Claudeがタンパク質設計と化学分析を加速する仕組み

Claudeタンパク質設計、業界標準の2倍を超えるヒット率

Anthropicは2026年8月18日、Claude Scienceを使ったタンパク質バインダー設計の実験結果と、Claude Opus 5による化学分析の実験結果をあわせて公表しました。タンパク質設計の実験では、Mythos PreviewとOpus 4.8が15の標的タンパク質に対してバインダーを設計し、14の標的で成功しています。個々の設計が実際に結合する割合(ヒット率)は22〜35%で、業界標準の10〜15%を大きく上回りました。最も強力な設計の一部は、これまで公開されていた最良の結果よりも数倍強く結合しています。

化学分析の実験では、一般提供モデルのOpus 5が、契約分析ラボの生データファイルと2文だけのプロンプトを与えられ、NMR(核磁気共鳴)分析を23分、LC-MS(液体クロマトグラフィー質量分析)分析を19分で完了しました。水素数のカウントはラボの分析と0.08 ¹H以内で一致し、純度はラボの96.33%に対しClaudeが96.4%と算出しています。どちらの実験も、専門知識と時間のかかる科学タスクを、Claudeがどれだけ圧縮できるかを示す実例です。

なぜ今、タンパク質設計と化学分析なのか

AIによる科学的発見のペースはここ数か月で加速しています。数学のような検証が比較的速い領域では、数十年間未解決だったErdős問題が月に複数のペースで解かれ、Claudeがリーマン・ゼータ関数の下限を長年の記録から更新した例もあります。一方でライフサイエンスのような、検証がより複雑で高コストな実験分野でもAIが進歩を後押しし始めています。今回の2実験は、その具体例です。

いずれも、創薬プロセスの初期段階の一部を代表するタスクです。この段階を加速することは、Anthropicが取り組む「創薬プロセス全体をエンドツーエンドで加速する」という大きな目標の一部であり、その他の部分は科学的能力よりもむしろ政策・運用上のボトルネックに関わるとされています。なお、今回の結果はMythosとOpusのモデルを組み合わせて得られたものです。ライフサイエンス研究タスクは最も高性能なモデルでは制限されており、科学者向けのアクセスプログラムの立ち上げが優先事項の一つに挙げられています。当面はOpus 5が一般提供モデルの中で最も高性能という位置付けです。

Minibinder設計とは何か、なぜ難しいのか

Minibinderは、標的タンパク質にしっかりと結合するよう設計された小さなタンパク質です。結合は現代の医薬品の多くが働く仕組みそのもので、標的に結合して阻害・活性化・何かを送達するという働き方をします。新しいバインダーの設計(de novo設計)は、従来は1つの標的につき数か月の計算・最適化・スクリーニングを要してきました。

近年、タンパク質を設計し結合可能性をランク付けする機械学習モデルの登場で、設計プロセスは大幅に短縮されました。ただしこれらのモデルは依然として、計算の専門家による数日から数週間の労力を要するオーケストレーションを必要とします。Claudeのような汎用の推論モデルは専門家・非専門家を問わず計算上の設計を効率化できますが、湿式実験室(wet lab、科学者が化学物質や薬品を物理的にテストする場)での検証には依然として数週間かかります。

15標的への設計キャンペーン、結果は14/15

今回の実験では、15の標的タンパク質に対する複数腕の設計キャンペーンをOpus 4.8とMythos Previewで実行しました。外部評価者のAdaptyv BioとTwist Bioscienceが、Claudeの設計を独立して製造・検証しています。結果は15標的中14標的で成功、うち6標的以上で高親和性バインダー(解離定数KDが1桁ナノモル未満)を、4標的以上で過去最良の公開結果に匹敵または上回る親和性を達成しました。

全標的に同時に設計を試みるマルチターゲットモード(48時間セッション)では、Mythos Previewが26.7%、Opus 4.8が22.6%のヒット率でした。1標的ずつ個別に設計するシングルターゲットモード(24時間セッションを複数並行)に切り替えると、Mythos Previewのヒット率は35.1%まで上がっています。標的ごとのヒット率は最高90%から最低0%まで幅があり、標的の性質によって難易度が大きく異なることが分かります。

このキャンペーンは、最初のプロンプト以外ほぼ人間の介入なしで実行されました。研究チームが行ったのは、ネットワークアクセス要求などの承認と、インフラが正常に稼働しているかの監視だけです。標的タンパク質のどこを狙うかの選定、構造設計・配列設計・共折り畳みモデル(タンパク質とその結合対象の構造を一度に予測するモデル)を組み合わせたオーケストレーション、in silico最適化の複数サイクル、発現性・溶解性・結合性による候補の計算スクリーニングまで、通常なら人間が数週間かけて行う作業をClaudeが一貫して担いました。

