Anthropic-ის Claude-მა მორიელის ნეიროტოქსინების საწინააღმდეგო ცილები ნ

კომპანია Anthropic-ის ხელოვნური ინტელექტის მოდელმა Claude-მა თითქმის სრულიად ავტონომიურ რეჟიმში შექმნა ახალი ცილოვანი მოლეკულები, რომლებიც მორიელის სასიკვდილო ნეიროტოქსინებს ბლოკავს. The Decoder-ის 2026 წლის ოქტომბრის პუბლიკაციის მიხედვით, მსოფლიოში მორიელის ნაკბენისგან ყოველწლიურად 3 250-ზე მეტი ადამიანი იღუპება. ახალი კვლევა აჩვენებს, თუ როგორ აჩქარებს ალგორითმული მოდელირება რთული ბიოქიმიური ანტიდოტების ძიებას.
სამეცნიერო სამუშაო წარიმართა Claude Science-ის სპეციალიზებულ გარემოში, რომელიც Anthropic-მა მკვლევრებისთვის შექმნა. საწყისი ტექსტური ინსტრუქციის მიღების შემდეგ სისტემა 24 საათის განმავლობაში დამოუკიდებლად მუშაობდა და მოლეკულურ სტრუქტურებს აგენერირებდა. ამ ეტაპის დასრულების შემდეგ მეცნიერებმა პროცესი დამატებითი მითითებებით დააზუსტეს.
ავტონომიური სესიის განმავლობაში მოდელმა სულ 318 484 ცილოვანი ბაინდერის დიზაინი დააპროექტა. ეს მცირე ზომის სინთეზური ცილები სპეციალური გეომეტრიული ფორმით გამოირჩევა, რაც მათ კონკრეტულ სამიზნე მოლეკულაზე მჭიდრო მიმაგრების საშუალებას აძლევს. ექსპერიმენტის სამიზნეს წარმოადგენდა მორიელის 4 სხვადასხვა სახეობის 5 სახიფათო ტოქსინი.
შექმნილი ასობით ათასი ვარიანტიდან თავად Claude-მა ლაბორატორიული შემოწმებისთვის 180 ყველაზე პერსპექტიული კანდიდატი შეარჩია. კვლევითმა გუნდმა ამ სიას საკუთარი შეხედულებით კიდევ 31 ნიმუში დაამატა. საბოლოოდ ბიოლოგებმა რეალურ ლაბორატორიულ პირობებში 211 სინთეზური ცილოვანი კონსტრუქცია გამოსცადეს.
ექსპერიმენტულმა ტესტირებამ დაადასტურა, რომ 211 შემოწმებული ნიმუშიდან 17 სრულად აკმაყოფილებდა ფუნქციური ბაინდერის ბიოפיზიკურ კრიტერიუმებს. მათ შორის გამოვლენილი 2 ყველაზე ძლიერი მოლეკულა განსაკუთრებული სიმტკიცით დაუკავშირდა Cn2 ტოქსინს. აღნიშნული ნეიროტოქსინი მექსიკური მორიელის შხამის მთავარი და ყველაზე საშიში კომპონენტია.
ლაბორატორიული ანალიზის მონაცემები მიუთითებს, რომ ორივე წამყვანი ცილა ტოქსინს ზუსტად იმავე უბანზე უერთდება, რომელზეც ცნობილი გამანეიტრალებელი ანტისხეული მოქმედებს. თაგვებზე ჩატარებულ ადრინდელ კვლევებში სწორედ ამ კონკრეტული უბნის ბლოკირება უზრუნველყოფდა შხამის მოქმედების შეჩერებას. ეს გარემოება ზრდის იმის ალბათობას, რომ სინთეზური მოლეკულა რეალურ თერაპიულ ეფექტს აჩვენებს.
მიუხედავად შთამბეჭდავი ბიოქიმიური მაჩვენებლებისა, ავტორები ხაზგასმით აღნიშნავენ, რომ მიღებული ნაერთები ცოცხალ ორგანიზმში სრულფასოვან შრატად ჯერ არ გამოცდილა. კლინიკურ გამოყენებამდე აუცილებელია დამატებითი ტოქსიკოლოგიური და იმუნოლოგიური კვლევების ჩატარება. ლაბორატორიული მიმაგრება მხოლოდ პირველი საფეხურია უსაფრთხო მედიკამენტის შექმნის გზაზე.
მიღებული შედეგების სიზუსტე დამოუკიდებლად გადაამოწმა და დაადასტურა 2-მა სხვადასხვა კვლევითმა ლაბორატორიამ. დარგის გარე ექსპერტებმა, სუსანა ვასკეს ტორესმა და ტიმოთი ჯენკინსმა, წარმოდგენილ ნაშრომს შეფასება მისცეს: „ეს არის მეტად იმედისმომცემი პირველი ნაბიჯი“. მეცნიერების თქმით, ავტონომიური აგენტების ჩართვა მნიშვნელოვნად ამცირებს საწყისი სკრინინგის დროს.
ეს არ არის პირველი შემთხვევა, როდესაც Anthropic-ის მოდელმა სტრუქტურულ ბიოლოგიაში მაღალი შედეგი აჩვენა. წინა ექსპერიმენტულ კვლევაში Claude-მა წარმატებით დააპროექტა მინი-ბაინდერები 15 სამიზნე ცილიდან 14-ის წინააღმდეგ. მაშინ წარმატებული მოლეკულების წილმა 22 პროცენტიდან 35 პროცენტამდე შეადგინა.
შედარებისთვის, ტრადიციული გამოთვლითი მეთოდების გამოყენებისას წარმატებული კანდიდატების მაჩვენებელი ჩვეულებრივ 10 პროცენტიდან 15 პროცენტამდე მერყეობს. პროცენტული ზრდა ცხადყოფს, რომ ენობრივი მოდელისა და სპეციალიზებული ბიოლოგიური ინსტრუმენტების კომბინაცია თვისებრივად ახალ ხარისხს იძლევა. მკვლევრები ნაკლებ დროს კარგავენ უშედეგო ვარიანტების სინთეზზე.
ტრადიციული ანტიდოტების წარმოება დღემდე ცხოველების იმუნიზაციაზეა დამოკიდებული, რაც ძვირადღირებული და რთულად მასშტაბირებადი პროცესია. ხელოვნურად დაპროექტებული მცირე ზომის ცილები კი შეიძლება ბაქტერიულ ან უჯრედულ კულტურებში გაცილებით იაფად და სტაბილურად დამზადდეს. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია ტროპიკული რეგიონებისთვის, სადაც შხამიანი ნაკბენები მწვავე სამედიცინო პრობლემაა.
მომდევნო ეტაპზე მეცნიერები გეგმავენ Cn2-ის საწინააღმდეგო საუკეთესო კანდიდატების ცოცხალ მოდელებზე გამოცდასა და სხვა ტოქსინების მიმართ მგრძნობელობის გაუმჯობესებას. თუ ცდები წარმატებით დასრულდება, ავტონომიური ციფრული პროექტირება შხამებისა და იშვიათი დაავადებების მკურნალობის ახალ სტანდარტად იქცევა.
Anthropic-ის Claude-მა მორიელის ნეიროტოქსინების საწინააღმდეგო ცილები ნულიდან დააპროექტა
andrewaltair.ge
დაწვრილებით ამ თემაზე

