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A Anthropic encarregou sua IA de gerar proteínas durante 48 horas; ela alcançou uma taxa de sucesso de 35%, em comparação com os 15% do setor
Há muito trabalho envolvido na transição dessa etapa para a criação de medicamentos propriamente ditos, embora os sinais sejam muito promissores
A inteligência artificial Claude, da Anthropic, operou de forma autônoma por 48 horas no design de proteínas voltadas ao desenvolvimento de medicamentos. Com acesso a ferramentas científicas, o modelo analisou, otimizou e selecionou candidatos testados pelas farmacêuticas Adaptyv Bio e Twist Bioscience. O experimento gerou 354 proteínas funcionais e atingiu uma taxa de sucesso de até 35,1%, superando com folga a média tradicional do setor, que gira em torno de 15%.
A IA já nos surpreendeu no campo da matemática e agora busca fazer o mesmo na química. Foi exatamente isso que a Anthropic alcançou ao colocar sua IA, o Claude, para trabalhar de forma autônoma por cerca de 48 horas na resolução de um problema clássico do desenvolvimento de medicamentos: o design de proteínas. Os resultados são promissores, embora abordem apenas uma parte do desafio.
"Claude, projete algumas proteínas para mim"
A Anthropic — que lançou recentemente o programa Claude Science — concedeu ao seu modelo de IA acesso à literatura científica, à internet e a recursos de hardware, bem como a diversos modelos especializados em design, sequenciamento e dobramento de proteínas.
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O modelo analisou todos os dados para determinar a melhor abordagem para o design de cada proteína. Em seguida, gerou candidatos, otimizou-os, descartou os menos promissores e selecionou quais enviar ao laboratório para síntese — tudo isso operando de maneira totalmente autônoma.
Resultados promissores
As empresas farmacêuticas Adaptyv Bio e Twist Bioscience produziram fisicamente os designs propostos e verificaram se eles realmente cumpriam o objetivo. Dos 15 designs que geraram resultados válidos, o Claude Opus 4.8 e o Mythos Preview produziram com sucesso moléculas de ligação (binders) para 14 deles, resultando em 354 proteínas funcionais a partir de um conjunto de 1.320 designs.
Segundo esses testes, entre 22,6% e 35,1% dos candidatos funcionaram — uma taxa de sucesso significativamente superior aos...
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