کلود پروتئین‌های متصل‌شونده به سم عقرب طراحی کرد؛ ۱۷ طرح از ۲۱۱ طرح تأیید شد

اخبار · هوش مصنوعی

شرکت Anthropic گزارش داده که مدل پژوهشی Claude Science در حدود ۶۴ ساعت، تقریباً مستقل، صدها هزار طرح پروتئینی برای پنج سم عصبی عقرب ساخته و ۱۷ طرح آن در آزمایشگاه معیار اتصال را پاس کرده است. این خبر هیجان‌انگیز است، اما هنوز با پادزهر فاصله‌ی زیادی دارد.

چکیده. روز ۲۰ اکتبر ۲۰۲۶ شرکت Anthropic نتیجه‌ی پروژه‌ای را منتشر کرد که در آن Claude بیشتر مراحل طراحی مینی‌باندر برای پنج سم عقرب را خودش انجام داد. از ۳۱۸٬۴۸۴ طرح اولیه، ۲۱۱ طرح ساخته و آزمایش شد و ۱۷ طرح همه‌ی معیارها را برآورده کرد. بهترین‌ها دو طرح Cn2-B1 و Cn2-B2 با اتصال در حد نانومولار بودند. با این حال خنثی‌سازی سم در سلول یا حیوان هنوز ثابت نشده و هیچ طرح چندسمی موفق نبود.
طراحی پروتئین ضد سم عقرب توسط هوش مصنوعی Claude از Anthropic

۱. ماجرا از کجا شروع شد؟

پروژه‌ی تازه‌ی Anthropic را می‌شود در یک جمله خلاصه کرد: مدلی هوش مصنوعی مأمور شد پروتئین‌های کوچکی طراحی کند که به سموم عقرب بچسبند و جلوی اثر آن‌ها را بگیرند. تیم علوم زیستی این شرکت این کار را همراه با Citrini Research انجام داد؛ مؤسسه‌ای پژوهشی در حوزه‌ی سرمایه‌گذاری که بنا بر گزارش‌ها می‌خواست بداند آیا هوش مصنوعی می‌تواند به افرادی که متخصص نیستند کمک کند سراغ یک مسئله‌ی واقعی سلامت بروند.

انتخاب عقرب تصادفی نبود. طبق آماری که در گزارش آمده، نیش عقرب هر سال دست‌کم ۱٫۲ میلیون مورد مسمومیت و بیش از ۳٬۲۵۰ مرگ ایجاد می‌کند و قربانیان بیشتر کودکانی هستند که دسترسی سریع به درمان ندارند. مسمومیت با زهر جانوران در فهرست بیماری‌های گرمسیری فراموش‌شده قرار می‌گیرد، یعنی حوزه‌ای که معمولاً سرمایه‌گذاری کمی دریافت می‌کند.

اگر اخبار مشابه این شرکت را دنبال کرده باشید، این پروژه ادامه‌ی مسیر قبلی است: در مطالعه‌ی ماه اوت، Claude برای ۱۴ هدف از ۱۵ هدف مینی‌باندر کارآمد طراحی کرده بود و این بار همان پرامپت با اصلاحاتی برای سم عقرب به کار رفت. نمونه‌ی دیگری از این مسیر را در خبر طراحی مدار کوانتومی توسط کلود هم خوانده‌اید.

۲. شصت‌وچهار ساعت کار؛ انسان کجا بود؟

نکته‌ی جالب این پروژه تقسیم کار بین انسان و مدل است. تیم انسانی در ابتدا پرامپتی نوشت که هدف‌ها، ابزارها و قواعد تازگی، امتیازدهی و فیلتر کردن را مشخص می‌کرد. بعد از آن فقط چهار پرامپت پیگیری فرستاده شد که بیشتر آن‌ها مدل را به سمت طراحی پروتئین‌هایی می‌بردند که هم‌زمان چند سم را بگیرند.

بقیه‌ی تصمیم‌ها با خود Claude بود. مدل ساختارهای سم را از پایگاه داده‌ی پروتئین‌ها (PDB) و پایگاه AlphaFold انتخاب کرد، برای هر سم پنج نقطه‌ی هدف تعیین کرد، آستانه‌های کیفیت را خودش گذاشت، وزن هر ابزار را تنظیم کرد و راهبردهای چندسمی را پیشنهاد داد. حتی ایمیل‌هایی که برای سفارش سنتز طرح‌ها به شرکت Twist Bioscience رفت را هم Claude نوشت و در گزارش مشخص شده که این ایمیل‌ها نوشته‌ی مدل بوده‌اند.

