Claudeのタンパク質設計が15標的中14で成功。外部ラボが結合を確認

Claudeのタンパク質設計は、15の標的中14で結合するバインダーを作ることに成功し、Adaptyv BioとTwist Bioscienceの湿式ラボで独立に検証されました。

📖 この記事で分かること

• Claudeが15の標的中14でタンパク質の設計に成功したこと
• 的中率22.6〜35.1%が従来の10〜15%とどう違うか
• 検証を担った2社の湿式ラボが何をしたか
• 一般提供のOpus 5が分析化学で出した結果

💡 知っておきたい用語

• バインダー: 標的のタンパク質にくっつくよう設計された小さなタンパク質。多くの薬は標的にくっついて働きを止めたり変えたりすることで効きます
• ヒット率: 設計したもののうち、実際に標的へくっついたものの割合
• 湿式ラボ: 計算ではなく、実際に細胞や試薬を使って物質を作り試験する実験室

最終更新日: 2026年8月22日

▶ 公式ページ

• Claude Science(Anthropic)
• プロンプトと実験データ一式(Hugging Face)
• タンパク質設計の技術レポート(PDF)(Anthropic)

Claudeが15標的中14でバインダー設計に成功

この記事のポイント

• Anthropicが、Claude(Mythos PreviewとOpus 4.8)によるタンパク質バインダーの自律設計結果を公開しました(2026年8月時点)。
• 15の標的中14で設計に成功。的中率は22.6〜35.1%で、一般的な設計キャンペーンの10〜15%を上回りました。
• 検証はAdaptyv BioとTwist Bioscienceが独立に実施。生命科学タスクは最上位モデルでは現在ブロックされています。

Anthropicは、Claudeがタンパク質バインダーをほぼ人の手を借りずに設計した実験の結果を公開しました。バインダーとは標的のタンパク質に強くくっつく小さなタンパク質で、その設計は従来、専門家が1標的あたり数週間から数か月かけて行ってきた工程です。

今回Claudeが設計したのは15の標的に対するバインダーで、うち14の標的で結合するものを作ることに成功しました。的中率は全標的を同時に扱う48時間のセッションでMythos Previewが26.7%、Opus 4.8が22.6%。1標的ずつ24時間のセッションを並列で回した場合、Mythos Previewは35.1%に上がりました。Anthropicによれば、現在のタンパク質設計キャンペーンで一般的な的中率は10〜15%です。

結合の強さを示す親和性でも、少なくとも6標的で高親和性(解離定数10nM未満と定義)のバインダーが得られ、少なくとも4標的では既報の最良値に匹敵するか、それを上回りました。最終的に1,320の設計から354個のバインダーが得られています。比較として、公開されている2大コレクションは40標的・5,700設計に対して約770個です。

検証は第三者の湿式ラボが担当した

この実験で重要なのは、成果が計算上の予測にとどまっていない点です。設計の検証はAdaptyv BioとTwist Bioscienceという外部2社が独立に担当しました。Twist Bioscienceは1,320設計のうち1,260を受け取り、Adaptyv Bioと並行してヒトIgG1 Fc融合体としてHEK293細胞で発現させています。つまり設計は実際に物として作られ、結合するかどうかを試験されました。

標的の選び方にも工夫があります。Adaptyv BioのBenchBBに含まれる標準的なベンチマーク標的に加え、同社の直近のコンペで使われた新しい標的である15-PGDHとGDF-8を含めました。学習データや検索で既存の正解を拾えないようにするためで、全標的についてClaudeには設計の独自性チェックが課されています。

実行の場はAnthropicの研究者向けワークベンチであるClaude Scienceです。同ワークベンチは2026年7月に研究者向けベータとして公開されたもので、今回はここに約30,000トークンの設計プロンプト、論文などの資料、Google Drive・Slack・Gmail・BioRxivのコネクタ、専用モデルを動かすGPUが与えられました。計算資源は全標的同時モードで最大12,500 NVIDIA H100時間、1標的ずつのモードで標的あたり最大2,500 H100時間です。

