AI for Science，这次是真刀真枪进了实验室。Anthropic 直接对着蝎子的毒素下手了。
就在今天，Anthropic公布了一项新研究：一个还没公开的研究版 Claude，在约 64 小时内，自主生成了 318,484 个从头蛋白设计！
经过筛选和人工补充，211个 候选被送进实验室，最终 17个 在实验台上真正结合上了蝎子的神经毒素。
更关键的是，全部 211 个设计与实验数据，Anthropic 直接全部开源。
从读资料、选结构、到调用工具，Claude 几乎独立跑完了传统上需要一整支计算生物团队、耗时数月的工作量。
而它用的时间，是 64 小时。
◈为什么偏偏盯上蝎毒
蝎子蜇人，真不是小事。
据 Anthropic 转述的文献估计，全球每年 120 万人以上被蝎蜇伤，死亡超过 3250 例，受害的大多是儿童，大多在医疗资源不够的地区。
而传统抗蝎毒血清的制备，至今仍然依赖“给马等动物注射毒液、再提取抗体”的方式：贵、慢，而且覆盖范围有限
一个地方的血清，未必能应对另一个地方的蝎毒。
于是投资研究机构 Citrini Research 找到 Anthropic，抛出一个比较“外行”的问题：一群没有任何生物学背景的人，能不能靠 Claude，去啃一个真实的公共卫生难题？
双方反复打磨提示词，最终把目标锁定在蝎神经毒素上。
Claude 要做的，就是一类叫"结合剂"（binder）的小蛋白。
打个比方：蝎神经毒素像一把"坏钥匙"，专门插进神经细胞膜上的钠离子通道，让神经疯狂乱放电，严重时直接把人推向心衰、肺水肿。
而结合剂，就是一段从零设计的小蛋白，使命只有一个，死死贴住毒素"插钥匙"的那一面，把它彻底封死。
◈64小时，Claude全程自主交出30万设计
接下来，才是 Claude 真正开始表演的部分。
最开始人类只给了 Claude 一个初始提示，外加 4 次后续指令。剩下的，几乎全靠它自己：
从 PDB、AlphaFold 结构库中检索毒素结构，为每种毒素锁定结合热点，调用约 12 种设计工具，过滤掉那些形似毒素、形似已知蛋白的序列，再对 55 万余对"设计—毒素"组合做共折叠预测……
这一轮，Claude累计生成了318,484个蛋白设计。
30多万个设计，当然不可能全部送进实验室。接下来，它还要从里面挑出真正值得试的那一小批。
Claude过滤掉与毒素或已知蛋白相似的序列，再对 55万余组“设计—毒素”配对做共折叠预测，评估它们能否形成合适的结合结构。
一边生成，一边评估，再继续筛选。
约64小时后，Claude交出了 180个候选。团队又在它的协助下补充31个，合计 211个。
随后，这211个候选被送往Adaptyv Bio和Twist Bioscience两家实验室，制备出来，上机测结合。
“过关”的门槛也不低：重复测量中都要出现结合，每次测得的解离常数K_D都要 ≤1 µM，而且对一个无关的人体蛋白不能产生黏附，避免它“见谁粘谁”。
除LqhIII仅由Adaptyv Bio检测外，其他靶标的达标设计需要两家实验室的结果共同支持。
最终，17个设计达到了结合标准，分别能结合来自墨西哥、北非和中东的4种毒素。针对巴西毒素Ts1的研究，则没有得到符合标准的结合剂。
◈抓住毒素，离解毒还有一点距离
17 个里最特别的，是 Cn2-B1。
两家实验室都测出，它能与墨西哥蝎子的神经毒素Cn2紧密结合。
衡量"贴合程度"有个指标叫解离常数：数值越小、结合越紧。
Adaptyv Bio 实验室测出来约 3.1 nM，Twist Bioscience 约 1.7 nM，都已经是很贴合的水平。（官方还特别说明，这是偏保守的估计，实际可能更贴合）
更有意思的，是后面一个叫"竞争实验"的环节。
研究者拿来一个早就知道能中和 Cn2 的抗体片段 LR，让它和 Cn2-B1 一起去抢毒素。结果两者抢到了一块儿，这说明它俩很可能贴在毒素表面同一个位置。
而这个位置，恰恰是要害。毒素之所以能害人，就是靠这块地方去跟神经细胞上的钠通道接触、捣乱；LR 能中和毒素，也正是因为它堵住了这里。
如今 Cn2-B1 也盯上了同一个点，那就有希望同样把毒素摁住。
这也给研究者留下了一条值得继续追的线索。
不过，线索终究还只是线索。
现在实验台上测的，是实验室人工做出来的毒素，不是从真蝎子的毒液里提出来的。
而且这项研究既没在细胞层面测它到底能不能挡住毒性，也没拿动物做过保护实验。
所以 Anthropic 自己也说了：到这一步，还远谈不上做出了抗蝎毒血清。能"抓住"毒素，和能"解掉"毒，中间还有一段距离。
虽然 17 个结合剂离真正的药还很远，但 AI 进药研，这回算是真的动起来了。。。
参考文献
[1] Anthropic 研究博客: https://www.anthropic.com/research/claude-scorpion-toxin-binder-design
[2] 技术报告 PDF: https://www-cdn.anthropic.com/31ac578806cffd8b3d92d8affe6edc4c04d502e1.pdf