提供したリソースと環境設定

キャンペーンでは、実際のタンパク質設計プロジェクトで使えるリソースを再現する形で、次を与えています。

• 約3万トークンの詳細なタンパク質設計プロンプト
• インターネットへのアクセスと、タンパク質設計に関する論文などの資料
• Google Drive・Slack・Gmail・BioRxivのコネクタ
• 専用のタンパク質設計・折り畳みモデルを実行するためのGPUアクセス(マルチターゲットモードで最大12,500 NVIDIA H100時間、シングルターゲットモードは標的ごとに最大2,500 H100時間)
• トークン・サブエージェント予算の上限なし、高速モード有効

対象標的にはAdaptyv Bioの「BenchBB」に含まれる、既に広く研究され公開ヒット率・親和性データがある標的に加え、Adaptyv Bioの最新の競技会から選んだ2つの新規標的(15-PGDHとGDF-8)も含めています。新規標的を選んだ理由は、学習データや検索結果に既存の成功例が含まれていない状態でClaudeの実力を測るためです。全標的について、設計が独自であることをClaude自身に確認させています。

RBX1・TNFα・β-シート、3つの成功例と1つの限界

Adaptyv Bioが競技会を開催している標的では、Claudeはヒット率・親和性の両方でトップ参加者と同等かそれ以上の水準に達しました。RBX1(特定の制御タンパク質の標的分解を駆動する小さなタンパク質)では、Mythos Previewがシングルターゲットモードで40%のヒット率を記録しています。245件の応募があった競技会の参加者平均は3.7%で、Claudeの最上位設計は優勝作品を上回る高親和性バインダーでした。

TNFαは、複数の専門家グループが苦戦してきた難しい標的です。免疫系が炎症を引き起こすために放出するシグナルタンパク質で、これを阻害することはHumiraをはじめとする最も影響力のある医薬品の一部の治療基盤になっています。2つのタンパク質が形成する溝の結合部位を狙う必要がある多量体構造のため、設計が難しいとされています。Mythos Previewは成功しませんでしたが、Opus 4.8は複数のバインダーを設計し、一部はヒト・カニクイザル・マウスのTNFαすべてに結合する種間交差反応性を持っていました。動物実験を行ううえで重要な性質です。なぜMythos PreviewでなくOpus 4.8が成功したのかは、研究チームも明確には説明できていません。

多くの計算設計バインダーはα-ヘリックス(コイル状の二次構造)の束です。それに対しβ-シート(アミノ酸の伸びた鎖が側面同士で並ぶ構造)は設計が難しく、誤った折り畳みや凝集を起こしやすい構造です。Claudeは6つの標的に対して、少なくとも20%のβ-鎖を含む15の確認済みバインダーを設計しており、複雑な二次構造を推論する能力を示しています。

一方で、天然には存在しないβ-バレル構造のBBF-14(それ自体がde novo設計されたタンパク質で、新規性ゆえにバインダー設計のベンチマークとして使われている)と、マルトース結合タンパク質(MBP、表面が滑らかで親水的な大きく柔軟な細菌タンパク質)では苦戦しました。BBF-14には各設計腕から1つずつ、異なるバックボーンに基づく3つの独立したバインダーを産出できましたが、親和性はサブマイクロモルからマイクロモル程度にとどまっています。MBPに対しては90設計のうち確認できた結合は0件で、1件だけ弱く再現性のある結合シグナルが見られたのみでした。

Claude Scienceによる化学分析、契約ラボと0.08 ¹H差

タンパク質バインダーの設計が新しい分子を作るタスクだったのに対し、2つ目の実験は既に作られた分子の測定結果を解釈するタスクです。化合物の特性評価は、測定・解析・反復を何度も繰り返す手間のかかる作業で、化学者は分子を合成するたびに、それが意図した物質かどうか、どれだけ純度が高いかを確認しなければなりません。

これは通常、NMR分光法で行います。NMRスペクトルは一連のピークの集まりで、各ピークは分子中のどこかにある水素原子(または等価な水素のグループ)に対応します。ピークの位置はその水素原子が何に結合しているかを示し、ピークの大きさは何個の水素を表しているかを示します。構造の確認は合成化学で最も時間のかかる工程の一つで、化合物ごとにスペクトル中の各ピークを提案された構造の原子と手作業で照合しなければなりません。

