AI设计药物仅需64小时，实验验证却要39天

人工智能能否真正压缩药物研发周期？Citrini Research用一次实际实验给出了部分答案。

实验概况

独立研究机构Citrini Research利用Anthropic尚未公开的Claude Science研究模型，针对蝎毒设计合成蛋白。最终生成211个候选方案，其中17种蛋白在实验室测试中成功与目标毒素结合。

团队最初目标是开发一种能同时中和五种主要蝎毒神经毒素的通用蛋白，虽未完全实现，但实验揭示了一个关键发现：AI大幅压缩了药物设计环节，瓶颈正转向实验验证。

64小时设计，39天等结果

Citrini团队与Claude讨论后选择蝎毒作为目标——全球每年超3200人死于蝎子蜇伤，现有抗毒血清成本高、产品差异大。

研究人员提出设计一种“minibinder”人工蛋白，同时中和五种主要神经毒素。Claude最终生成211个候选蛋白设计，项目总预算约20万美元。

速度差异显著： 团队准备35页提示词后，正式设计仅用64小时，与Claude仅五次消息交互。但等待第一批实验结果花了39天。

新投资逻辑：转向实验基础设施

Citrini创始人范吉伦表示，AI生物学的主要瓶颈是实验数据和生命本身的速度。“我们无法让细胞生长更快，但可以同时做更多实验。”

这一逻辑下，Citrini最看好查尔斯河实验室——提供细胞、小鼠及灵长类动物实验服务，并将猴子测试称为行业“最大瓶颈”。同时关注Revvity和Tecan等实验工具供应商。

AI持续提高候选药物产出速度，实验验证环节的基础设施需求将随之增长。