Anthropic 表示,約 950 個 Claude 代理自主運行 21 小時、處理約 2.1 億個 token,在噬菌體 DNA 中識別出一套此前未被描述的酵素系統,命名為 ART。該系統的重複序列陣列結構與 CRISPR 架構相似,但其生物學功能仍屬未知,且尚未展現任何基因編輯能力。
Anthropic 表示,約 950 個 Claude 代理自主運行 21 小時、處理約 2.1 億個 token,在噬菌體 DNA 中識別出一套此前未被描述的酵素系統,命名為 ART。該系統的重複序列陣列結構與 CRISPR 架構相似,但其生物學功能仍屬未知,且尚未展現任何基因編輯能力。

約 950 個 Claude 代理耗費 21 小時、處理約 2.1 億個 token 的基因體資料,在噬菌體 DNA 中發現一套此前未被描述的酵素系統。這是 Anthropic 生命科學團隊首度公開發表的成果,也直接檢驗了自主 AI 代理能否將數年的基礎科學發現壓縮至單日之內完成。
Anthropic 將該系統命名為「陣列相關反轉錄酶」(array-associated reverse transcriptases,簡稱 ART),它結合了一個反轉錄酶、一個功能未知的相鄰夥伴基因,以及一段由均勻間隔 DNA 重複序列構成的長陣列。最後這項組成最受矚目:它與讓 CRISPR-Cas 系統得以成為可程式化剪切、複製與插入遺傳物質工具的重複序列陣列頗為相似。
「這是 AI 代理如何為生物學發現作出貢獻的振奮案例,」CRISPR 基因編輯先驅、麻省理工學院與 Broad Institute 教授張鋒(Feng Zhang)在審閱該發現的預印本後表示。「識別出與反轉錄酶相關的 RNA 重複序列陣列確實引人入勝,值得進一步研究。」
這些代理篩選了逾 20 萬個反轉錄酶、標記出約 3,500 個候選系統,再將範圍縮小至 20 個值得詳細報告的目標。其中一個代理在掃描巨型噬菌體的原始 DNA 時,記錄到一段緊鄰反轉錄酶基因的串聯重複序列陣列。Anthropic 表示,同樣的基因體探勘工作,通常需要專家級科學家投入數週至數月。該公司位於灣區的濕實驗室(生物安全等級為 BSL-1 與 BSL-2,不處理任何人類病原體)的人類研究人員隨後執行實驗,證實該系統確實以一個完整單元的形式存在。
反轉錄酶本身並非新發現。早先研究已在巨型噬菌體(一類體型異常巨大的噬菌體)中識別出它。此前未被描述的,是包含重複序列陣列與輔助蛋白在內的三部分完整架構。Anthropic 表示,先前與史丹佛大學研究相關的工作曾觸及該區域,而人類研究人員過去也曾掃描同一段序列,卻將其視為雜訊。
Anthropic 並不知道 ART 的功能。夥伴基因的功能尚未被描述,該系統的生物學角色仍未釐清,也尚未找出任何實際應用。該公司發表的是預印本而非經同儕審查的論文,並表示關於其主要功能的研究仍在進行中。
目前有一項早期實驗室結果,在很大程度上支撐了與 CRISPR 的類比。初步實驗發現,ART 陣列會被表現為一組不同的短 RNA。CRISPR 陣列同樣會產生引導 Cas 蛋白前往目標的 RNA,正是此機制將一套細菌免疫系統轉化為基因編輯產業。ART 是否遵循類似邏輯,則尚未經過驗證。
搜尋規模是更立即可衡量的產出。Anthropic 團隊提供初始提示後,便讓代理自行安排探索:閱讀文獻、在公開資料上重現已發表結果以檢核方法可靠性、比對未分類序列、評估旁系同源基因邏輯,並撰寫可供人類閱讀的報告。該公司使用的是 Claude Science 與 Claude Code,即外部研究人員也能取得的同一套工具,有時透過可平行執行多個工作階段的調度框架進行協調。
對投資者而言,token 數字才是最受關注的數據。單一次發現流程在 950 個並行代理之間消耗約 2.1 億個 token,是前沿推論需求的一項具體數據點——這類工作負載的規模取決於代理數量與執行時間,而非固定的人類使用者數目。Anthropic 正準備公開發行上市,而這項公告發布之際,競爭對手實驗室正把科學發現定位為模型價值的證明。OpenAI 一直在推進高等數學;Anthropic 則宣稱在生物學與藥物開發方面取得進展。
從競爭角度來看,此事有兩面。一套經驗證的新酵素系統將可把基因編輯工具箱擴展至 CRISPR 之外,對目前仍依賴少數編輯蛋白進行授權或據以開發的基因體學與基因治療業者而言,這是具有結構性意義的主題。但 ART 尚未被驗證為編輯工具,Anthropic 也未發表任何關於編輯效率、標靶精確度或遞送方式的資料——而這些指標正是決定一套系統能否成為商業平台的關鍵。張鋒所說的「值得進一步研究」,正是對這一落差較為審慎的表述。
Anthropic 執行長 Dario Amodei 則以更長的時間尺度來詮釋這項成果,他寫道,這項發現是他在攻讀博士期間「會引以為傲」的研究成果,並指出他曾表明的目標:在五至十年內利用 AI 協助治癒多數嚴重人類疾病。該公司表示,希望與外部科學家合作,將此方法延伸至基因體學及其他領域。
近期的考驗並非 ART 是否會成為下一個 CRISPR,而是 Anthropic 是否會發表後續實驗,說明該輔助蛋白的功能,以及由重複序列衍生的 RNA 是否驅動任何可程式化的活性。在此之前,較為確立且更易於定價的說法更為狹窄:一家 AI 實驗室以人類團隊無法比擬的規模與速度完成了一次基因體探勘搜尋,而這次搜尋的算力帳單如今已是一個公開披露的數字。
本文僅供資訊參考,不構成投資建議。