Una società di ricerca sugli investimenti voleva dimostrare che l’intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare lo sviluppo dei farmaci. Quindi ha collaborato con Anthropic per vedere se una versione inedita di Claude potesse creare un antiveleno per lo scorpione. Non poteva - e un dettagliato fact-check di The Verge, pubblicato il 22 ottobre, illustra esattamente fino a che punto l'esperimento non è stato all'altezza dell'affermazione virale, anche se i ricercatori ammettono che i risultati sottostanti erano "tecnicamente promettenti".
L’episodio è un caso di studio su come viaggiano le affermazioni sulla scoperta di farmaci sull’intelligenza artificiale: un esperimento appariscente, un post trionfante sul blog e un divario tra ciò che è stato dimostrato e ciò che i titoli implicavano. Per un settore in cui il finanziamento dell’intelligenza artificiale dipende sempre più dalla narrazione scientifica, vale la pena leggerlo attentamente.
Come si è svolto l'esperimento
L'azienda dietro l'esperimento è Citrini Research, che ha pubblicato un post sul blog intitolato "Volevamo usare Claude per creare un nuovo farmaco. Ecco cosa è successo". Come riporta The Verge, il resoconto era completo di domande retoriche, un resoconto dettagliato delle avventure scientifiche amatoriali della squadra e una citazione di Charles Darwin. La stessa Citrini ha ammesso che "nessuno di noi può affermare di sapere nulla dell'intelligenza artificiale in relazione alla biologia".
La collaborazione ha avuto un'origine insolita. Citrini si è imbattuto nelle barriere di biosicurezza di Claude mentre cercava di convincere il modello a ricercare candidati farmaci, e l'autore del post dice che "hanno chiamato con spam chiunque nella mia lista di contatti che lavorava in un laboratorio di intelligenza artificiale" finché non hanno trovato un partner disponibile. Anthropic ha accettato di eliminare le restrizioni e di dare al team l'accesso a un modello più avanzato e inedito, a condizione che lavorino dagli uffici di Anthropic. Il laboratorio di intelligenza artificiale ha anche pagato il conto di calcolo e token, che è arrivato a poco meno di 50.000 dollari.
L’antiveleno dello scorpione era un obiettivo appropriato: si tratta di un trattamento costoso e difficile da produrre, che spesso comporta l’iniezione di veleno nei cavalli. L'obiettivo era usare Claude per progettare proteine che potessero legarsi alle tossine nel veleno dello scorpione.
Armato di un messaggio di 35 pagine, il team ha liberato circa 300 subagenti per scoprire le proteine adatte. Il resoconto più sobrio di Anthropic afferma che Claude ha generato quasi 320.000 candidati e li ha ridotti a 180 progetti dopo aver scartato quelli che somigliavano a tossine conosciute o proteine esistenti. L'intero processo ha richiesto 64 ore. Lavorando con Claude, il team ha aggiunto altri 31 progetti, portando il totale a 211.
Cosa hanno scoperto i Wet Labs
Citrini ha poi inviato i progetti a due laboratori esterni – la società biotecnologica svizzera Adaptyv Bio e Twist Biosciences con sede negli Stati Uniti – per verificare se le proteine potessero effettivamente legarsi ai target previsti. I test sono costati circa altri 150.000 dollari, portando la spesa totale a circa 200.000 dollari. Non è chiaro il motivo per cui i test non avrebbero potuto essere condotti presso il laboratorio biologico di Anthropic in California.
I risultati: 17 proteine sono passate, legandosi collettivamente a quattro delle cinque tossine dello scorpione che il team sperava di prendere di mira. Nessuna delle proteine si lega a più di una singola tossina.
Ed è lì che la storia finisce, scientificamente. Legarsi a una tossina non significa che una proteina possa neutralizzarla, per non parlare di funzionare come un trattamento sicuro ed efficace. Lo stesso post di Citrini ammette che "nessun esperimento ha ancora testato se abbiano effettivamente fermato l'azione della tossina". In altre parole, l’azienda aveva deciso di creare un nuovo farmaco e invece ha compiuto un passo molto precedente nella pipeline, quello che gli esperti descrivono come la parte relativamente facile.