人間の関与は最小限にとどまりました。最初のプロンプトを投入したあと、科学的・技術的・運用的な指示は一切追加していません。人がやったのはネットワークアクセスやコード実行の承認、セッション外のインフラ対応、検証用に設計を発注することだけです。標的のどこを狙うかの判断、構造設計モデルや配列設計モデル、co-foldingモデルの組み合わせ、複数サイクルの計算上の最適化、候補の絞り込みはすべてClaudeが行いました。Claudeは新しい専用モデルを作ったわけではなく、すでに研究現場で使われている公開モデルを操作しています。

成功と失敗の両方が公開されている

個別の結果を見ると、得意不得意がはっきり分かれます。RBX1という標的では、Mythos Previewの1標的モードが的中率40%を記録しました。Adaptyv Bioのコンペ参加者の的中率は3.7%で、最上位の設計は245設計から選ばれた優勝作を親和性で上回っています。

TNFαは対照的な例です。炎症を起こす免疫シグナルのタンパク質で、これを阻害するのがヒュミラなど重要な薬の原理にあたります。2つのタンパク質が作る溝を狙う必要があるため難しく、複数の専門家グループが苦戦してきました。ここではMythos Previewが失敗し、Opus 4.8が成功しています。ヒト・カニクイザル・マウスのTNFαに交差して結合するバインダーも得られました。動物実験を行ううえで意味のある性質です。なぜ総合的には下位のモデルが成功したのかは、Anthropic自身も分かっていないと明記しています。

設計が難しいとされるβ-シートを含むバインダーも、6標的にわたり15個(10種のバックボーン)確認されました。一方で失敗も公開されています。自然界に存在しないβバレル型のBBF-14に対しては3つのバインダーが得られましたが、親和性はサブマイクロモルからマイクロモルの中程度にとどまりました。マルトース結合タンパク質(MBP)に至っては、90設計のすべてで結合が確認できていません。大きく柔軟で表面が滑らかなため、バインダーが掴む場所がほとんどないタンパク質です。

分析化学は一般提供のOpus 5で23分

Anthropicはもう1つ、分析化学の実験も公開しています。こちらで使われたのはClaude Opus 5(2026年8月時点)で、Mythos PreviewやOpus 4.8と違い一般提供されているモデルです。

与えたのは受託ラボの生ファイルと2文程度の平易なプロンプトのみ。ベンダー専用ソフトも操作者もなしで、NMR【エヌエムアール】とLC-MS【エルシーエムエス】の解析をそれぞれ23分と19分で並行して終えました。結果はラボ自身の処理と一致し、ピークごとの水素数はラボ値と0.08 ¹H以内、純度はClaudeが96.4%、ラボが96.33%です。

NMRでは生データを変換して18本のピークの表を作り、窒素や酸素に付いていそうな4本のブロードなピークを指摘したうえで、重水を加えて確かめる標準的な追試を自ら提案しました。ラボも独立に同じ確認を初回測定の3日後に行っています。さらに重水実験のファイルを与えると、最初の読み(4本すべて消えた)が誤りであることを自身の検算で見つけ、2本だけと訂正してラボの操作者と同じ結論に到達しました。

LC-MSの装置ファイルは文書化されていない独自フォーマットでしたが、Claudeはエンコード方式を解析し、2,664スキャン全部について装置が記録した合計値を再現して読み取りの正しさを確かめてから解析に入っています。出力には分離トレース、質量とUVのスペクトル、純度表、分子量504ダルトンといった結果に加え、同種ファイルを読む再利用可能なコードと、結果の信頼性に関する自前の注意書きが含まれました。

