Anthropic presentó en su página oficial dos experimentos que muestran cómo su inteligencia artificial Claude puede reducir el tiempo y la especialización necesarios para determinadas tareas científicas.
En el primero, Claude Mythos Preview y Opus 4.8 diseñaron pequeñas proteínas capaces de unirse a objetivos específicos, una tarea propia de las etapas iniciales del desarrollo de medicamentos. Los modelos trabajaron con 15 objetivos y obtuvieron resultados exitosos en 14.
Según Anthropic, entre el 22% y el 35% de los diseños funcionaron, dependiendo del método, frente al 10% o 15% habitual en campañas actuales. Algunos superaron la afinidad de los mejores resultados publicados. Adaptyv Bio y Twist Bioscience produjeron y probaron los diseños de forma independiente.
El proceso requirió una intervención humana mínima, aunque la validación continuó dependiendo de laboratorios especializados.
El segundo experimento evaluó a Claude Opus 5 en química analítica. Con archivos sin procesar de resonancia magnética nuclear y cromatografía líquida-espectrometría de masas, más una instrucción de dos frases, entregó resultados en 23 y 19 minutos.
El análisis coincidió con el del laboratorio. Claude calculó una pureza del 96,4%, frente al 96,33% obtenido por especialistas. También procesó archivos propietarios, elaboró espectros, identificó picos y propuso una prueba adicional realizada posteriormente por el laboratorio.
Anthropic sostiene que estas capacidades pueden automatizar tareas rutinarias y acelerar la investigación. Sin embargo, aclara que diseñar una proteína de alta afinidad es solo el primer paso para desarrollar un medicamento y que la verificación experimental todavía exige tiempo y recursos.
La compañía advierte además que el diseño biológico asistido por IA tiene un uso dual: puede impulsar terapias, pero también facilitar investigaciones peligrosas. Por ello, algunas funciones avanzadas permanecen restringidas mientras prepara programas de acceso controlado para científicos.