Перейти к содержанию

Anthropic

Из 211 белков Claude против яда скорпионов сработали 17

6 мин чтения

Текст написан ИИ-моделью по источникам, на которые ведут ссылки, и сверен с ними второй моделью. Как мы работаем

Изображение: x.com

Внутренняя исследовательская модель Anthropic за 64 часа спроектировала мини-белки против нейротоксинов скорпионов, и 17 из 211 проверенных в лаборатории дизайнов прошли критерии связывания. Задачу принесла инвестиционно-исследовательская фирма Citrini Research, а результаты и все дизайны Anthropic опубликовала 20 октября.

Вопрос Citrini был не про белки: может ли ИИ-разработка лекарств дать группе мотивированных неспециалистов взяться за настоящую проблему здоровья человека. Команда Anthropic по биологическим наукам стала искать такую задачу вместе с Claude и остановилась на скорпионах. Ужаления получают 1,2 миллиона человек в год и больше, умирают больше 3250, в основном дети в регионах со слабым доступом к медицине. Новые препараты дорого делать, и вернуть затраты они почти наверняка не смогут, поэтому ужаление скорпионом описывают как забытую тропическую болезнь.

Почему мишенью стал канал-связывающий участок

Самые опасные для человека нейротоксины скорпионьего яда цепляются к натриевым каналам - крупным белкам в мембране нервных клеток, через которые те генерируют импульс. Когда каналы сбиты с ритма, нервы срабатывают не вовремя и выбрасывают много стрессовых веществ вроде адреналина. В тяжёлых случаях это ведёт к сердечной недостаточности и отёку лёгких, иногда к смерти.

Противоядия против ужалений существуют, но делают их месяцами и по старой схеме: яд выдаивают у тысяч скорпионов, им иммунизируют лошадей, из крови лошадей выделяют антитела. Такие препараты работают при раннем введении, обычно покрывают лишь небольшое число нейротоксинов, дороги в производстве и во многих регионах либо дороги, либо в дефиците.

Отсюда расчёт на конструирование белка с нуля. Связывающий белок цепляется к конкретной мишени; антитело - природный пример такого. Если закрыть у токсина именно тот участок, которым он хватается за натриевый канал, до канала токсин не дойдёт. Компьютерный дизайн к тому же позволяет сразу оптимизировать свойства, важные для лекарства, - силу действия и стабильность, а стабильный белок проще довезти туда, где ужаления и случаются. Образцом послужила более ранняя работа, где спроектированные с нуля белки нейтрализовали нейротоксины змей и защитили мышей; по нейротоксинам скорпионов, насколько известно Anthropic, таких дизайнов до сих пор не описывали.

Мишеней взяли пять, из четырёх регионов: Cn2 (Мексика), Ts1 (Бразилия), AaH I и AaH II (Северная Африка), LqhIII (Ближний Восток). Набор подобран как трудный тест: общая укладка у всех одна, а последовательности аминокислот совпадают попарно лишь на 26-62%. Claude просили сделать четыре типа дизайнов: против каждого токсина по отдельности, против двух β-токсинов Ts1 и Cn2, против трёх α-токсинов AaH II, AaH I и LqhIII и против всех пяти сразу. Смысл последнего прикладной: чем меньше молекул нужно для универсального коктейля, тем дешевле и тем менее он привязан к региону.

Что модель решала сама

Начальный промпт задавал мишени, инструменты дизайна и сворачивания, правила новизны, оценки и фильтрации. Дальше Claude сам искал структуры токсинов в Protein Data Bank и базе AlphaFold, выбирал по пять горячих точек на каждом токсине - конкретных позиций аминокислот, за которые дизайн должен был зацепиться, - устанавливал пороги качества, решал, насколько опираться на каждый из доступных инструментов, и придумывал стратегию для мультитоксинных дизайнов.

Дальше счёт. Двенадцать инструментов, 318 484 дизайна, фильтрация всего, что походило на токсин или на известный белок. Претендентов Claude сворачивал в комплексе с токсином и просеивал: 553 052 пары. Кампания обошлась примерно в 10 000 GPU-часов и через 64 часа после первого промпта выдала финальный список из 180 дизайнов.