مدل حدود ۲۴ ساعت اول را بدون پیگیری کار کرد. بیشتر ۱۸۰ طرح منتخب، از جمله قوی‌ترین آن‌ها یعنی Cn2-B1، بعد از سومین پیگیری انتخاب شدند. مصرف محاسباتی هم حدود ۱۰ هزار ساعت GPU گزارش شده است. در پانویس گزارش آمده که Anthropic از آن زمان مدل‌ها را به‌طور میانگین حدود چهار برابر سریع‌تر کرده و یک اجرای ساده‌تر با یک عامل، یک GPU و ۲۴ ساعت هم به امتیازهای شبیه‌سازی مشابهی رسیده است. اگر به عامل‌های خودکار علاقه دارید، مطلب توانایی‌ها و محدودیت‌های واقعی هوش مصنوعی را هم ببینید.

قیف فیلتر طرح‌های پروتئینی از ۳۱۸ هزار طرح تا ۲۱۱ طرح آزمایش‌شده

۳. از ۳۱۸ هزار طرح تا ۲۱۱ طرح

مسیر فیلتر کردن شبیه یک قیف است. دوازده ابزار طراحی در مجموع ۳۱۸٬۴۸۴ طرح ساختند. طرح‌هایی که به یک سم یا پروتئین شناخته‌شده شبیه بودند حذف شدند. سپس حدود ۵۵۳ هزار جفت طرح–سم با روش هم‌تاشدگی (co-folding) به‌صورت یک مجموعه‌ی دوتایی ارزیابی شد تا ببینند کدام طرح‌ها احتمالاً واقعاً به هدف می‌چسبند.

از این میان Claude خودش ۱۸۰ طرح را انتخاب کرد و تیم با کمک مدل ۳۱ طرح دیگر اضافه کرد. مجموعه‌ی ۲۱۱ تایی این‌گونه تقسیم شده بود: ۶۰ طرح تک‌سمی (۱۲ طرح برای هر سم)، ۳۰ طرح برای دو سم خانواده‌ی بتا (Ts1 و Cn2)، ۳۰ طرح برای سه سم خانواده‌ی آلفا (AaH II، AaH I و LqhIII) و ۹۱ طرح برای هر پنج سم هم‌زمان.

۴. پنج سم؛ از مکزیک تا خاورمیانه

پنج سم هدف از مناطق مختلف جهان می‌آیند: Cn2 از مکزیک، Ts1 از برزیل، AaH I و AaH II از شمال آفریقا و LqhIII از خاورمیانه. این سموم یک ساختار کلی مشترک دارند اما شباهت توالی آن‌ها به یکدیگر فقط بین ۲۶ تا ۶۲ درصد است. طرح‌ها باید به محل اتصال سم به کانال سدیمی توجه می‌کردند.

سازوکار آسیب هم قابل توضیح است. این سموم به کانال‌های سدیمی غشای عصب می‌چسبند و باعث می‌شوند عصب در زمان نادرست فعال شود. در موارد شدید این وضعیت می‌تواند به نارسایی قلب، آب آوردن ریه و مرگ برسد. ایده‌ی مینی‌باندر این است که پروتئین کوچکی جای اتصال سم به کانال را بگیرد و اجازه ندهد سم به کانال برسد.

روش فعلی تولید پادزهر کاملاً متفاوت است: اسب‌ها با زهر دوشیده‌شده ایمن می‌شوند، فرایند ماه‌ها طول می‌کشد، معمولاً فقط چند سم را پوشش می‌دهد، گران است و اغلب کمبود دارد. همین ضعف‌ها دلیل می‌شود که روشی سریع‌تر و قابل برنامه‌ریزی از نظر پژوهشگران جذاب باشد.

۵. آزمایشگاه‌ها و معیارهای سخت‌گیرانه

طرح‌ها در دو آزمایشگاه سنجیده شدند. شرکت Adaptyv Bio طرح‌ها را در سامانه‌ی بدون سلول تولید کرد و Twist Bioscience آن‌ها را در سلول‌های کلیه‌ی انسان و به‌صورت ترکیب با بخش Fc آنتی‌بادی ساخت. اتصال با روش تشدید پلاسمون سطحی (SPR) اندازه‌گیری و با ثابت تفکیک KD گزارش شد.

