The Verge AI来源发布时间

Claude并没有发明蝎子抗蛇毒血清

一家投资研究公司想要证明AI能够彻底改变药物研发。于是他们与Anthropic合作,看看一个未发布的Claude版本能否制造出蝎子抗蛇毒血清。

一家投资研究公司想要证明AI能够彻底改变药物研发。于是他们与Anthropic合作,看看一个未发布的Claude版本能否制造出蝎子抗蛇毒血清。它做不到。它提出了一些有前景的起点,但据专家告诉 The Verge.

,没有任何东西接近真正的药物。这项实验背后的公司Citrini Research承认,“我们中没有人能声称了解任何与生物学相关的AI知识。”这并没有阻止它尝试从头制造一种药物——或者发布一篇 博客文章 ,标题为“我们想用Claude创造一种新药。以下是发生的事情。”这篇文章中不乏诸如“我们为什么不试着用AI来创造一种新药?”之类的反问句,对其业余科学冒险的详尽描述,以及查尔斯·达尔文的一句名言。

如果Citrini这个名字听起来耳熟,那是因为该公司曾发布过一篇广为流传的 虚构作品 ,设想了一场AI引发的经济灾难,该作品在社交媒体上引起广泛关注并震动现实世界市场。该公司还 声称于4月到访了 霍尔木兹海峡,以获得对这一动荡地区局势的第一手了解。

相关报道

在其最新尝试中,Citrini获得了Anthropic的帮助。Anthropic正处于备受期待的IPO前几周,有若干理由宣传AI在 药物研发 和 生命科学 领域的潜力——这是它正在积极开拓的两个领域。

这次合作的起因是Citrini在尝试让该模型研究候选药物时遇到了Claude的 生物安全防护机制 。这篇文章的作者表示,他们“给我通讯录里所有在AI实验室工作的人疯狂打电话”,最终找到了愿意合作的Anthropic。这家AI实验室同意解除限制,并让该团队使用一个更先进的未发布模型,条件是他们必须在Anthropic的办公室工作。“幸运的是,”Anthropic还同意承担高昂的计算和token费用,这笔费用接近50,000美元。

在权衡了几个选项之后,团队选择了蝎子抗蛇毒血清——一种 昂贵 且难以生产的疗法,通常需要将毒素注入马体内。目标是利用Claude设计能够与蝎子毒素结合的蛋白质。他们准备了一份35页的提示词,让AI开始工作,启动了大约300个子智能体来发现合适的蛋白质。

在Anthropic自己对这项实验更为冷静的 叙述 中,该公司表示Claude生成了近320,000个候选物,在丢弃那些与已知毒素或现有蛋白质相似的设计后,将其缩减至180个设计。整个过程耗时64小时。Anthropic表示,团队“与Claude”一起又添加了31个设计,使总数达到211个。

随后,Citrini将这些设计发送给两家外部实验室——瑞士生物技术公司Adaptyv Bio和总部位于美国的Twist Biosciences——以测试这些蛋白质是否真的能与预定目标结合,这是开发有效抗蛇毒血清的关键一步。这又花了大约150,000美元。目前尚不清楚Anthropic为何不能在其 生物学湿实验室 在加利福尼亚州。其中17种蛋白质通过了筛选,它们共同结合了团队原本希望靶向的五种蝎子毒素中的四种。Citrini说,没有一种蛋白质能与超过一种毒素结合。

即使它们能做到这一点,Citrini距离一种可用的抗蛇毒血清仍然非常遥远。与毒素结合并不意味着蛋白质真的能中和它,更不用说作为一种安全有效的治疗方法了。Citrini本人也承认这一点,他指出“目前还没有任何实验测试过它们是否真的阻止了毒素发挥作用。”

换句话说,这项实验并没有成功。Citrini 打算研发一种新药,但专家告诉 The Verge 它只完成了该过程中相对“容易”的部分。“发现针对蛇毒和蝎毒的良好结合剂还比较容易,”丹麦技术大学抗体技术教授 Andreas Hougaard Laustsen-Kiel 说。“困难的部分是把它转化为药物。”

丹麦技术大学助理教授 Melisa Benard Valle 和高级研究员 Anne Ljungars 对此表示赞同。“这些结果在技术上有前景,但其中一些兴奋来得太早了,”她们在一封联名邮件中写道,并将这些发现描述为“离成为药物还很远,且被夸大了”。她们说,关于 Claude 设计的蛋白质仍有许多未知之处,包括它们的安全性、稳定性、在体内的行为,以及能否被开发成可行的疗法。“将这些结合剂转化为真正的药物,很可能仍然是一个漫长而艰巨的过程。”

她们说,Citrini 实验最新颖之处在于“自主发现过程,而非生物学结果”。她们补充说,AI 在加速发现方面具有巨大潜力,但警告“将有前景的分子转化为有效药物仍然是一个大得多的挑战。”

而且其底层方法也并不特别新颖。阿布扎比哈利法大学医学机器学习教授 Andreas Bender 告诉 The Verge 现有方法如高通量筛选“通常能够以可承受的成本找到大量命中物”,即使没有任何 AI。设计能与靶点结合的蛋白质“某种程度上”是一个已被解决的问题,同时在剑桥大学担任客座教授的 Bender 说。难得多的挑战是将这些结果转化为在生物体内真正有效的疗法。“恰恰缺少的正是这种转化。”

尽管未能造出药物,Citrini 还是宣称这项实验在某种程度上是成功的。该公司辩称,它让人一窥即将到来的 AI 赋能药物发现时代所涌现的投资机会。至于为什么没有进一步推进这项研究?Citrini 指责批评者在“吹毛求疵”,并补充说:“不是要鞭打死马,但我们是一家投资研究公司——而不是一家生物技术初创公司。”Citrini 和 Anthropic 未回应置评请求。

但它仍然对可能受益的公司提出了看好的理由。当然,具体细节只向付费订阅者开放,不过 Bloomberg 报道 该公司重点提到了参与药物开发测试环节的公司,包括为动物研究供应灵长类动物的 Charles River Laboratories。在一段讨论该实验的视频中,Citrini 将 AI 部分描述为“免费的”,并很方便地忽略了由 Anthropic 承担的费用。

关注此报道的主题和作者 以便在您的个性化主页信息流中看到更多类似内容,并接收邮件更新。
原始出处

The Verge AI

内容说明

原始发布及相关权利归来源方。

机器翻译 · 请以原文为准