Anthropic 用 Claude 攻克生物謎題：首次解析原核生物穹窿體 3D 結構

生物學界有一個懸了快四十年的幽靈：你的細胞裡塞滿了巨大的空心桶，比核糖體還要大三倍，科學家管它叫穹窿體（vault）。但從 1986 年被發現至今，沒人能說清它到底是幹什麼的。

更讓人頭疼的是，常規實驗動物比如果蠅和線蟲體內根本沒有這玩意；老鼠雖然有，可就算人工敲除掉，老鼠照樣活得好好的。現在，Anthropic 的生物實驗室換了個思路：他們拉著自家 AI Claude，把手伸向了結構更簡單的原核生物。

讓 Claude 當實驗搭子，3 天提純縮到 90 分鐘

細菌結構簡單、長得快，是摸清複雜生命機制最好的探針。但以前學界只在原核生物基因組裡見過類似序列，沒人證實過它們到底能不能拼成真實的穹窿體。

Anthropic 團隊帶著 Claude，先在包含約 150 億個預測蛋白的資料庫裡翻找，鎖定了廣泛存在但極其罕見的同源蛋白。團隊挑選出 44 種候選蛋白，Claude 負責把蛋白質序列轉譯成適合宿主細胞的 DNA 並設計啟動調控序列，最後成功在常用的大腸桿菌裡表達出了可溶蛋白。

好玩的轉折發生在提純環節。傳統的真核穹窿體提純得靠蔗糖密度梯度離心，轉上整整 3 天。團隊想改用柱色譜快速分離，Claude 一開始還據理力爭提出反對，擔心錯誤摺疊的蛋白塊會混在一起出來。但在團隊堅持嘗試後，Claude 很快反客為主，挑了專用層析柱，甚至提議把破碎的細胞粗提液直接往柱子上倒。

在生物實驗裡這可算相當冒險的騷操作，因為層析柱非常昂貴，粗提液極易堵死柱子。但結果令人驚喜：原本 3 天的繁瑣提純，被硬生生壓縮到了 90 分鐘。在冷凍電鏡下，團隊最終確認了來自噬菌體和細菌的 4 種蛋白確實能自組裝成穹窿體。

34 小時完成建模，還順手改了個大號版

解析生物大分子的 3D 結構向來是苦力活。靠人工用專業軟體處理冷凍電鏡資料，往往要磨上幾個星期甚至幾個月。

Anthropic 給 Claude 接入了內部多 Agent 架構和計算叢集，讓它全權搭建並執行開源電鏡處理軟體 RELION，人類科學家則在關鍵節點給出判定。結果只用了 34 小時，第一個 3D 完整結構模型就跑出來了，一週內就完成了全部結構圖繪製。

這次解析出的噬菌體穹窿體顆粒由 96 個單體蛋白拼成，重達 9.5 兆道爾頓，是原核生物裡已知最大的蛋白外殼之一。它比人類細胞裡的 78 聚體矮一些、胖一些，內部容積反而大了 25%。

團隊甚至順水推舟，在 Claude 協助下做了 15 種改造，通過給蛋白質增加重複片段，造出了一個容積額外擴大 20% 的超級外殼。有意思的是，Claude 還敏銳指出殼體內部有一個神秘口袋，裡面藏著的未知小分子長得很像輔酶 A，這或許是解開它生理功能的第一道線索。

當團隊把資料拿給當年發現穹窿體的元老 Leonard Rome 時，老先生直言弄清功能依然極其艱難，但他很高興看到 Anthropic 拿出了這麼多紮實的資料，這會吸引更多人投入進來。

為什麼重要

我們認為這項工作最值得看的，不是穹窿體本身，而是 AI 在硬核科學裡到底怎麼發揮作用。

之前大模型在生物醫藥領域的應用，大多停留在讀文獻、寫綜述，或者像 AlphaFold 那樣基於既有資料做純計算預測。但 Anthropic 這次展示的是另一個範式：讓語言模型真正介入溼實驗的每一步。從設計 DNA、給實驗方案挑刺，到冒著風險最佳化操作規程，再到排程複雜專業軟體處理電鏡原始資料，Claude 扮演的是一個全天候的博後助手。

把數週的流程砍到 34 小時，這種效率提升對實驗科學是顛覆性的。它意味著科研人員可以把試錯成本降到極低，去碰那些過去因為耗時耗力而被擱置的冷門盲區。

當然，這並不意味著 AI 已經能獨立搞科研。Anthropic 也在社交媒體上坦白，Claude 在實驗中間犯過不少低階錯誤，必須靠人類專家不斷敲打和矯正。但這恰恰說明，大模型結合計算資源的 Agent 工具鏈，正在從寫程式碼、做客服，真正走向能夠產生新知識的科學前沿。