برای اینکه طرحی «اتصال‌دهنده‌ی تأییدشده» حساب شود، سه شرط باید با هم برقرار می‌بود: اتصال در تمام تکرارها در هر دو آزمایشگاه، KD برابر یک میکرومولار یا بهتر، و نداشتن سیگنال علیه CLEC12A، پروتئینی نامرتبط در بدن انسان که برای شناسایی نتیجه‌های کاذب چسبنده استفاده شد. فقط LqhIII را یک آزمایشگاه یعنی Adaptyv بررسی کرد.

نتیجه: ۱۷ اتصال‌دهنده‌ی تک‌سمی، یعنی ۷ طرح برای Cn2، ۴ طرح برای AaH II، ۴ طرح برای AaH I و ۲ طرح برای LqhIII. برای Ts1 هیچ طرحی به معیار نرسید. نرخ موفقیت در طرح‌های تک‌سمی ۱۱ از ۶۰ یعنی حدود ۱۸ درصد بود که گزارش آن را در محدوده‌ی معمول کمپین‌های طراحی پروتئین می‌داند.

محدودیت‌های پروژه‌ی پروتئین‌های ضد سم عقرب؛ بدون آزمون خنثی‌سازی در سلول و موش

۶. چه چیزی هنوز ثابت نشده؟

این بخش مهم‌ترین قسمت خبر است، چون تیترهای هیجانی معمولاً آن را حذف می‌کنند. اول اینکه اتصال فقط روی سم نوترکیب سنجیده شده، نه سم خالص‌شده از زهر واقعی. دوم اینکه آزمون خنثی‌سازی در سلول انجام نشده و سوم اینکه هنوز هیچ آزمایش مؤثر بودن روی حیوان در کار نیست. بنابراین هنوز نمی‌توان گفت این پروتئین‌ها از مسمومیت جلوگیری می‌کنند.

دومین محدودیت بزرگ، شکست طرح‌های چندسمی است. از ۹۱ طرحی که برای هر پنج سم هم‌زمان ساخته شد و از طرح‌های خانواده‌ای هم، هیچ‌کدام بیش از یک سم را نگرفت. Anthropic چند علت ممکن را فهرست کرده است: محدودیت توانایی مدل، شیوه‌ی پرامپت‌دهی، ضعف ابزارهای طراحی یا حتی اینکه ساخت اتصال‌دهنده‌ی چندسمی از نظر زیستی شدنی نباشد.

مقایسه با آنتی‌بادی‌ها هم واقع‌بینانه است. سه آنتی‌بادی یا نانوبادی گزارش شده‌اند که برای Cn2 یا AaH II اتصالی زیر یک نانومولار دارند و در موش محافظت ایجاد کرده‌اند. اتصال طرح‌های Cn2 تازه تنگ است اما هنوز در آن سطح نیست. آزمون‌های رقابتی نشان می‌دهد Cn2-B1 و Cn2-B2 روی یا نزدیک محل اتصال آنتی‌بادی LR می‌نشینند و Anthropic می‌گوید این موضوع احتمال خنثی‌سازی را بالا می‌برد، ولی این فرضیه هنوز آزمایش نشده است.

دو پژوهشگر مستقل از پروژه، یعنی Susana Vázquez Torres از مرکز ملی پژوهش‌های سرطان اسپانیا و Timothy P. Jenkins از دانشگاه فنی دانمارک، آن را «گام اول امیدوارکننده» خوانده‌اند. البته این نظرها در صفحه‌ی خود Anthropic منتشر شده و داوری مستقل کامل حساب نمی‌شود.

۷. دوکاربردی بودن و ریسک زیستی

هر خبر درباره‌ی هوش مصنوعی و زیست‌شناسی ناگزیر این پرسش را مطرح می‌کند که ابزاری که پروتئین ضدسم می‌سازد، آیا می‌تواند برای ساخت چیزی خطرناک هم به کار برود؟ هدف اعلام‌شده‌ی پروژه خنثی کردن سم بوده، نه تقویت آن، و طرح‌هایی که شبیه سم یا پروتئین شناخته‌شده بودند حذف شده‌اند. بنا بر بررسی‌ها، توضیح عمومی دیگری درباره‌ی تدابیر زیست‌امنیتی در متن پست اصلی نیامده و برای جزئیات بیشتر باید سراغ گزارش فنی رفت.

