金融团队借 Claude 64 小时狂算，设计出抗蝎毒蛋白

据 Woofun AI 消息， 旗下 团队与 合作，首次通过 AI 设计并在湿实验中验证了能够结合蝎毒的蛋白质。

这一突破标志着非传统科研主体借助大模型介入生命科学研发的可行性得到实证。在 Anthropic 公开的研究报告中，内部研究版 设计的蛋白质在试管中成功捕获了蝎毒分子。整个计算过程持续 64 小时，共生成 318,484 个蛋白质设计方案。其中 211 个候选方案被送入实验室进行物理测试，最终有 17 个通过了结合测试。

值得注意的是，这份技术报告的第一作者署名并非传统学术机构，而是 Claude Science。该 AI 系统不仅负责蛋白质结构设计，还在人类监督下完成了数据分析、图表绘制以及报告起草工作。更为关键的是，所有 211 个送测方案及其对应的实验数据均已完全公开，为后续研究提供了透明且可复现的基础设施。

这一成果由一群金融领域的'门外汉'主导完成，彻底打破了生物医药研发长期由专业科学家垄断的固有认知。

这项研究的发起方 Citrini Research 原本是一家专注于生命科学领域投资机会的分析机构。在评估潜在投资标的时，团队面临专家意见极度分裂的困境：一方认为 AI 根本无法创造出具有重要临床价值的药物，另一方则激进地预测五年内所有疾病都将被治愈。面对这种缺乏共识的行业噪音，Citrini 决定不再依赖外部专家判断，而是亲自下场验证 AI 在药物发现中的实际能力。这支五人小队中，仅有两人具备少量相关经验，其余三人完全没有科学背景，更非资深药物研发人员。他们为此次跨界尝试准备了 20 万美元预算，并联系到 Anthropic 的生命科学团队，获得了使用其内部研究模型的权限。

然而，在有限的预算和时间窗口内，选择哪个医疗问题作为切入点成为首要难题。团队最终将目光锁定在蝎毒上。据统计，全球每年有超过 120 万人被蝎子蜇伤，导致超过 3250 人死亡，儿童是主要受害群体。由于患者多集中在医疗资源匮乏地区，且新疗法研发成本高、商业回报低，蝎毒治疗长期缺乏足够的研发资金投入。现有抗毒血清主要依赖动物免疫制备，例如从蝎子身上采集毒液，对马进行免疫后从血浆中提取抗体，这一过程繁琐且存在伦理与供应瓶颈。Citrini 希望利用 AI 设计一种小型蛋白质，像定制的分子夹子一样精准结合蝎毒中的神经毒素，从而探索更高效的中和路径。

在确定目标后，团队面临的核心挑战是如何将模糊的研究意图转化为可执行的工程任务。他们为这些'分子夹子'设定了五种目标毒素，分别源自墨西哥、巴西、北非和中东地区的蝎毒。除了单一毒素结合，团队还提出了一项极具挑战性的要求：能否设计出一个蛋白质同时结合多种毒素？Claude 在初步评估中警告，试图用一个分子通吃五种毒素的失败概率极高。

尽管面临算法层面的悲观预测，团队仍决定将多毒素结合目标写入任务提示词，以测试模型的极限能力。在正式启动计算前，Citrini 与 Anthropic 团队利用 Claude 反复打磨提示词，初始指令从简短描述逐渐扩展至约 35 页。这份详尽的文档明确了研究范围、约束条件以及候选方案筛选标准，确保 AI 在后续执行中有明确的判断依据。

这种将自然语言需求转化为结构化工程参数的过程，是本次项目成功的关键前置步骤。通过精细化的提示工程，团队成功将'尝试性探索'转化为具备明确验收标准的自动化任务，为后续的大规模计算奠定了基础。