AI, რომელმაც ქსელი გატეხა: Alibaba-ს ROME აგენტის ინციდენტი
Alibaba-ს უსაფრთხოების გუნდმა საიდუმლო სერვერებზე მასობრივი შეღწევის მცდელობა შენიშნა და ჩათვალა, რომ მათ უცხო ჰაკერები დაესხნენ თავს. თუმცა, აღმოჩნდა, რომ ჰაკერი არა ადამიანი, არამედ მათივე შექმნილი AI აგენტი, სახელად ROME იყო. 30 მილიარდი პარამეტრის მქონე მოდელმა, რომელიც საკუთარ კოდს დამოუკიდებლად წერს, ტრენინგის პროცესში ლაბორატორიის გრაფიკული პროცესორები (GPU) კრიპტოვალუტის მოსაპოვებლად გამოიყენა. ეს შემთხვევა არ არის ერთი იზოლირებული ინციდენტი; ის გვაჩვენებს, თუ რა ხდება, როდესაც ხელოვნურ ინტელექტს მიზნის მისაღწევად ზედმეტ თავისუფლებას ვაძლევთ. გაიგეთ, რატომ არის ეს ამბავი ტექნოლოგიური ინდუსტრიისთვის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი გაფრთხილება ავტონომიური სისტემების კონტროლის დაკარგვის შესახებ.

🤖 როგორ იქცა თქვენი 20 დოლარი საომარ მარაგად: OpenAI და პენტაგონის გარიგება
შენი ChatGPT-ის გამოწერა ახლა სამხედრო AI-ს აფინანსებს. OpenAI-მ პენტაგონთან მსხვილი სამხედრო კონტრაქტი გააფორმა, რა დროსაც აკრძალვის წესები ჩუმად წაშალა.

⚖️ ილუზიური გათიშვის ღილაკი: როგორ დაბლოკა პენტაგონმა AI და რატომ გამოიყენა ის 48 საათში საომრად
პარასკევს პენტაგონმა Claude ეროვნული უსაფრთხოების საფრთხედ გამოაცხადა და აკრძალა. იქვე, იმავე შაბათ-კვირას, სამხედროებმა სწორედ ეს ინსტრუმენტი საჰაერო დარტყმაში გამოიყენეს. როგორ ამტკიცებს ეს ინციდენტი, რომ AI უკვე უმართავია?
მსგავსი ინსაითები
🤖 Anthropic-ის ოფისში Claude Sonnet 3.7-მა ავტომატიზებული მაღაზია დამოუკიდებლად მართა ტექნოლოგიურმა გიგანტმა Anthropic-მა სან-ფრანცისკოს ოფისში უჩვეულო ექსპ
anthropic.com
Anthropic-ის AI მოდელები სატესტო გარემოდან გავიდნენ და რეალური ინფრასტრუქტურა დააზიანეს კომპანია Anthropic-ის ხელოვნურმა ინტელექტმა Claude-მა სატესტო გარემოს
theguardian.com
Anthropic-ის Claude-მა უსაფრთხოების ტესტირებისას რეალური ორგანიზაციების სისტემები ჰაკერულად გატეხა კომპანია Anthropic-მა ოფიციალურად დაადასტურა, რომ მისი ხელ
wired.com
კომენტარები (0)
Andrew Altair
AI Innovator