جالب اینکه همین هفته Anthropic لایحه‌ای فدرال برای ایمنی هوش مصنوعی هم پیشنهاد کرده که به دولت اجازه می‌دهد در شرایط مشخص مانع انتشار مدلی شود که خطر قریب‌الوقوع جدی دارد. تقارن این دو خبر نشان می‌دهد توانایی‌های زیستی مدل‌ها همزمان وعده و نگرانی‌اند. در همین زمینه می‌توانید ناظران بیرونی داخل Anthropic را هم مرور کنید.

۸. این خبر برای کاربران و پژوهشگران یعنی چه؟

برای کاربر عادی، پیام اصلی این است که هوش مصنوعی دارد از نوشتن متن و کد فراتر می‌رود و در چرخه‌ی کامل پژوهش، از انتخاب هدف تا سفارش سنتز، نقش می‌گیرد. اگر تازه با این دنیا آشنا شده‌اید، مقاله‌ی چرا هوش مصنوعی برای کسب‌وکار مهم است و آشنایی با OpenAI نقطه‌ی شروع خوبی هستند.

برای پژوهشگران، انتشار عمومی همه‌ی ۲۱۱ طرح و داده‌های اتصال روی HuggingFace مهم است، چون دیگران می‌توانند روی آن‌ها تکرار و بررسی کنند. گزارش، توانایی گرفتن اتصال را دیگر گلوگاه اصلی نمی‌داند؛ مشکل اصلی حالا تبدیل اتصال به اثر درمانی، پایداری، ایمنی، قیمت و دسترسی در همان مناطقی است که نیش عقرب جان می‌گیرد.

اگر می‌خواهید خودتان هم بهتر از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده کنید، راهنمای نوشتن پرامپت برای مبتدی‌ها و بخش آموزش‌های ChatGPT را ببینید. برای خبرهای تازه هم به بخش اخبار سایت سر بزنید، و اگر دوست دارید بدانید چرا نمی‌شود به هر ادعای «معجزه‌ی هوش مصنوعی» اعتماد کرد، توهم هوش مصنوعی را بخوانید.

۹. پرسش‌های متداول

آیا کلود پادزهر عقرب ساخته است؟

خیر. Anthropic صریحاً چنین ادعایی ندارد. فقط اتصال پروتئین‌ها به سم نوترکیب در آزمایشگاه تأیید شده و خنثی‌سازی در سلول یا حیوان هنوز آزمایش نشده است.

۱۷ طرح تأییدشده یعنی چه؟

یعنی از ۲۱۱ طرح آزمایش‌شده، ۱۷ طرح در همه‌ی تکرارها و در هر دو آزمایشگاه با KD یک میکرومولار یا بهتر به سم متصل شدند و به پروتئین نامرتبط CLEC12A سیگنال ندادند.

چرا طرح‌های چندسمی جواب ندادند؟

هیچ‌کدام از ۹۱ طرح برای هر پنج سم بیش از یک سم را نگرفتند. دلیل قطعی اعلام نشده و Anthropic از محدودیت توانایی مدل، پرامپت، ابزارها یا غیرممکن بودن زیستی نام برده است.

مرحله‌ی بعد چیست؟

تأیید اتصال به سم خالص‌شده از زهر، آزمایش عملکرد با پچ‌کلمپ و سپس آزمایش محافظت در موش، و بعد از آن بررسی ایمنی، پایداری و هزینه.

داده‌ها در دسترس هستند؟

بله، طبق گزارش همه‌ی ۲۱۱ طرح و داده‌های اتصال به‌صورت عمومی روی HuggingFace قرار گرفته‌اند.

جمع‌بندی. پروژه‌ی سم عقرب نشان می‌دهد Claude می‌تواند بخش بزرگی از چرخه‌ی طراحی پروتئین را تقریباً مستقل پیش ببرد و ۱۷ نتیجه‌ی تأییدشده در آزمایشگاه بگیرد، اما هنوز تا درمان واقعی راه طولانی مانده است: خنثی‌سازی سلولی، آزمایش حیوانی، ایمنی و دسترسی. تا آن زمان این خبر را باید پیشرفتی علمی و محتاطانه دید، نه معجزه. برای دنبال کردن خبرهای داغ هوش مصنوعی به کانال تلگرام @MrChatGPT_IR بپیوندید.

نسخهٔ فوری این مطلب در تلگرام: اینجا بخوانید

— (0 رأی)

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *