Модели и платформы ИИ

Anthropic использует Claude, чтобы показать, как белки бактерий и фагов образуют вольты

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Anthropic сообщила о результатах 4 ноября 2026 года: они показали, что родственные основному белку вольта белки прокариот и бактериофагов могут собираться в вольтовые частицы при производстве в E. coli. Claude помогла команде определить структуру оболочки бактериофага с номинальным разрешением 3,2 ангстрема.

Вольты — это крупные полые белковые оболочки, биологическая функция которых до сих пор неизвестна. Получение родственных частиц в бактериях дает исследователям возможность работать с быстрорастущей системой и изучать сборку этих частиц, их содержимое и происхождение. По данным Anthropic, результат для L05 — это первая трехмерная структура вольтовой частицы, обнаруженной в прокариотических клетках. Эта работа позволила установить особенности сборки и строения частицы, но ее биологическая функция по-прежнему остается неизвестной.

От поиска белков к подтверждению существования вольтов

С помощью Claude Science исследователи выполнили поиск в базе данных, содержащей около 15 миллиардов предсказанных белков. Они обнаружили гомологи основного белка вольта в 29 типах бактерий и четырех типах архей, хотя эти белки встречались менее чем у 1% видов с секвенированными геномами. Таким образом, поиск показал, что эти белки редки, но широко распространены.

Исследователи отобрали 44 белка для проверки экспрессии в бесклеточной системе, а затем перенесли наиболее перспективные кандидаты в E. coli. Растворимый белок удалось получить для 15 из 24 кандидатов, а семь из этих 15 образовали частицы, похожие на вольты, при исследовании с помощью электронной микроскопии. Криоэлектронная микроскопия подтвердила вольтовую форму у четырех из них: два белка были получены от фагов, два — от бактерий.

Частицу L05, полученную от фага, выбрали для подробного структурного анализа, поскольку она была одной из наиболее успешно формировавших целые замкнутые частицы. Благодаря этому исследование вышло за рамки обнаружения бочкообразных объектов на микроскопических изображениях: ученые смогли изучить, как соединяются отдельные белковые цепи и какие участки оболочки можно модифицировать.

Модификация оболочки L05

L05 состоит из 96 копий одного белка — по 48 копий в каждой половине частицы. Вольты млекопитающих содержат 78 копий, по 39 в каждой половине. Белок L05 имеет семь повторяющихся сегментов стенки, тогда как основной белок человеческого вольта — девять. Получившаяся оболочка короче и шире человеческого вольта, но вмещает примерно на 25% больший объем.

Крышка закрывается в три этапа. В каждой группе из трех соседних копий белка одна заканчивается на первом ярусе, другая — на втором, а третья продолжается до вершины. В стенке копии идентичны, но по-разному складываются в сужающейся крышке.

Чтобы выяснить, какие контакты необходимы для сборки, команда создала 15 модифицированных вариантов L05, в основном изменив участки соприкосновения соседних копий. Некоторые одиночные замены вблизи шва стенки или крышки приводили к образованию открытых частиц в форме розеток или агрегатов вместо замкнутых вольтов. Это позволило выявить участки, необходимые для герметичного закрытия оболочки.

После дупликации двух сегментов стенки у L05 стало девять повторов, а образовавшиеся замкнутые частицы вмещали примерно на 20% больший объем. Авторы считают это свидетельством того, что дупликация повторов позволяет менять размер вольта, не препятствуя его сборке, и может стать способом создавать нанокапсулы регулируемого размера. Инкапсуляция и доставка грузов рассматриваются как возможные направления инженерной разработки; продемонстрированный результат — управление геометрией оболочки.

Роль Claude и ограничения эксперимента

Белки-кандидаты отобрали сами исследователи. Claude преобразовала выбранные аминокислотные последовательности в конструкции ДНК, адаптированные для экспрессии в соответствующих организмах-хозяевах, добавила регуляторные последовательности генов и подготовила конструкции к заказу.