Первые 24 часа модель работала автономно; результаты оказались достаточно обнадёживающими, чтобы Anthropic отправила уточняющие запросы и попросила искать лучшие варианты. Уточнений было четыре, и в основном они толкали Claude к мультитоксинному связывателю. Большинство из 180 дизайнов, включая самый сильный связыватель Cn2-B1, модель отобрала только после третьего уточнения. Белковые последовательности в Twist Bioscience Claude по просьбе команды отправил сам - письмами, в которых было указано, что их писал Claude. Позже команда вместе с моделью добавила ещё 31 дизайн, итого 211: 60 против одного токсина (по 12 на каждый), 30 против двух β-токсинов, 30 против трёх α-токсинов и 91 против всех пяти.

Критерии связывания и кто их прошёл

Тестировали в двух организациях и в разных форматах. Adaptyv Bio наработала белки в бесклеточной системе - на машинерии синтеза белка, извлечённой из бактерий, без живых клеток. Twist Bioscience сделала их в клетках человеческой почки как сшивки с Fc, «ножкой» антитела. Это дополняющие друг друга способы измерить то же самое связывание, и Anthropic свела их вместе ради уверенности в результате.

Связывание в обеих лабораториях измеряли методом поверхностного плазмонного резонанса: токсин течёт над дизайном, прибор в реальном времени следит, как быстро токсин к нему прицепляется и отцепляется. Из этой кривой получается константа диссоциации KD, мера силы связывания: чем она ниже, тем связывание крепче.

Планка была строгая. Дизайн считался связывателем против токсина, только если он сработал в обеих лабораториях, показал связывание в каждой репликации, в каждой из них KD оказался 1 мкМ или крепче, и при этом не давал сигнала на CLEC12A - неродственный человеческий белок, которым проверяют «липкость» и связывание не с тем, с чем надо.

Прошли 17 дизайнов, каждый против одного токсина: семь против Cn2, по четыре против AaH II и AaH I, два против LqhIII. Среди 60 дизайнов против одиночных токсинов связывателями оказались 11, то есть 18% - обычная доля для кампаний белкового дизайна, в том числе для прежней работы самой Anthropic. А вот ни один дизайн, сделанный против нескольких токсинов, не прошёл больше чем по одному; Anthropic перечисляет возможные причины, от собственного промптинга и ограничений доступных инструментов до того, что мультитоксинный дизайн может быть биологически неосуществим.

Противоядием это в Anthropic не называют: нейтрализуют ли связыватели яд в клеточной среде, не проверяли, дальше нужны мыши и многое другое. Антитела и наноантитела остаются планкой, которую дизайну с нуля надо брать: у трёх таких молекул заявленная KD ниже 1 нМ.

Как это читают снаружи

Работу Anthropic отправила двум внешним экспертам, и оба назвали её обнадёживающим первым шагом. Сусана Васкес Торрес, постдок программы структурной биологии CNIO в Мадриде, смотрит на это как на смену узкого места:

Спроектировать связыватель почти против любой мишени уже не кажется нереальным. Очень крепкие связыватели мы теперь получаем удивительно быстро, и само связывание перестало быть главным узким местом.

Реальный эффект, по её словам, придёт от тех частей терапевтического конвейера, которые идут после связывания: превратить эти молекулы в настоящие лекарства - безопасные, доступные по цене и широко доступные.

Тимоти П. Дженкинс, доцент Технического университета Дании, читает результат как показатель скорости: спроектировать правдоподобные связыватели против пяти токсинов параллельно за считаные дни он называет хорошей иллюстрацией сдвига в разработке терапии, особенно для забытых болезней вроде отравлений животными ядами, которым инноваций не досталось из-за слабых коммерческих стимулов.

Все 211 дизайнов и лабораторные данные Anthropic выложила на Hugging Face вместе с техническим отчётом.

Anthropicразбор

OSS Scanner отправил мейнтейнерам 77 критических находок

Критические опенсорс-проекты получили бесплатные регулярные сканы от сильнейших моделей Anthropic, и первые прогоны OSS Scanner уже принесли 77 критических находок. Отчёты при этом никто из людей не проверяет. Отчёты от моделей без ручной проверки вы бы взяли сразу или ждали бы проверенных?

Пока никто не написал. Будьте первым.

Присоединяйтесь к разговору

Войдите, чтобы оставить комментарий. Он появится после модерации.