Claude tenta criar antiveneno de escorpião e mostra limites da IA na ciência
Em parceria com a firma de pesquisa de investimentos Citrini, a Anthropic testou se uma versão interna do Claude conseguiria desenhar um antiveneno universal contra escorpiões. O modelo gerou centenas de milhares de proteínas, mas nenhuma chegou perto de um remédio funcional.
Por Elias Brandão · Analista de IA e ética
Um teste ambicioso para a IA na ciência
A Anthropic, uma das empresas que disputa a liderança no desenvolvimento de modelos de linguagem de ponta, participou de um experimento curioso: ajudar uma equipe sem veterania em biologia a desenhar, do zero, um antiveneno de escorpião usando inteligência artificial. A parceira foi a Citrini Research, firma de pesquisa de investimentos que queria provar, na prática, que a IA pode acelerar a descoberta de remédios — uma tese que sustenta parte das apostas do mercado financeiro em ações de biotecnologia.
Da equipe de cinco pessoas da Citrini, três não tinham formação científica alguma, e as outras duas tinham apenas conhecimento básico — nenhuma era uma desenvolvedora experiente de medicamentos. Mesmo assim, com acesso a uma versão interna e não lançada do Claude (rodando dentro do que a Anthropic chama de Claude Science) e um prompt de cerca de 35 páginas, eles tentaram ir da ideia ao laboratório.
Foto: reprodução/therundown.ai
O que o Claude conseguiu fazer
Durante 64 horas, o modelo trabalhou de forma majoritariamente autônoma, usando 12 ferramentas especializadas, e gerou 318.484 desenhos de proteínas candidatas a se ligar a cinco neurotoxinas de escorpião de diferentes regiões do mundo. Desse total, 211 designs — 180 escolhidos pelo próprio Claude e 31 acrescentados pela equipe humana — foram enviados para testes reais em laboratórios parceiros (Twist Bioscience e Adaptyv Bio).
O resultado: 17 proteínas se comportaram como "binders", ou seja, conseguiram de fato se ligar a quatro das cinco toxinas testadas em condições de laboratório — uma taxa de acerto de cerca de 8%.
Por que isso ainda não é um antiveneno
Aqui está o ponto central, e onde a euforia precisa ser contida: ligar-se à toxina é só o primeiro degrau de uma escada bem mais longa. É como confirmar que uma chave entra na fechadura, sem saber se ela realmente destranca a porta. Nenhum dos binders foi testado quanto à capacidade de neutralizar a toxina dentro de células vivas, e nenhum foi testado em animais — ou seja, em bom português, ninguém provou ainda que essas proteínas realmente bloqueiam o efeito do veneno, só que elas "encaixam" no alvo certo. Além disso, nenhum design funcionou contra mais de uma toxina, o que frustra a meta original de um antiveneno universal.
Hype versus realidade
O episódio resume bem o momento atual da IA aplicada à ciência: de um lado, a capacidade de gerar e triar centenas de milhares de candidatos em dois dias é algo que levaria anos de trabalho humano manual. De outro, a etapa mais lenta e cara do desenvolvimento de remédios — validação biológica, testes em animais, ensaios clínicos — continua intocada pela IA. A própria Citrini chamou o resultado de um fracasso em relação à meta original, mas decidiu apostar em ações do setor de biotecnologia depois do teste, sinal de que, para o mercado, até um resultado parcial pode valer como prova de conceito.