蛋白质结合剂是很多药物起效的基础：先设计一个分子能抓住靶标蛋白，后面才有可能做成药。 这个设计过程通常需要蛋白质工程师数周的计算、优化和筛选。  从 AlphaFold 到 Claude：预测蛋白质和设计蛋白质是两件事 2020 年 AlphaFold 做的事：给定一段蛋白质序列，预测它折叠成什么形状。 输入已知，输出是预测。 它是专门训练的蛋白质模型，做一件事做到极致。 而 Claude 这次做的事不同。 它拿到的只有靶标蛋白的名字，任务是从零设计一个全新蛋白质去结合它。