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Anthropic Research● 精選AI 評分82

Claude 設計的蠍毒蛋白結合體有 17 個通過實驗驗證

Anthropic 讓 Claude Science 中的內部研究模型設計針對蠍子神經毒素的 minibinder,64 小時內生成 31.8 萬個設計,並從中選出 180 個送檢。加上團隊補充的 31 個,Adaptyv Bio 與 Twist Bioscience 共實驗室測試 211 個設計,其中 17 個滿足結合標準,分別針對四種對人類危險的蠍毒。

機器之心● 精選AI 評分74

DeepMind 用 AI 智慧體篩出抗菌肽候選並進入溼實驗

Google DeepMind 10 月 15 日發布技術演示,展示用 AI 開發平台 Google Antigravity 的智慧體尋找抗菌肽:從 UniProt 數百萬條序列出發,經 ProtNLM 功能預測與序列、AlphaFold 結構、基因組鄰域三類證據篩選,找到一種 97 個胺基酸的乳酸菌素 972 家族細菌素候選(UniProt A0A0U0D591),已進入溼實驗驗證。

機器之心● 精選AI 評分74

ChatGPT 共同創造者 Fedus:造 AI 科學家,得自建實驗室

ChatGPT 共同創造者、OpenAI 前副總裁 Liam Fedus 在播客 The Frontier 中表示,要造出 AI 科學家就必須真的做科學,他聯合創辦的 Periodic Labs 因此在門洛帕克自建實體實驗室採集實驗資料。理由是數學有 Lean 編譯器充當裁判,材料等物質世界的問題卻只能靠真實實驗驗證,而網路上的實驗資料噪聲大、幾乎沒有負面結果。

Google DeepMind blog● 精選AI 評分67

Google Antigravity 智慧體篩出新型抗菌肽候選物

Google 的智慧體開發平台 Antigravity 跑通了一次抗菌肽發現流程,在 Streptococcus pseudopneumoniae 中找到一條 97 個胺基酸的細菌素候選物,預測對呼吸道感染相關病原體有活性,目前已進入溼實驗驗證。Antigravity 把跨資料庫檢索、三維結構分析與文獻綜合收進一個會話,並呼叫 ProtNLM 直接從胺基酸序列預測功能,為 UniProt 中數百萬條未註釋序列補上功能標籤。