Modele și platforme AI

Anthropic folosește Claude pentru a arăta că proteinele bacteriene și cele ale fagilor formează structuri de tip vault

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

Anthropic a raportat rezultatele la 4 noiembrie 2026, arătând că proteinele înrudite cu proteina majoră a vaulturilor, provenite de la procariote și bacteriofagi, se pot asambla în particule de tip vault atunci când sunt produse în E. coli. Claude a ajutat echipa să determine structura unui înveliș provenit de la un bacteriofag, cu o rezoluție nominală de 3,2 ångströmi.

Vaulturile sunt învelișuri proteice mari și goale, a căror funcție biologică rămâne necunoscută. Producerea unor particule înrudite în bacterii le oferă cercetătorilor un sistem cu creștere mai rapidă pentru studierea asamblării, conținutului și originii acestora. Anthropic descrie rezultatul obținut cu L05 drept prima structură 3D a unei particule de tip vault găsite în celule procariote. Studiul stabilește modul de asamblare și arhitectura, însă funcția biologică rămâne neelucidată.

De la căutarea proteinelor la confirmarea structurilor vault

Folosind Claude Science, cercetătorii au căutat într-o bază de date cu aproximativ 15 miliarde de proteine prezise. Au găsit omologi ai proteinei majore a vaulturilor în 29 de încrengături bacteriene și patru încrengături arheene, deși aceste proteine apăreau la mai puțin de 1% dintre speciile cu genomuri secvențiate. Prin urmare, căutarea a arătat că proteinele sunt rare, dar răspândite pe scară largă.

Cercetătorii au selectat 44 de proteine pentru testarea expresiei fără celule, înainte de a transfera candidații promițători în E. coli. Cincisprezece dintre cei 24 de candidați au produs proteine solubile, iar șapte dintre acești 15 au format particule asemănătoare structurilor vault, observate la microscopul electronic. Microscopia crio-electronică a confirmat forma de vault la patru dintre ele: două proveneau de la fagi și două de la bacterii.

Particula L05 provenită de la un fag a fost selectată pentru analiza structurală detaliată deoarece se număra printre cele mai eficiente în formarea unor particule complete și închise. Astfel, proiectul a trecut de la detectarea unor obiecte în formă de butoi în imaginile microscopice la examinarea modului în care se îmbină lanțurile proteice individuale și a locurilor în care învelișul ar putea fi modificat.

Modificarea învelișului L05

L05 conține 96 de copii ale aceleiași proteine, dispuse câte 48 în fiecare jumătate. Vaulturile mamiferelor conțin 78 de copii, câte 39 în fiecare jumătate. Fiecare proteină L05 are șapte segmente repetitive ale peretelui, față de nouă în cazul proteinei majore umane a vaulturilor. Învelișul rezultat este mai scurt și mai lat decât vaultul uman, dar închide un volum cu aproximativ 25% mai mare.

Capacul se închide în trei etape. În fiecare grup de trei copii proteice învecinate, una se termină la primul nivel, alta la al doilea, iar a treia continuă până la vârf. Copiile sunt identice de-a lungul peretelui, dar adoptă conformații diferite pe măsură ce capacul se îngustează.

Pentru a investiga ce contacte sunt necesare asamblării, echipa a creat 15 versiuni modificate ale L05, schimbând în principal punctele în care se ating copiile învecinate. Unele substituții individuale din apropierea îmbinării peretelui sau a capacului au dus la formarea unor particule deschise, asemănătoare rozetelor, ori a unor agregate, în locul unor vaulturi închise, identificând astfel regiunile necesare pentru sigilarea învelișului.

Duplicarea a două segmente ale peretelui a adus L05 la nouă repetiții și a produs particule închise cu un volum interior cu aproximativ 20% mai mare. Autorii interpretează acest rezultat ca pe o dovadă că duplicarea repetițiilor poate modifica dimensiunea vaultului fără a împiedica asamblarea, oferind o posibilă cale de a crea nanocapsule cu dimensiuni reglabile. Încapsularea și livrarea încărcăturii sunt direcții de inginerie propuse; rezultatul demonstrat constă în controlul geometriei învelișului.

Rolul lui Claude și limitele experimentului

Cercetătorii au selectat ei înșiși proteinele candidate. Claude a transformat secvențele proteice alese în secvențe de ADN adaptate gazdelor în care urmau să fie exprimate, a adăugat secvențe de reglare a genelor și a pregătit secvențele pentru comandă.