もう一つの手法であるLC-MSは主に純度の評価に使われます。まずサンプルをカラムに通して個々の成分に分離し、紫外線吸光度をもとにそれぞれの存在量を記録した上で、各成分の分子量を測定します。両手法とも、装置自体の測定時間はわずか数分(通常のプロトンNMRで2〜3分、LC-MSで約10分)です。手間がかかるのは出力の解析側で、NMR・LC-MSはいずれも測定後、メーカー独自形式の生データファイルを出力し、通常はそのメーカー(または専門)のソフトウェアで開く必要があります。

23分と19分、そしてラボの4日と何が違ったか

契約ラボの品質管理用サンプルについて、生データファイルと短い自然文のプロンプトだけを与え、専用のベンダーソフトウェアもオペレーターも介さない状態で、Claude Scienceの中でOpus 5に処理させました。NMRとLC-MSを並行処理し、結果はそれぞれ23分・19分で返っています。ピークごとの水素数はラボの分析と0.08 ¹H以内で一致し、純度はラボの96.33%に対しClaudeが96.4%と算出しました。

NMRデータでは、Claudeは生データを較正済みスペクトルと18ピークの表(水素数付き)に変換しました。続いて、化学者と同様に4つのブロードピークを窒素または酸素に結合した水素である可能性が高いとフラグ立てし、標準的な確認手法である「重水を加えて該当する水素を入れ替え、ピークが縮小・消失するかを見る」という追加実験を自ら提案しています。契約ラボは実際に、最初の測定から3日後に同じ確認実験を独立して行っていました。重水実験の生データを与えると、Claudeはデータの変化を定量化し、最初の読み取りで「4つのフラグ付きピークすべてが消失した」と過大に報告していた誤りを自己チェックで発見・訂正し(実際に消失していたのは2つだけでした)、最終的にラボのオペレーターと同じ結論に到達しています。

LC-MSの装置ファイルは、ドキュメント化されていないベンダー独自形式でした。Claudeはデータのエンコード方式を解読し、何かを分析する前にまず2,664スキャン全ての装置記録の合計値を再現できることを確認してから解析に進んでいます。最終的に、分離トレース・質量スペクトル・UVスペクトル・純度表・化合物の分子量に加え、同種のファイルを読むための再利用可能なコード、そして結果の信頼性に関する注記(この種の装置は質量を最も近い整数単位でしか測定できない、など)まで一式を提示しました。

通常、この解析は化学者が手作業で行い、治療関連の低分子1サンプルあたり30分から1時間かかります(ラボ自身の記録によれば、NMRスペクトル1件あたりの手作業処理は約2分、LC-MSレポートはサンプルを装置に乗せてから約2時間後に届くとされています)。Claude Scienceは25分間で両方のファイルを並行して処理・解釈し、その時間内に文書レポートまで作成しました。一方、ラボの完成レポートは最初のスペクトル取得から4日後に届いています。これは分子を1つずつ順番に分析し、その合間に他の作業も入るという通常の運用を踏まえれば標準的なタイムラグです。

二重用途としてのリスクと今後の展望

自律的な研究能力の向上は、人間の治療薬開発と基礎科学的発見の両方を確実に加速させます。同時にこうした能力は二重用途でもあり、堅牢な安全対策なしでは、生物兵器開発のような危険な研究を悪意ある行為者が行うことを可能にしかねません。そのため、タンパク質設計やその他の二重用途にあたる生物学研究の能力は、信頼できるアクセスプログラムを通じて安全に提供する取り組みが進むまで、Claude Fable 5では一般利用の対象外のままです。

タンパク質のMinibinderは、それ自体は標準的な治療モダリティではありません。モノクローナル抗体や低分子といった一般的な創薬モダリティにおいても、高親和性バインダーの設計は薬剤様分子を生み出す工程の最初の一歩に過ぎません。それでもAnthropicはこの成果を基盤として位置付けており、Claudeが全ての創薬モダリティにわたって開発プロセス全体をエンドツーエンドで実行できるよう拡張を進めるとしています。実務でClaudeを創薬プロセスに組み込む具体的な手順はClaude製薬創薬活用ガイドで扱っています。

まとめ

タンパク質設計実験では、Claude(Mythos PreviewとOpus 4.8)が15標的中14標的でバインダー設計に成功し、業界標準の10〜15%を上回る22〜35%のヒット率を記録しました。RBX1では競技参加者平均3.7%に対し40%のヒット率を達成するなど、専門家集団と比較しても遜色ない結果です。化学分析実験では、一般提供モデルのOpus 5がNMR・LC-MS解析を専用ソフトウェアなしで23分・19分で完了し、契約ラボの分析結果とほぼ一致しました。どちらの実験も、研究の初期段階にかかる専門知識・コスト・時間を圧縮する具体例であり、Claude Scienceがライフサイエンス研究の現場でどう使われ始めているかを示す実例の一つです。