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Investigación 2026-08-19

Un chatbot generalista manejó él mismo las herramientas especializadas de proteínas, y dos laboratorios externos confirmaron que las moléculas se pegan

Un chatbot generalista manejó él mismo las herramientas especializadas de proteínas, y dos laboratorios externos confirmaron que las moléculas se pegan

Anthropic publicó el 18 de agosto los resultados de una campaña de diseño de proteínas en la que Claude no fue tanto el diseñador de moléculas como el operario de la maquinaria. Le dieron 15 dianas proteicas y le pidieron 30 aglutinantes para cada una, obtenidos manejando los modelos especializados de diseño y coplegamiento de acceso público que ya usa el campo. Después, dos empresas externas, Adaptyv Bio y Twist Bioscience, fabricaron los diseños y los probaron en el laboratorio. De 1.320 diseños volvieron 354 aglutinantes confirmados, que cubren 14 de las 15 dianas, con tasas de acierto del 35,1 por ciento en una configuración y del 22,6 en otra, frente a una norma del sector del 10 al 15 por ciento. Contra una diana, RBX1, Claude acertó el 40 por ciento donde los participantes de un concurso público llegaron al 3,7. Falló limpiamente en dos dianas y no obtuvo nada contra la proteína de unión a maltosa en 90 intentos. En una prueba aparte, el modelo leyó archivos brutos de resonancia magnética nuclear y espectrometría de masas y llegó a las mismas conclusiones que el laboratorio: dio una pureza del 96,4 por ciento donde el laboratorio decía 96,33. Son resultados de la propia Anthropic, no un trabajo revisado por pares, aunque la validación de laboratorio la hicieron terceros con nombre y apellidos.

Por qué importaLo llamativo no es que una IA diseñara una proteína — los modelos especializados llevan años haciéndolo — sino que un asistente de propósito general manejara esos modelos especializados mejor que quienes suelen manejarlos. Si eso se sostiene, la habilidad escasa en buena parte de la ciencia de laboratorio deja de ser la herramienta y pasa a ser el criterio sobre qué herramienta apuntar y hacia dónde, que es justo la parte que un chatbot ya puede imitar. Traten las cifras con la cautela que merece cualquier empresa que corrige su propio examen. Pero 354 moléculas que un segundo y un tercero fabricaron y midieron físicamente son una prueba más difícil de discutir que una puntuación de referencia.
#IA en Salud#Ciencia e Investigación

✓ Verificado · 2 fuentes

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