通常この作業は化学者が1サンプルあたり30分から1時間かけて手で行い、ラボの最終レポートは初回測定の4日後に届いていました。

編集部の見方

編集部は、今回の発表で最も重いのは的中率の数字ではなく、第三者の湿式ラボによる検証が付いていることだと見ます。

• 根拠1: 設計はAdaptyv BioとTwist Bioscienceが独立に作って試験しており、Twist Bioscienceだけで1,260設計を実際に細胞で発現させています。計算上のスコアではなく、物として結合したかどうかが判定基準になっています。
• 根拠2: MBPの90設計が全滅した件やBBF-14の親和性が伸びなかった件など、失敗も同じ記事内で公開されています。都合の良い結果だけを出す構成になっていません。
• 根拠3: 訓練データに答えが無いことを担保するため、直近コンペの新しい標的2つが意図的に含まれています。

一方で、業務上の判断材料としては制約のほうが大きい段階です。今回の結果を出したMythos PreviewとOpus 4.8について、一般提供の時期や条件は公開されていません。Anthropicは生命科学の研究タスクを最上位モデルではブロックしており、科学者向けアクセスプログラムを準備中とだけ述べています。開始時期も対象も料金も未発表です。デュアルユースの問題として、堅牢な安全策なしでは危険な研究を助けてしまう点も同社自身が明記しています。

この見方が変わる条件は、アクセスプログラムの詳細が出て、外部の研究者が同じ手順を再現できるようになったときです。追試が効く状態になれば、的中率の数字は「1社が出した結果」から「使える手法」に変わります。Anthropic自身も、的中率と親和性の確認のためにより広範な追加検証を予定しているとしています。

なお、すぐに手を動かせるのは分析化学のほうです。使われたOpus 5は一般提供されており、Claude Scienceで生のNMRまたはLC-MSファイルを渡して同定と純度確認を依頼する形で試せます。

よくある質問

Q: Claudeは新しいタンパク質設計モデルを作ったのですか?

A: いいえ。Claudeは既に研究現場で使われている公開の専門モデル(構造設計・配列設計・co-folding)を組み合わせて操作しました。新規モデルの開発ではなく、複数モデルのオーケストレーションと候補の絞り込みを自律的に行った点が今回の内容です。

Q: この機能は誰でも使えますか?

A: タンパク質設計に使われたMythos PreviewとOpus 4.8について、一般提供の時期や条件は公開されていません。Anthropicは生命科学の研究タスクを最上位モデルではブロックしており、科学者向けアクセスプログラムを準備中としています。分析化学の実験に使われたOpus 5は一般提供されています。

Q: 設計されたバインダーは薬になるのですか?

A: 記事内に医薬品化についての記載はありません。Anthropic自身、ミニバインダーは薬の標準的なモダリティではなく、高親和性バインダーの設計は薬らしい分子を作る工程の最初の一歩に過ぎないと述べています。

まとめ

Claudeは15の標的中14でタンパク質バインダーの設計に成功し、的中率22.6〜35.1%を記録しました。一般的な設計キャンペーンの10〜15%を上回る数字ですが、意味を持たせているのはAdaptyv BioとTwist Bioscienceによる独立した湿式ラボ検証と、MBPでの全滅を含む失敗の公開です。実務面では、設計に使われたモデルの提供条件が未発表で、科学者向けアクセスプログラムの詳細待ちという段階にあります。分析化学のほうは一般提供のOpus 5で再現でき、NMRとLC-MSの解析を23分と19分で終えた結果が示されています。

【用語解説】

• de novo設計: 既存のタンパク質を改変するのではなく、ゼロから配列と構造を設計すること
• 親和性: タンパク質が標的にどれだけ強く結合するかの指標。強いほど少ない量で効き、副作用や製造コストを抑えやすくなります
• co-foldingモデル: タンパク質と、それが結合する相手の構造をまとめて一度に予測するモデル

引用元:

• [1] How Claude is accelerating protein design and analytical chemistry(Anthropic)
• [2] Autonomous de novo protein binder design with Claude(技術レポート)(Anthropic)
• [3] claude-protein-binder-design(プロンプト・実験データ)(Hugging Face)

この記事について: AI 支援で執筆、編集部が事実確認・編集しています。誤りや追加情報があれば Contact よりお知らせください。