Anthropic продемонстрировала автономную работу Claude на протяжении 48 часов без какого-либо вмешательства человека в принятие научных решений. Получив список из 16 белков-мишеней, агент самостоятельно изучил биологический контекст, развернул необходимое окружение, скоординировал двухуровневую команду субагентов и связал десять специализированных генераторов вроде RFdiffusion, PXDesign и Genie в 24 рабочие схемы.
Эксперименты в мокрой лаборатории подтвердили: из 1320 протестированных дизайнов 354 белка успешно связались с 14 из 15 мишеней (одну исключили из-за агрегации самого белка). Доля успешных связываний составила 26,8% при стандартной отраслевой норме в 10–15%. На мишени RBX1 лучший дизайн Claude продемонстрировал аффинность в 3,9 наномоля против 45 нМ у победителя недавнего открытого конкурса. Без ограничений не обошлось: на искусственном белке BBF-14 и бактериальном MBP результат оказался околонулевым из-за специфики обучающих выборок задействованных генераторов.
Практический сдвиг для индустрии очевиден: переход LLM от генерации текста к автономной оркестровке узкоспециализированных ML-моделей фундаментально меняет экономику ранней стадии разработки молекул. Вместо недель ручной интеграции инфраструктуры и инструментов силами дорогостоящих биоинформатиков система берет вычислительную рутину на себя, сжимая цикл первичного скрининга до двух суток.