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Anthropic muestra cómo Claude diseñó proteínas que se unen a neurotoxinas de escorpión

Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal

En 30 segundos

Un modelo interno de Anthropic dedicó 64 horas, casi sin ayuda, a idear 318.484 proteínas capaces de agarrarse a neurotoxinas de escorpión. Tras elegir 180 y sumar el equipo otras 31, dos laboratorios externos las probaron y 17 pasaron el listón de unión. Anthropic insiste en que falta demostrar que frenen el veneno, por lo que no habla de antiveneno.

Anthropic ha explicado en su blog de investigación un experimento para medir hasta dónde puede llegar la IA en el descubrimiento de fármacos. Pidió a un modelo de investigación interno, que funciona dentro de Claude Science (su entorno de trabajo con IA para la investigación científica, todavía en beta), que diseñara minibinders contra neurotoxinas de escorpión. Los minibinders son proteínas pequeñas pensadas para pegarse con fuerza a un objetivo concreto.

La idea partió de Citrini Research, una firma de análisis para inversores, que un mes antes de que Anthropic enseñara en agosto cómo Claude diseñaba minibinders con una sola indicación le planteó una pregunta: si la IA podía permitir a un grupo de personas motivadas, sin ser expertas, atacar un problema real de salud. Los escorpiones pican a 1,2 millones de personas o más al año y causan más de 3.250 muertes, sobre todo de niños en zonas con poco acceso a la atención médica. Los antivenenos que existen se obtienen inmunizando caballos con veneno extraído de miles de escorpiones, un proceso que puede llevar meses; suelen servir solo contra unas pocas neurotoxinas y en muchas regiones son caros o escasean. Como los tratamientos nuevos difícilmente recuperarían su coste, la picadura de escorpión se considera una enfermedad tropical desatendida. Según Anthropic, hasta ahora no se había descrito ningún binder diseñado desde cero contra estas toxinas.

El modelo partió de un primer encargo y cuatro indicaciones de seguimiento, preparados con Citrini, y trabajó durante 64 horas de forma mayormente autónoma. Apuntó a cinco toxinas de escorpiones de México, Brasil, el norte de África y Oriente Medio. Tras elegir por su cuenta las estructuras de las toxinas y los umbrales de calidad, usó 12 herramientas de diseño para generar 318.484 diseños y seleccionó 180 para probarlos. El equipo de Anthropic añadió otros 31 con ayuda de Claude. Todo el cálculo consumió del orden de 10.000 horas de GPU.

Adaptyv Bio y Twist Bioscience, dos empresas que hacen ensayos por encargo, probaron en laboratorio los 211 diseños. De ellos, 17 cumplieron los criterios de unión, cada uno frente a una sola toxina: ninguno de los pensados para varias toxinas a la vez lo logró. Los dos mejores se unen a Cn2, una toxina del escorpión mexicano Centruroides noxius, y los ensayos de competencia indican que se pegan en la misma zona que un anticuerpo que neutraliza esa toxina en ratones.

Anthropic aclara que no ha comprobado que esas proteínas neutralicen el veneno, ni en células ni en animales, así que no afirma tener un antiveneno. Antes de pensar en un tratamiento habría que confirmar que se unen a la toxina purificada del veneno real, medir su efecto en el laboratorio y probarlas en ratones. Susana Vázquez Torres, del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) de Madrid, y Timothy P. Jenkins, de la Universidad Técnica de Dinamarca, revisaron el trabajo y lo ven como un primer paso prometedor; para Vázquez Torres, la unión "ya no es el principal cuello de botella". La compañía publica los 211 diseños y sus datos para que otros investigadores trabajen con ellos.

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Lo llamativo no es el volumen de diseños, sino que el trabajo pesado de idear y escoger candidatos lo hizo un modelo casi sin intervención y que una parte superó la prueba del laboratorio. En enfermedades olvidadas, donde casi nadie invierte porque el gasto no se recupera, abaratar esa primera fase puede cambiar quién se atreve a intentarlo. El cuello de botella, eso sí, se desplaza: queda demostrar que estas proteínas frenan el veneno en células y en animales, que son seguras y estables y que pueden fabricarse a buen precio allí donde están los pacientes. En esa parte la IA ayuda menos y hacen falta médicos, financiadores y autoridades. Para valorar avances así, conviene fijarse más en los ensayos que vengan después que en el anuncio del diseño.

Fuente oficial: Anthropic · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias

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