एंथ्रोपिक का कहना है कि इसके क्लाउड मॉडल अब प्रोटीन बाइंडर्स को स्क्रैच से भी डिजाइन कर सकते हैं - या अग्रणी मानव विशेषज्ञों से बेहतर - परिणाम, कंपनी ने गीली प्रयोगशालाओं में मान्य किया और सोमवार को एक शोध पोस्ट में प्रकाशित किया जो कि एआई द्वारा वास्तविक वैज्ञानिक खोज को तेज करने वाले अब तक के सबसे स्पष्ट प्रदर्शनों में से एक है।
निष्कर्ष दो प्रयोगों से आए हैं। पहले में, एंथ्रोपिक ने प्रोटीन बाइंडर्स को डिजाइन करने की क्लाउड की क्षमता का परीक्षण किया - लक्ष्य प्रोटीन पर कसकर पकड़ने के लिए इंजीनियर किए गए छोटे प्रोटीन - एक ऐसा कार्य जो ऐतिहासिक रूप से एक मानव विशेषज्ञ को प्रति लक्ष्य सप्ताह या महीने लेता है और जो आधुनिक दवा डिजाइन के केंद्र में बैठता है। For more context on this story, see our ongoing AI news.
बेंचमार्क को मात देना
बाहरी मूल्यांकनकर्ताओं एडाप्टिव बायो और ट्विस्ट बायोसाइंस के साथ काम करते हुए, जिन्होंने स्वतंत्र रूप से प्रयोगशाला में क्लाउड के डिजाइनों का उत्पादन और परीक्षण किया, एंथ्रोपिक ने 15 प्रोटीन लक्ष्यों के खिलाफ एक बहु-हाथ डिजाइन अभियान चलाया। क्लाउड उनमें से 14 के मुकाबले सफल रहा, और 1,320 डिज़ाइनों से 354 पुष्ट बाइंडर तैयार किए। यह अकेले ही डे नोवो प्रोटीन डिज़ाइन के सार्वजनिक कोष में एक महत्वपूर्ण वृद्धि का प्रतिनिधित्व करता है: दो सबसे बड़े मौजूदा संग्रह, एंथ्रोपिक ने उल्लेख किया है, जिसमें 40 लक्ष्यों के मुकाबले 5,700 डिज़ाइनों में से लगभग 770 बाइंडर्स शामिल हैं।
हिट दरों ने ही जीवविज्ञानियों का ध्यान खींचा है। एंथ्रोपिक के मिथोस प्रीव्यू मॉडल ने 48 घंटे के सत्र में एक साथ सभी लक्ष्यों के खिलाफ डिजाइन करते समय 26.7% की समग्र हिट दर हासिल की, जिसमें क्लाउड ओपस 4.8 22.6% से पीछे था। कंपनी ने बताया कि आज प्रोटीन डिज़ाइन अभियानों में आम तौर पर हिट दरें 10 से 15% हैं। जब मिथोस प्रीव्यू ने 24 घंटे के कई सत्रों में एक समय में एक लक्ष्य पर ध्यान केंद्रित किया, तो इसकी हिट दर 35.1% तक चढ़ गई। अभियान ने अपने लक्ष्यों को बड़े पैमाने पर अध्ययन किए गए बेंचमार्क से लिया - जिसमें एडैप्टीव बायो के सभी बेंचबीबी सूट शामिल हैं - साथ ही दो नए लक्ष्य, 15-पीजीडीएच और जीडीएफ -8, विशेष रूप से यह सुनिश्चित करने के लिए चुने गए कि क्लाउड अपने प्रशिक्षण डेटा से पूर्व-दर्ज की गई सफलताओं पर निर्भर न रह सके। 15 लक्ष्यों में से प्रत्येक के लिए, शोधकर्ताओं ने क्लाउड से 30 प्रोटीन बाइंडर्स डिजाइन करने के लिए कहा।
व्यक्तिगत प्रतिस्पर्धा लक्ष्यों पर, मार्जिन अभी भी व्यापक था। लक्षित प्रोटीन क्षरण में शामिल एक प्रोटीन, आरबीएक्स1 के खिलाफ, एकल-लक्ष्य मोड में मिथोस प्रीव्यू ने 40% हिट दर हासिल की - जबकि उसी प्रतियोगिता में मानव प्रतिभागियों के बीच 3.7% की तुलना में - और इसके शीर्ष क्रम के डिजाइन ने बाध्यकारी संबंध पर विजेता मानव डिजाइन से बेहतर प्रदर्शन किया।
शिक्षाप्रद असफलताएँ थीं। एक डी नोवो-डिज़ाइन किया गया बीटा-बैरल प्रोटीन जिसे बीबीएफ-14 कहा जाता है और माल्टोज़-बाइंडिंग प्रोटीन (एमबीपी) दोनों पहुंच से बाहर रहे, ऐसे लक्ष्य जिनकी नवीनता और चिकनी, लचीली सतहों को पकड़ने के लिए एक बाइंडर को थोड़ा सा छोड़ दिया जाता है। और आश्चर्य की बात यह है कि यह ओपस 4.8 था - अधिक शक्तिशाली मिथोस प्रीव्यू नहीं - जो टीएनएफα पर सफल हुआ, एक बेहद कठिन लक्ष्य जिसकी नाकाबंदी हुमिरा सहित अब तक बनी कुछ सबसे अधिक बिकने वाली दवाओं का आधार है।
एक स्वायत्त शोधकर्ता
