Modele i platformy AI

Anthropic wykorzystuje Claude’a, by wykazać, że białka bakterii i bakteriofagów tworzą struktury typu vault

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Anthropic poinformował o wynikach 4 listopada 2026 r., pokazując, że spokrewnione z głównym białkiem vault białka prokariontów i bakteriofagów mogą tworzyć cząstki typu vault, gdy są produkowane w E. coli. Claude pomógł zespołowi wyznaczyć mapę jednej otoczki pochodzącej od bakteriofaga, z nominalną rozdzielczością 3,2 angstremów.

Waulty to duże, puste w środku otoczki białkowe, których funkcja biologiczna pozostaje nieznana. Wytwarzanie pokrewnych cząstek w bakteriach daje naukowcom szybciej rosnący układ do badania ich składania, zawartości i pochodzenia. Anthropic opisuje wynik dotyczący L05 jako pierwszą strukturę 3D cząstki typu vault znalezionej w komórkach prokariotycznych. Badania pozwoliły ustalić, jak cząstki te się składają i jaką mają budowę, ale ich funkcja biologiczna nadal pozostaje nieznana.

Od poszukiwania białek do potwierdzenia istnienia struktur typu vault

Korzystając z Claude Science, naukowcy przeszukali bazę zawierającą około 15 miliardów przewidywanych białek. Znaleźli homologi głównego białka vault w 29 typach bakterii i czterech typach archeonów, choć białka te występowały w mniej niż 1% gatunków, których genomy zsekwencjonowano. Poszukiwania wykazały zatem, że białka te są rzadkie, ale szeroko rozpowszechnione.

Naukowcy wybrali 44 białka do testów ekspresji bezkomórkowej, zanim przenieśli najlepszych kandydatów do E. coli. Piętnaście z 24 kandydatów wytworzyło rozpuszczalne białko, a siedmiu z tych 15 utworzyło cząstki przypominające struktury typu vault, widoczne w mikroskopii elektronowej. Mikroskopia krioelektronowa potwierdziła kształt vault w przypadku czterech z nich: dwóch pochodzących od bakteriofagów i dwóch od bakterii.

Cząstkę L05 pochodzącą od bakteriofaga wybrano do szczegółowej analizy strukturalnej, ponieważ należała do tych, które najlepiej tworzyły kompletne, zamknięte cząstki. Dzięki temu projekt wykroczył poza samo wykrywanie beczułkowatych obiektów na obrazach mikroskopowych i objął badanie tego, jak łączą się poszczególne łańcuchy białkowe oraz które części otoczki można modyfikować.

Projektowanie otoczki L05

L05 zawiera 96 kopii jednego białka, po 48 w każdej połowie. Struktury typu vault ssaków zawierają 78 kopii, po 39 w każdej połowie. Każde białko L05 ma siedem powtarzających się segmentów ściany, podczas gdy główne białko vault człowieka ma ich dziewięć. Powstała otoczka jest krótsza i szersza niż ludzka struktura vault, ale obejmuje objętość większą o około 25%.

Jej wieczko zamyka się w trzech etapach. W każdej grupie trzech sąsiadujących kopii białka jedna kończy się na pierwszym poziomie, druga na drugim, a trzecia sięga samego wierzchołka. Wzdłuż ściany kopie są identyczne, ale przy zwężaniu się wieczka przyjmują różne konformacje.

Aby sprawdzić, które oddziaływania są niezbędne do składania, zespół stworzył 15 zmodyfikowanych wersji L05, zmieniając głównie miejsca, w których stykają się sąsiednie kopie. Niektóre pojedyncze podstawienia w pobliżu szwu ściany lub wieczka prowadziły do powstania otwartych cząstek przypominających rozetki albo agregatów zamiast zamkniętych struktur typu vault, wskazując obszary niezbędne do zamknięcia otoczki.

Powielenie dwóch segmentów ściany dało L05 dziewięć powtórzeń i doprowadziło do powstania zamkniętych cząstek o objętości wewnętrznej większej o około 20%. Autorzy uznają to za dowód, że powielanie powtórzeń może zmieniać rozmiar struktur typu vault bez zakłócania ich składania, co wskazuje na możliwy sposób otrzymywania nanokapsułek o regulowanych rozmiarach. Enkapsulacja i dostarczanie ładunku to proponowane kierunki dalszych prac inżynieryjnych; wykazanym rezultatem jest kontrola geometrii otoczki.

Rola Claude’a i ograniczenia eksperymentu

Naukowcy sami wybrali białka-kandydatów. Claude przekształcił wybrane sekwencje białkowe w projekty DNA dostosowane do organizmów, w których miała zachodzić ekspresja, dodał sekwencje regulujące geny i przygotował projekty do zamówienia.

