Дизайн белковых связующих с использованием Claude показал значимый экспериментальный сигнал в кампании по TREM2, демонстрируя прогресс в инструментах биотехнологии, основанных на ИИ. На хакатоне автономные агенты ИИ, включая Claude Sonnet 4.6, представили дизайны связующих, которые были протестированы в лаборатории. Коллективный набор дизайнов, созданных ИИ, достиг 34,3% успешных связующих, при этом 12 из 35 дизайнов связались с TREM2. Этот результат соответствует ранее цитируемым диапазонам для работы по дизайну с использованием Claude. Однако эта цифра отражает совокупную производительность шести агентов, а не только Claude Sonnet 4.6. Человеческие дизайнеры достигли немного более высокого показателя успешных связующих — 38,5%, при этом 25 из 65 дизайнов связались с TREM2. В то время как человеческие дизайны дали связующее с более высокой аффинностью, связующие, сгенерированные ИИ, также продемонстрировали высокую аффинность. Эксперимент подчеркивает, что агенты ИИ могут производить пригодные для экспериментов кандидаты, а не только теоретические идеи. Важно отметить, что лабораторная валидация остается необходимой для оценки результатов связывания. Кампания по TREM2 демонстрирует, что рабочие процессы, управляемые ИИ, могут участвовать в цикле от дизайна до тестирования, приводя к лабораторным результатам. Однако одна цель и короткие сроки кампании не устанавливают производительность для различных целей и не решают критические аспекты, такие как безопасность и эффективность. Хотя ИИ может оптимизировать генерацию кандидатов, он не ускоряет автоматически сроки клинических разработок и не снижает связанные с этим риски. Управление и научная ответственность остаются первостепенными по мере развития этих рабочих процессов.