Esperti: promettenti, ma prematuri
The Verge ha consultato diversi specialisti accademici e il loro consenso è stato coerente. "È facile scoprire un buon legante contro le tossine dei serpenti e degli scorpioni", ha affermato Andreas Hougaard Laustsen-Kiel, professore di tecnologie anticorpali presso l'Università Tecnica della Danimarca. "La parte difficile è tradurlo in una medicina."
Due dei suoi colleghi della DTU – la professoressa assistente Melisa Benard Valle e la ricercatrice senior Anne Ljungars – sono andati oltre, descrivendo i risultati come “lontani dall’essere una medicina e pubblicizzati”. I risultati sono tecnicamente promettenti, hanno scritto, ma la sicurezza, la stabilità, il comportamento nel corpo e lo sviluppo rimangono tutti sconosciuti. "Tradurre questi leganti in un vero medicinale è probabilmente ancora un processo lungo e impegnativo." A loro avviso, l’elemento veramente nuovo dell’esperimento era il processo di scoperta autonomo, non i risultati biologici.
Andreas Bender, professore di machine learning in medicina presso l'Università Khalifa di Abu Dhabi e professore in visita presso l'Università di Cambridge, ha aggiunto un contesto che sminuisce ulteriormente la novità: i metodi esistenti come lo screening ad alto rendimento sono spesso in grado di trovare molti risultati positivi a costi gestibili senza alcuna intelligenza artificiale. Progettare proteine che si legano ai bersagli è, nelle sue parole, "una specie di" problema risolto. "È proprio questa traduzione che manca."
Il punto di vista commerciale
Perché una società di ricerca sugli investimenti dovrebbe spendere 200.000 dollari per non produrre un farmaco? Perché l'esperimento funge anche da marketing. Citrini ha dichiarato che l’operazione è in un certo senso un successo, sostenendo che offre uno sguardo alle opportunità di investimento nella prossima era della scoperta di farmaci basati sull’intelligenza artificiale. I dettagli della sua tesi rialzista erano riservati agli abbonati paganti, anche se Bloomberg ha riferito che l’azienda ha evidenziato le aziende coinvolte nella fase di sperimentazione dello sviluppo di farmaci, tra cui Charles River Laboratories, che fornisce primati per la ricerca sugli animali.
Le scelte dell'inquadratura parlano da sole. In un video in cui si discute dell'esperimento, Citrini ha descritto la parte relativa all'intelligenza artificiale come "gratuita", trascurando il conto di circa 50.000 dollari raccolto da Anthropic. Quando è stata contestata, l'azienda ha accusato i critici di pignoleria, scrivendo: "Non per battere un cavallo morto, ma siamo una società di ricerca sugli investimenti, non una startup biotecnologica". Né Citrini né Anthropic hanno risposto alle richieste di commento di The Verge.
Anche qui il contesto conta. Citrini era in precedenza dietro un pezzo di fiction ampiamente diffuso che immaginava una catastrofe economica indotta dall’intelligenza artificiale che ha guadagnato terreno sui social media e ha scosso i mercati del mondo reale. Anthropic, a poche settimane dalla tanto attesa IPO, ha le sue ragioni per parlare del potenziale dell’intelligenza artificiale nello sviluppo di farmaci e nelle scienze della vita, due aree che sta perseguendo attivamente.
Cosa ha effettivamente dimostrato l'esperimento
Spogliato delle aspettative, l’esperimento dimostra qualcosa di reale ma più ristretto di quanto suggerito dai titoli dei giornali: un modello di intelligenza artificiale, che opera con insolita autonomia, può eseguire una ricerca di candidati proteici su larga scala in modo economico e rapido, generando una lista ristretta che contiene leganti autentici. Si tratta di un aumento significativo della produttività per il lavoro di scoperta in fase iniziale.
Ma la distanza tra “17 proteine che si legano” e “un antiveleno che salva vite” abbraccia studi sulla sicurezza, formulazione, test di efficacia e studi normativi – la parte lunga e costosa dello sviluppo di un farmaco che nessuna quantità di calcolo è ancora riuscita a comprimere. Gli esperti hanno detto a The Verge che trasformare molecole promettenti in farmaci efficaci rimane una sfida molto più grande che trovarle.
La lezione per i lettori che valutano la prossima storia virale sulla scienza dell’intelligenza artificiale è semplice: chiedere se il risultato è stato una scoperta, una lista di candidati o una proposta di abbonamento.
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