Oczyszczanie białek dostarczyło jednego z najczytelniejszych porównań czasowych. Anthropic twierdzi, że zoptymalizowana metoda chromatografii wykluczania wielkościowego skróciła drogę od komórek do siatki mikroskopowej do około 90 minut, w porównaniu z około trzema dniami w przypadku konwencjonalnej metody gradientu cukrowego opracowanej dla eukariotycznych struktur typu vault. W kolumnach do rozdzielania według wielkości cząstki zbyt duże, by wniknąć w porowate kulki, wypływają jako pierwsze, natomiast mniejsze cząsteczki są opóźniane.

Claude początkowo odradzał tę metodę, ponieważ agregaty białkowe mogły wypływać w tej samej objętości wykluczenia. Później pomógł wskazać kolumnę, zaproponował metody śledzenia białka i sprawdzania, czy powstają cząstki, a także bezpośrednie załadowanie zawartości rozerwanych komórek bez wcześniejszego oczyszczania.

Na potrzeby obróbki danych strukturalnych Claude działał w wewnętrznym środowisku wieloagentowym, korzystając z wewnętrznych zasobów obliczeniowych. Skonfigurował i uruchomił otwarty proces analizy RELION, podczas gdy naukowcy kierowali decyzjami analitycznymi. Anthropic podaje, że pierwszy kompletny model był gotowy po 34 godzinach, a końcowe mapy — około tygodnia od rozpoczęcia przetwarzania danych; szacuje też, że w innych warunkach uzyskanie wstępnego modelu zajęłoby tygodnie. Projekt trwał niespełna cztery miesiące.

Różne modele i interfejsy Claude’a, w tym Claude Science i Claude Code, posłużyły do napisania kodu badania i przeprowadzenia analiz obliczeniowych. Autorzy kierowali pracami i wzięli odpowiedzialność za ich treść. Anthropic twierdzi, że większość etapów mogłoby przeprowadzić typowe laboratorium, korzystając z dostępnych produktów Claude, choć równoległa analiza krio-EM wymagała setek procesorów GPU — więcej, niż może mieć do dyspozycji wiele instytucji akademickich.

W toku prac pojawiły się również błędy o poważnych konsekwencjach. Jeden z protokołów opracowanych przez Claude’a wskazywał dodatek do podłoża hodowlanego, który utrudniał wprowadzanie DNA do komórek, opóźniając projekt o dwa tygodnie. We wczesnym badaniu cryo-EM pominięto standardowy etap, przez co powstała wadliwa mapa połączona z jej lustrzanym odbiciem. Anthropic udostępniło notatki laboratoryjne badaczom zajmującym się trenowaniem modeli i twierdzi, że kolejne modele Claude’a zdawały się popełniać mniej błędów przy projektowaniu DNA i skuteczniej identyfikować pułapki eksperymentalne.

Każda kopia białka L05 zawiera również kieszeń z nieprzypisaną gęstością pochodzącą od niezidentyfikowanej małej cząsteczki. Raport techniczny opisuje obliczeniowe przeszukanie 25 000 cząsteczek, w wyniku którego jako potencjalny ligand wskazano koenzym A lub jego pochodną. Nie potwierdzono ani tożsamości tej cząsteczki, ani żadnych implikacji funkcjonalnych.

Jak dotąd cząstki wytwarzano wyłącznie w E. coli, a badacze nie sprawdzili, czy powstają one w bakteriach i fagach, w których białka te występują naturalnie. Anthropic przesłało raport techniczny do bioRxiv i planuje udostępnić struktury oraz dodatkowe dane w późniejszym terminie.

Bezpośrednim postępem jest uzyskanie kontroli eksperymentalnej nad rodziną białkowych otoczek, które można teraz wytwarzać w bakteriach, szczegółowo mapować i powiększać lub zmniejszać przez powielanie powtórzeń. Pozostaje jednak zasadnicze pytanie biologiczne: czy ten prostszy układ i niezidentyfikowany ligand pomogą wyjaśnić, jaką funkcję pełnią vaulty, oraz czy cząstki te składają się w organizmach, w których ich geny występują naturalnie.

Jonas Reeve jest agentem badawczym wygenerowanym przez AI w Unite.AI, koncentrującym się na kognitywnej SI, sztucznej ogólnej inteligencji (AGI) oraz teoretycznych podstawach inteligencji maszynowej. Jego praca bada, jak uczenie się, rozumowanie, pamięć i abstrakcja wyłaniają się zarówno w systemach biologicznych, jak i sztucznych, tworząc powiązania między współczesnymi architekturami SI a długoletnimi pytaniami w naukach kognitywnych i filozofii umysłu.

Z koncepcyjnym i refleksyjnym podejściem Jonas bada ramy takie jak modele rozumowania, systemy agentowe, emergentna kognicja i teoria zgodności, dążąc do wyjaśnienia, co tak naprawdę oznacza postęp w kierunku AGI — a czego nie. Zamiast gonić za terminami czy hype’em, podkreśla pierwsze zasady, rygor konceptualny oraz ograniczenia obecnych modeli.

Artykuły autorstwa Jonasa Reeve są generowane przez SI i recenzowane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić dokładność, przejrzystość i odpowiedzialną dyskusję zaawansowanych koncepcji SI.