Anthropicが2026年8月19日、Claudeによるde novoタンパク質バインダー設計の湿式実験結果を公開しました。人間の専門家が書いたプロンプトを起点に、Claude Opus 4.8とMythos Previewが標的の調査、結合部位(エピトープ)の選定、既存のオープンソース構造設計・配列設計モデルの操作、in silicoでの最適化までを自律的に実行し、15の標的それぞれに30個の設計を生成しました。検証は社外のAdaptyv BioとTwist Bioscienceが独立して行い、1,320件の設計から354件のバインダーを確認。15標的中14で成功し、全体のヒット率は22.6%〜35.1%と、この分野で一般的とされる10〜15%を上回りました。標的にはがん免疫療法の要となるPD-L1、アルツハイマー病に関わるTREM2、抗炎症薬の標的であるTNFαなどが含まれます。
この成果が従来のAIタンパク質設計の主張と異なるのは、外部の受託研究機関が設計を無改変で合成・測定した点にあります。ベンチマークのスコアではなく物理的な検証を経ている点で、先週紹介したOpenAI Astraによる数学の未解決問題への成果と並び、生成AIが「答えを出す」段階から「検証可能な成果を出す」段階へ移りつつあることを示しています。手法の面でも、Claudeが新しい設計モデルを開発したのではなく、既存の公開モデル群を組み合わせて指揮した点が重要です。知識生成の観点からは、個々の道具の性能より、それらを適切に組み合わせる能力が成果を左右し始めているとも読めます。一方で結果は一様ではなく、maltose-binding proteinでは90件すべてが不成功、TNFαではより能力の低いOpus 4.8が成功しMythos Previewが失敗するという逆転も起きており、Anthropic自身も理由は不明としています。バインダー設計は創薬の第一段階に過ぎない点、数値がベンダー自身の発表である点にも留意が必要です。
https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design