Anthropic
IA da Anthropic cria em 64 horas proteínas contra toxinas de escorpião e 17 passam nos testes em laboratório
Um modelo interno do Claude gerou mais de 318 mil desenhos de proteínas contra o veneno de escorpiões do México, Brasil, Norte de África e Médio Oriente, quase sem ajuda humana. Laboratórios externos testaram 211 e confirmaram 17. Ainda não é um antídoto, e a própria empresa o sublinha.
A Anthropic, dona do assistente Claude, divulgou a 20 de outubro os resultados de uma experiência em que um modelo de investigação interno desenhou proteínas para travar o veneno de escorpiões. O ponto de partida foi uma pergunta da empresa de análise de investimentos Citrini Research: a IA permite a um grupo motivado, mas sem especialistas, atacar um problema real de saúde? A escolha recaiu sobre as picadas de escorpião. Segundo os números citados pela Anthropic, atingem pelo menos 1,2 milhões de pessoas por ano e causam mais de 3.250 mortes, sobretudo crianças em regiões com pouco acesso a cuidados médicos.
Porque os antídotos atuais são difíceis
As toxinas mais perigosas do veneno de escorpião agarram-se aos canais de sódio das células nervosas e fazem os nervos disparar fora de tempo, o que pode levar a insuficiência cardíaca e a acumulação de líquido nos pulmões. Os antídotos que existem são feitos imunizando cavalos com veneno extraído de milhares de escorpiões e purificando depois os anticorpos do sangue dos animais. O processo demora meses, cada antídoto funciona contra poucas toxinas e a produção é cara. Por haver pouco retorno comercial, as picadas de escorpião são consideradas uma doença tropical negligenciada.
A alternativa explorada aqui é desenhar de raiz, no computador, pequenas proteínas (chamadas minibinders) que se prendam à zona da toxina que ataca os nervos. A Anthropic escolheu cinco toxinas de quatro regiões: México, Brasil, Norte de África e Médio Oriente.
O que o Claude fez sozinho
A equipa deu ao modelo uma instrução inicial e mais quatro de seguimento. Ao longo de 64 horas, o Claude trabalhou quase sempre de forma autónoma: escolheu as estruturas das toxinas em bases de dados públicas, definiu os pontos de ataque e os critérios de qualidade e usou 12 ferramentas de desenho para gerar 318.484 proteínas. Simulou a ligação de 553.052 pares proteína-toxina, num trabalho que gastou na ordem de 10 mil horas de GPU, e selecionou 180 desenhos. A equipa acrescentou mais 31, também com ajuda do modelo. Foi ainda o Claude que enviou as sequências por email à Twist Bioscience, identificando-se nas mensagens.
O que os testes mostraram
A Adaptyv Bio e a Twist Bioscience produziram e testaram os 211 desenhos. Dezassete cumpriram os critérios exigidos, cada um contra uma única toxina: sete contra a toxina do México e as restantes contra três das outras. Entre os desenhos feitos para uma só toxina, a taxa de sucesso foi de 18%, que a Anthropic diz ser normal neste tipo de trabalho. Nenhum dos desenhos pensados para várias toxinas ao mesmo tempo resultou, que era o objetivo mais útil para um antídoto universal.
A empresa sublinha que não testou se as proteínas neutralizam o veneno em células e que, por isso, não produziu um antídoto. Dois especialistas externos, Susana Vázquez Torres, do Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas, em Madrid, e Timothy P. Jenkins, da Universidade Técnica da Dinamarca, consideraram o trabalho um primeiro passo promissor. Os 211 desenhos e os dados dos testes foram publicados em acesso livre no Hugging Face.
