Anthropic 公布最新测试结果称，Claude 在从头设计蛋白质结合蛋白的任务中，在 15 个标靶里有 14 个成功，单标靶模式下命中率最高达到 35.1%，高于业界常见的 10% 到 15%。公司表示，这些结果随后由 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 独立验证。
15 个标靶里 14 个成功
Anthropic 在官方公告中介绍，这次测试让 Claude Opus 4.8 和 Mythos Preview 从头设计 protein binder，也就是 de novo 设计。按照文中的说明，这类任务不依赖已知数据库比对，而是直接由模型生成全新的氨基酸序列，用来结合目标蛋白。
这被视为新药研发最早期、也最耗时的环节之一。Anthropic 称，传统上专家处理一个标靶往往需要数周到数月。
在 15 个标靶的测试设置下，Claude 成功设计出 binder 的数量为 14 个。多标靶模式中，测试持续 48 小时，最多使用 12,500 个 NVIDIA H100 小时，Mythos Preview 的命中率为 26.7%，Claude Opus 4.8 为 22.6%。单标靶模式下，每个标靶运行 24 小时，命中率提高到 35.1%。
按 Anthropic 给出的对比口径，35.1% 明显高于业界典型的 10% 到 15%。公司称，后续还将设计结果交给 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 在实验室实际合成并测试。
RBX1 表现突出，TNFα 结果分化
这组结果中，最突出的案例是 RBX1 标靶。Anthropic 表示，Mythos Preview 在这一标靶上的命中率达到 40%。在同场 Adaptyv Bio 竞赛中，参赛者平均命中率为 3.7%，Claude 的最高分设计超过了 245 件参赛作品中的冠军。
不过，不同模型在不同目标上的表现并不一致。以炎症信号蛋白 TNFα 为例，Anthropic 称 Claude Opus 4.8 成功完成设计，但 Mythos Preview 失败，公司表示尚不确定原因。文中同时提到，TNFα 也是修美乐等药物的作用标靶。
β 折板设计也给出确认结果
Anthropic 还提到另一项更难的任务：β 折板结构设计。按照公告解释，这类结构要求延伸的氨基酸链并排对齐，相比螺旋结构更容易出现折叠错误。
在这部分测试里，Claude 在 6 个标靶上做出 15 个含 β 股的确认 binder。
Claude Opus 5 参与化学分析测试
另一组测试换了场景，使用的是面向普通用户可用的 Claude Opus 5。Anthropic 介绍，任务方式是输入原始仪器文件，再附上两句文字指令，不调用厂商软件，也不依赖操作员，由 Claude 在 Claude Science 环境中并行处理。
在准确度方面，Anthropic 称每个峰的氢原子计数与实验室结果的差距不超过 0.08 个氢；纯度判定结果为 96.4%，实验室结果为 96.33%，两者差距很小。
在 NMR（核磁共振）分析中，Claude 将原始数据转换为校正后的光谱和包含 18 个峰的表格，还主动识别出 4 个可能连接在氮或氧上的宽峰，并提出使用重水进行交换实验的标准检查方法。这一判断与实验室操作员在 3 天后独立作出的结论一致。
不过 Anthropic 也披露，Claude 在第一轮判断中曾认为 4 个峰全部消失，之后经自我检查才修正为只有 2 个峰消失，最终才与实验室结果一致。
官方结果之外也有失败样本
Anthropic 公告中的数据全部来自公司官方公布与自评，文中也列出若干不理想案例。
以 BBF-14 为例，这是一种人工从头设计的 β 桶状蛋白，因新颖性足够而被作为基准。Anthropic 称，Claude 只做出 3 个亲和力表现平庸的版本。
在麦芽糖结合蛋白 MBP 上，结果更弱。文中称，这是一种大型、柔软、表面光滑且亲水的细菌蛋白，90 个设计中没有一个被确认结合，只有 1 个出现微弱信号。
外部批评与 Anthropic 自身限制说明
前制药业人士 Martin Shkreli 公开批评称，这份成果算不上了不起的工作。他指出，这批 binder 的亲和力偏低，而且没有一个针对细胞内标靶，因此称不上有用的探针分子；他也质疑，研究者完全可以直接切出现成单克隆抗体的功能片段来使用。
Anthropic 在公告中也承认，minibinder 不是标准药物形态，做出高亲和力 binder 只是第一步。
同赛道已有公司推进到人体临床
在同一方向上，Google DeepMind 分拆出的 Isomorphic Labs 已在今年 2 月发布新的药物设计引擎。根据文中说法，该公司宣称，在最难的蛋白质配体案例中，这一引擎将 AlphaFold 3 的表现提升了一倍以上，且没有开源；其设计的肿瘤药物已推进到人体临床试验。
与之相比，按原文表述，Anthropic 距离临床阶段仍有较长距离。