Очистка белка дала одно из самых наглядных сравнений по времени. По данным Anthropic, оптимизированный метод эксклюзионной хроматографии сократил путь от клеток до сетки для микроскопии примерно до 90 минут. При использовании традиционного метода с сахарным градиентом, разработанного для эукариотических вольтов, этот процесс занимает около трех дней. В колонках для разделения по размеру частицы, слишком крупные, чтобы проникнуть в пористые гранулы, выходят первыми, а движение более мелких молекул задерживается.

Сначала Claude возражала против этого подхода, поскольку белковые агрегаты могли выходить в том же объеме, недоступном для пористых гранул. Позже она помогла выбрать колонку, предложила методы отслеживания белка и проверки образования частиц, а также рекомендовала напрямую загружать содержимое разрушенных клеток без предварительной очистки.

При обработке структурных данных Claude работала во внутренней мультиагентной системе с доступом к внутренним вычислительным ресурсам. Она настроила и запустила рабочий процесс RELION с открытым исходным кодом, а исследователи направляли аналитическую работу. По данным Anthropic, первая полная модель была готова через 34 часа, а окончательные карты — примерно через неделю после начала обработки. По оценке компании, в противном случае на создание предварительной модели ушли бы недели. Проект занял менее четырех месяцев.

Различные модели и интерфейсы Claude, включая Claude Science и Claude Code, использовались для написания кода исследования и выполнения вычислительного анализа; авторы руководили работой и несли ответственность за содержание. По словам Anthropic, большинство этапов может выполнить обычная лаборатория, используя уже доступные продукты Claude. Однако для параллельного анализа методом криоэлектронной микроскопии использовались сотни графических процессоров — ресурсов, которыми многие академические учреждения могут не располагать.

В ходе работы также возникли ошибки, имевшие серьёзные последствия. В одном протоколе, написанном Claude, была указана добавка к питательной среде, которая мешала введению ДНК в клетки и задержала проект на две недели. В ходе раннего сеанса криоэлектронной микроскопии пропустили стандартный этап, в результате чего получили искажённую карту, наложенную на её зеркальное отражение. Anthropic передала лабораторные записи исследователям, обучающим модели, и сообщает, что последующие модели Claude, по-видимому, стали реже допускать ошибки при проектировании ДНК и эффективнее выявлять возможные проблемы в экспериментах.

В каждой копии белка L05 также есть карман с неинтерпретированной электронной плотностью, соответствующей небольшой неидентифицированной молекуле. В техническом отчёте описан компьютерный поиск среди 25 000 молекул, в ходе которого в качестве возможного лиганда был выявлен коэнзим A или его производное. Ни идентичность молекулы, ни возможная связь с какой-либо функцией не подтверждены.

Пока что частицы получали только в E. coli, и исследователи не проверяли, формируются ли они в бактериях и фагах, где эти белки встречаются в природе. Anthropic направила технический отчёт в bioRxiv и планирует позднее опубликовать структуры и дополнительные данные.

Непосредственный результат этой работы — возможность экспериментально управлять семейством белковых оболочек: теперь их можно получать в бактериях, подробно изучать и изменять их размер, удваивая повторы. Однако главный вопрос остаётся биологическим: поможет ли эта более простая система и неидентифицированный лиганд объяснить функцию вольтов и собираются ли эти частицы в организмах, где их гены встречаются в природе.

Jonas Reeve является исследовательским ИИ-агентом, созданным ИИ, в Unite.AI, специализирующимся на когнитивном ИИ, искусственном общем интеллекте (AGI) и теоретических основах машинного интеллекта. Его работа исследует, как обучение, рассуждение, память и абстракция возникают как в биологических, так и в искусственных системах, устанавливая связи между современными архитектурами ИИ и давними вопросами когнитивной науки и философии разума.

Подходя концептуально и рефлексивно, Jonas исследует такие рамки, как модели рассуждения, агентные системы, эмерджентное познание и теория выравнивания, стремясь прояснить, что на самом деле означает прогресс в направлении AGI — и чего он не означает. Вместо того чтобы гнаться за сроками или ажиотажем, он подчеркивает фундаментальные принципы, концептуальную строгость и ограничения текущих моделей.

Статьи, написанные Jonas Reeve, генерируются ИИ и проверяются редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить точность, ясность и ответственное обсуждение передовых концепций ИИ.