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title: "Intology expande sistema Locus para design molecular e biologia"
url: https://dailyjournal.news/news/2026-11-03/intology-lanca-locus-para-automacao-de-design-molecular
published: 2026-11-03T16:15:18.067335+00:00
updated: 2026-11-03T19:45:18.103903+00:00
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language: pt-BR
publisher: "Daily Journal"
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# Intology expande sistema Locus para design molecular e biologia

A Intology diz que o Locus superou linhas de base em três tarefas de design molecular, mas os ganhos em anticorpos são medidos in silico e ainda aguardam testes em bancada.

## Pontos principais

- O Locus demonstrou desempenho superior ao humano em tarefas de pós-treinamento de LLMs.
- Em predição de propriedade molecular, uma tarefa comercial proprietária, o Locus gerou cerca de 1 milhão de moléculas rotuladas por simulação; o Claude Code gerou cerca de 100 mil e o Codex não gerou dados sintéticos.
- No conjunto de teste reservado, o modelo final do Locus, com bilhões de parâmetros, superou as linhas de base e atingiu o limiar de desempenho predefinido para a tarefa.
- Ao adaptar o Boltz-2 em seis alvos do ChEMBL, com 12 horas de H100 por execução, o Locus atingiu Spearman médio de 0,622 no teste, contra 0,569 do Codex, 0,450 do Claude Code e 0,225 da API do Boltz-2.1.
- Em desenho de anticorpos com BoltzGen e Boltz-2, o Locus precisou de 1,5 a 2,8 vezes menos candidatos gerados para atingir o mesmo score.
- Com ESMFold2 e ESMC, sem ajustar os pesos dos modelos, o Locus igualou o melhor candidato do pool completo usando 16,7% do orçamento de candidatos.
- Os scores de anticorpo são proxies in silico (ipSAE, via OpenDDE), não medições de laboratório; a Intology diz que a validação em bancada ainda é necessária.

A Intology anunciou a expansão do Locus, seu sistema de pesquisa automatizada, para design molecular e biologia. Segundo a Intology, o sistema superou linhas de base de referência em três tarefas: predição de propriedade molecular, adaptação do Boltz-2 para estimar potência de moléculas pequenas e desenho de anticorpos. Nas duas primeiras, a comparação incluiu Codex e Claude Code com o mesmo orçamento de computação; no desenho de anticorpos, o Codex usou GPT-5.6 Sol High, porque modelos Claude Opus e GPT-6 Astra acionaram classificadores de segurança biológica e não puderam ser usados.

Nas tarefas de anticorpo, os ganhos são medidos in silico, com o ipSAE calculado pelo OpenDDE como proxy de afinidade. A própria Intology afirma que os anticorpos ainda precisam ser testados em bancada. Na predição de propriedade, a tarefa é comercial e proprietária, por isso os resultados são relativos ao Codex, sem valores absolutos.

## Fontes

- [@zhouandy_: After outperforming humans at LLM post-training, we're generalizing Locus to biology. Check out our latest results here! https://t.co/QjLdqUn3M5](https://x.com/zhouandy_/status/2117700771336904727) (2026-11-03)
- [@intology: Locus sets the frontier for automating molecular design](https://x.com/intology/status/2117642701890105725) (2026-11-03)

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