Claude设计蛋白质，OpenAI买公司：AI巨头加码新药研发

10月21日消息，Anthropic周二公布了一项针对蝎毒的新研究：由Claude参与设计的蛋白质，经过实验室测试，已有部分能成功贴合目标毒素。同一天，OpenAI宣布收购生物医药研发项目管理公司Orchestra Bio。

一家让大模型设计分子、送进实验室验证；另一家买下专业软件团队，帮药企盯着研发进度。两家AI巨头想接手的活儿，已经不再只是帮科学家查查论文、回答几个生物学问题。

Claude交出候选方案，实验室来验证

Anthropic这次挑中的靶子是蝎毒。按官方介绍，全球每年至少有120万人被蝎子蜇伤，但抗毒素在许多地区价格高或供应不足。研究团队希望借助AI找出新的蛋白质分子，为后续开发解毒疗法提供候选方案。

参与设计的是运行在Claude Science里的内部研究模型。研究人员下达初始任务后，中途又补充了四次指令。模型调用了12种专业设计工具，一共生成了318,484个蛋白质设计方案。

从接手任务到交出首批180个候选方案，Claude一共跑了64个小时（不含后续的实验室测试时间）。这轮计算累计消耗了约1万个GPU小时，也就是所有参与计算的GPU运行时长之和。

随后，研究团队在Claude的协助下又补了31个方案，凑齐211个候选分子，一并交给Adaptyv Bio和Twist Bioscience两家机构做实验室测试。结果显示，有17个分子达到了预设的结合标准，覆盖了五种目标毒素中的四种。不过，在这轮测试中，还没有一个设计达到同时结合两种或更多毒素的预设标准。

这里说的“结合体”，可以理解成能精准贴合特定毒素的小蛋白质。但贴得住，不代表就能解毒。这项研究还没有验证这些分子能否在细胞环境里中和毒素，也没做过动物活体疗效实验。因此Anthropic把话说得很谨慎：并不声称已经做出了抗毒素。眼下它们还只是值得继续往下测的候选分子。

不过对研究人员而言，这次至少拿到了一批能直接进实验室接着测的实体分子，而不再只是屏幕上的几段文字建议。至于这批候选分子最后能留下几个，还得靠后续实验一步步筛——模型在电脑里算出的高分，并不能替它们担保疗效。

OpenAI买下的，是帮药企推进项目的软件

从一个候选分子走到真正上市的新药，中间还有漫长的路要走。OpenAI这次收购的Orchestra Bio，干的就是帮药企管好研发流程。

这家初创公司成立约四年，业务贯穿早期药物发现、临床前研究、生产和临床试验等各个阶段。按其介绍，平台上的AI智能体可以承担部分规划、协调和数据分析工作，把需要专业判断的拍板权留给科学家和项目负责人。

OpenAI打算把这支团队和技术并入自家的生命科学产品线Rosalind。此前，GPT-Rosalind主要帮科研人员分析生物与化学问题，Rosalind Workbench则用来连接科研工具与数据，辅助结果分析和实验规划。这次把Orchestra补进来，OpenAI希望进一步加强项目跟踪和跨团队协调。

OpenAI在公告里举了个很具体的例子：假如某批试验药品生产失败，原定的临床试验可能就得跟着延期。这时AI智能体可以排查哪些任务和时间节点会受牵连，把各方信息汇总起来、列出几套补救方案，再交由负责人拍板。

这类协调工作没有“AI发现新药”那么抢眼，却关系到项目能否按计划推进。前端找到了值得研究的分子，后面的实验排期、生产准备和团队交接跟不上，研发照样会卡住。

两家已经找上了同一家药企

另一头，大型药企也已经开始试用这些新工具。

今年4月，减肥药巨头诺和诺德宣布与OpenAI合作，计划在研发、生产和商业运营等环节开展试点；到了9月，这家药企又拉上Anthropic，准备测试Claude Science，围绕具体的研发流程和科学难题找落地场景。

对模型公司来说，做药企的生意，不必等到某款AI设计的新药上市。处理数据、筹备实验、跟踪项目进度，本来就是研发团队每天要做的工作。AI如果能把这些环节做得可靠，就有机会成为药企长期采购的工具。

当然，想让挑剔的医药研发团队长期用下去，靠一两次漂亮的实验还远远不够。模型不仅要能接入药企的数据和科研工具，还得守医药行业的规矩。在诺和诺德与这两家的合作公告中，都反复强调了数据治理与人工监督——药企并没有打算把关键的科研决策权彻底交给AI。

至于AI到底能让新药研发提速多少，目前这几份公告都没给出准数：OpenAI的收购声明里没有披露节省研发时间的实测数据，Anthropic的蝎毒实验也还没走到疗效验证那一步。

目前，Anthropic已经公开全部211个蛋白质设计及其结合实验数据，供其他研究者继续验证。这批分子除了能贴住毒素，到底能不能真正解毒、能不能做成安全可用的新药，还得等实验室里的下一步结果。（易句）

（本文由AI撰文，网易编辑负责校对）