Claude diseñó proteínas contra 15 objetivos. Cuando las fabricaron en un laboratorio, funcionaron contra 14

La IA ya nos ha asombrado en el ámbito de las matemáticas, y ahora quiere hacerlo en el de la química.

Es desde luego lo que ha logrado Anthropic, que puso a trabajar a Claude de forma autónoma durante unas 48 horas para resolver un problema clásico del desarrollo de nuevos medicamentos: el diseño de proteínas .

Los resultados son prometedores, aunque solo resuelven parte del problema.

Claude, diséñame unas proteínas .

Anthropic, que inauguró recientemente su programa Claude Science , le dio a su modelo de IA acceso a literatura científica, internet y recursos hardware, además de varios modelos especializados en diseño, secuenciación y plegamiento de proteínas.

El modelo analizó todos los datos para decidir dónde tenía que atacar cada diseño de proteínas.

Luego generó candidatos, los optimizó, descartó los peores y eligió cuáles debían mandarse al laboratorio para sintetizarlos.

Lo hizo además de forma totalmente autónoma.

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Las firmas farmacéuticas Adaptyv Bio y Twist Bioscience crearon físicamente los diseños propuestos y comprobaron si realmente cumplían con el objetivo.

De los 15 diseños que dieron resultados válidos, Claude Opus 4.8 y Mythos Preview consiguieron binders para 14, produciendo 354 proteínas funcionales a partir de 1.320 diseños.

Según esas pruebas, entre el 22,6% y el 35,1% de los candidatos funcionaron, cuando según Anthropic las cifras convencionales están entre el 10 y el 15%. ¿Qué es exactamente un binder ? En estos experimentos el objetivo no es crear directamente un medicamento, sino encontrar proteínas capaces de unirse de forma muy precisa a otras proteínas concretas, como si fueran las llaves que abren una cerradura específica.

A esas proteínas se las denomina protein binders .

Los investigadores eligen distintas proteínas objetivo —algunas relacionadas con procesos biológicos o enfermedades— y tratan de diseñar binders que se adhieran fuertemente a ellas.