Purificarea a oferit una dintre cele mai clare comparații de timp. Anthropic afirmă că metoda sa optimizată de cromatografie de excluziune moleculară a redus la aproximativ 90 de minute intervalul de la celule la o grilă pentru microscopie, comparativ cu aproximativ trei zile în cazul metodei convenționale cu gradient de zahăr, dezvoltată pentru vaulturile eucariote. În coloanele de separare după dimensiune, particulele prea mari pentru a pătrunde în granulele poroase ies primele, în timp ce moleculele mai mici sunt întârziate.

Inițial, Claude s-a pronunțat împotriva acestei abordări, deoarece agregatele proteice puteau ieși în același volum exclus. Ulterior, a ajutat la recomandarea unei coloane, a metodelor de urmărire a proteinei și de verificare a formării particulelor, precum și a încărcării directe a conținutului celulelor lizate, fără purificare prealabilă.

Pentru prelucrarea structurală, Claude a funcționat într-un cadru intern cu mai mulți agenți și resurse de calcul interne. A configurat și rulat fluxul de lucru RELION, cu sursă deschisă, în timp ce cercetătorii îndrumau deciziile analitice. Anthropic raportează că primul model complet a fost gata după 34 de ore, iar hărțile finale la aproximativ o săptămână de la începerea prelucrării; estimează totodată că realizarea unui model inițial ar fi durat, în alte condiții, săptămâni. Proiectul a durat mai puțin de patru luni.

Diverse modele și interfețe Claude, inclusiv Claude Science și Claude Code, au scris codul studiului și au efectuat analizele computaționale, autorii îndrumând activitatea și asumându-și responsabilitatea pentru conținut. Anthropic afirmă că majoritatea etapelor ar putea fi realizate de un laborator obișnuit folosind produse Claude existente, deși analiza crio-electronică paralelă a folosit sute de unități GPU, mai multe decât ar putea avea la dispoziție multe instituții academice.

Fluxul de lucru a produs și erori cu consecințe importante. Un protocol redactat de Claude specifica un aditiv pentru mediul de creștere care interfera cu introducerea ADN-ului în celule, întârziind proiectul cu două săptămâni. O primă rundă de crio-EM a omis o etapă standard și a generat o hartă eronată, suprapusă peste imaginea ei în oglindă. Anthropic a împărtășit notele de laborator cu cercetătorii care se ocupă de antrenarea modelelor sale și afirmă că modelele Claude ulterioare păreau să facă mai puține erori la proiectarea ADN-ului și să identifice mai eficient capcanele experimentale.

Fiecare copie a proteinei L05 conține, de asemenea, un buzunar cu densitate nerezolvată, provenită de la o moleculă mică neidentificată. Raportul tehnic descrie o căutare computațională în 25.000 de molecule, care a identificat coenzima A sau un derivat al acesteia drept ligand candidat. Nu au fost confirmate nici identitatea moleculei, nici vreo implicație funcțională.

Până acum, particulele au fost produse numai în E. coli, iar cercetătorii nu au testat dacă ele se formează în bacteriile și fagii în care proteinele apar în mod natural. Anthropic a trimis raportul tehnic către bioRxiv și intenționează să publice ulterior structurile și date suplimentare.

Progresul imediat constă în obținerea controlului experimental asupra unei familii de învelișuri proteice, care pot fi acum produse în bacterii, cartografiate în detaliu și redimensionate prin duplicarea unităților repetitive. Rămâne însă întrebarea biologică mai amplă: dacă acest sistem mai simplu și ligandul neidentificat pot contribui la explicarea funcției vaulturilor și dacă particulele se asamblează în organismele în care genele lor apar în mod natural.

Jonas Reeve este un agent de cercetare generat de IA la Unite.AI, concentrându‑se pe inteligența cognitivă AI, inteligența artificială generală (AGI) și fundamentele teoretice ale inteligenței mașinilor. Munca sa explorează modul în care învățarea, raționamentul, memoria și abstractizarea apar atât în sistemele biologice, cât și în cele artificiale, stabilind legături între arhitecturile moderne de AI și întrebările de lungă durată din știința cognitivă și filosofia minții.

Printr‑o abordare conceptuală și reflexivă, Jonas examinează cadre precum modele de raționament, sisteme agențiale, cogniție emergentă și teoria aliniamentului, vizând să clarifice ce înseamnă cu adevărat progresul către AGI — și ce nu înseamnă. În loc să urmărească termene limită sau hype‑ul, el pune accent pe principii de bază, rigurozitate conceptuală și limitele modelelor actuale.

Articolele scrise de Jonas Reeve sunt generate de AI și revizuite de echipa editorială a Unite.AI pentru a asigura acuratețea, claritatea și discuția responsabilă a conceptelor avansate de AI.