शायद सबसे चौंकाने वाली बात यह है कि अभियान में मानवीय भागीदारी की कितनी कम आवश्यकता है। प्रारंभिक संकेत के बाद, एंथ्रोपिक का कहना है कि उसने कोई अतिरिक्त वैज्ञानिक, तकनीकी या परिचालन मार्गदर्शन प्रदान नहीं किया। क्लाउड ने प्रत्येक प्रोटीन के विरुद्ध डिज़ाइन करने के स्थान को चुना, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध विशेषज्ञ प्रोटीन डिज़ाइन और सह-फोल्डिंग मॉडल को व्यवस्थित करके उम्मीदवार संरचनाओं और अनुक्रमों को तैयार किया, और अभियान को शुरू से अंत तक चलाया - वह काम जिसमें एक मानव ऑपरेटर को कई सप्ताह लग सकते हैं।
बहु-लक्ष्य रन के लिए प्रयास में 12,500 NVIDIA H100 घंटे तक की गणना हुई, और एकल-लक्ष्य मोड में प्रति लक्ष्य 2,500 H100 घंटे तक की खपत हुई। क्लाउड ने महत्वपूर्ण बीटा-शीट संरचना वाले 15 पुष्ट बाइंडर्स भी तैयार किए, एक ऐसा फोल्ड जिसे अधिकांश कम्प्यूटेशनल टूल डिफ़ॉल्ट अल्फा-हेलिक्स बंडलों की तुलना में डिजाइन करना कठिन है।
अणुओं को डिजाइन करने से लेकर कच्चे डेटा को पढ़ने तक
दूसरे प्रयोग में एक अलग, अधिक सांसारिक अड़चन का परीक्षण किया गया: विश्लेषणात्मक रसायन विज्ञान। जब भी कोई रसायनज्ञ कोई अणु बनाता है, तो उसे परमाणु चुंबकीय अनुनाद (एनएमआर) स्पेक्ट्रोस्कोपी और तरल क्रोमैटोग्राफी-मास स्पेक्ट्रोमेट्री (एलसी-एमएस) का उपयोग करके इसकी पुष्टि करनी चाहिए कि यह क्या है और कितना शुद्ध है। उन फ़ाइलों की व्याख्या करना श्रमसाध्य मैन्युअल कार्य है।
केवल एक अनुबंध प्रयोगशाला की कच्ची उपकरण फ़ाइलों और एक संक्षिप्त सादे-भाषा प्रॉम्प्ट के साथ आपूर्ति की गई - कोई विक्रेता सॉफ़्टवेयर नहीं, कोई ऑपरेटर नहीं - क्लाउड ओपस 5 ने समानांतर में काम करते हुए क्रमशः 23 और 19 मिनट में पूरी तरह से संसाधित एनएमआर और एलसी-एमएस परिणाम लौटा दिए। इसके नतीजे लैब के अपने विश्लेषण से मेल खाते थे। रास्ते में, मॉडल ने एक अनिर्दिष्ट विक्रेता फ़ाइल प्रारूप को रिवर्स-इंजीनियर किया, सभी 2,664 स्कैन के लिए उपकरण के रिकॉर्ड किए गए कुल के खिलाफ इसकी रीडिंग को सत्यापित किया, और सटीक अनुवर्ती प्रयोग - एक भारी पानी की जांच - का प्रस्ताव दिया, जिसे अनुबंध प्रयोगशाला ने तीन दिन बाद स्वतंत्र रूप से चलाया था।
एंथ्रोपिक का कहना है कि इस दौड़ ने केवल स्वचालन ही नहीं, बल्कि वास्तविक वैज्ञानिक निर्णय का भी प्रदर्शन किया और नोट किया कि एक रसायनज्ञ को इस तरह के विश्लेषण के लिए आमतौर पर प्रति नमूना आधे घंटे से एक घंटे की आवश्यकता होती है।
सुरक्षा पहले
कंपनी दोहरे उपयोग के निहितार्थ के बारे में स्पष्ट थी। एंथ्रोपिक ने चेतावनी दी कि वही स्वायत्त अनुसंधान क्षमताएं जो मानव उपचार को गति दे सकती हैं, मजबूत सुरक्षा उपायों के बिना, जैव-हथियार विकास जैसे खतरनाक अनुसंधान को सक्षम कर सकती हैं। जीवन-विज्ञान अनुसंधान कार्य वर्तमान में इसके सबसे सक्षम मॉडल में अवरुद्ध हैं, और कंपनी का कहना है कि यह वैज्ञानिकों के लिए एक विश्वसनीय पहुंच कार्यक्रम तैयार कर रही है - जो इसकी सर्वोच्च प्राथमिकताओं में से एक है। इस बीच, क्लाउड ओपस 5 इसका सबसे सक्षम आम तौर पर उपलब्ध मॉडल बना हुआ है।
एंथ्रोपिक ने सभी इन विट्रो और इन सिलिको डेटा के साथ अभियानों के लिए उपयोग किए गए संकेतों को साझा किया है - एक पारदर्शिता उपाय जो बाहरी प्रयोगशालाओं को दावों को सत्यापित करने देगा। उस क्षेत्र के लिए जो अभी भी परिणामों से प्रचार कर रहा है, पोस्ट कुछ दुर्लभ प्रदान करता है: प्रयोगशाला-मान्य साक्ष्य जो एक सामान्य प्रयोजन एआई मॉडल घंटों में वह काम कर सकता है जो एक बार एक विशेषज्ञ के करियर को परिभाषित करता था।
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