Claude odkrył nowy system enzymów przypominający CRISPR. Anthropic przetestował hipotezę w laboratorium

Claude pomógł zidentyfikować wcześniej niescharakteryzowany system biologiczny ukryty w ogromnych zbiorach sekwencji DNA. Anthropic nazywa go ART — array-associated reverse transcriptases. System łączy odwrotną transkryptazę, dodatkowe białko oraz regularnie powtarzające się fragmenty DNA, których organizacja pod pewnymi względami przypomina układy znane z CRISPR. Co najważniejsze, wynik analizy AI nie pozostał wyłącznie hipotezą komputerową: naukowcy Anthropic rozpoczęli jego eksperymentalną weryfikację we własnym laboratorium.

Skala samego poszukiwania jest równie interesująca. Według Anthropic około 950 agentów Claude pracowało przez 21 godzin i wykorzystało 210 mln tokenów, analizując ogromne zbiory danych biologicznych. System zebrał ponad 200 tys. odwrotnych transkryptaz, wskazał około 3500 nowych potencjalnych systemów, a następnie zawęził listę do 20 najbardziej interesujących kandydatów. Jeden z agentów zauważył nietypowy układ regularnie powtarzających się sekwencji DNA obok genu kodującego odwrotną transkryptazę.

Nie oznacza to jednak, że Claude „wynalazł nowy CRISPR”. Funkcja ART nadal nie jest znana, praca została na razie opublikowana jako preprint, a znaczenie odkrycia musi zostać ocenione przez szerszą społeczność naukową. Co więcej, sama odwrotna transkryptaza była wcześniej znana, a podobne systemy obronne badano już w innych laboratoriach. Nowością, którą przypisuje sobie zespół Anthropic, jest rozpoznanie całego układu — enzymu, sąsiedniego białka i charakterystycznej tablicy powtórzeń — jako potencjalnie odrębnego systemu biologicznego.

Claude znalazł ART podczas przeszukiwania ogromnych zbiorów DNA

Projekt rozpoczął się od stosunkowo ogólnego zadania. Naukowcy Anthropic polecili Claude’owi poszukać w dużych bazach sekwencji DNA interesujących przykładów odwrotnych transkryptaz, czyli enzymów potrafiących przepisywać informację z RNA na DNA. Zamiast ręcznie wskazywać kolejne rodziny białek i konkretne fragmenty genomów, zespół pozwolił agentom AI samodzielnie przeglądać dane, porównywać kandydatów i decydować, które anomalie zasługują na dokładniejszą analizę.

Claude zebrał ponad 200 tys. RT, a następnie wytypował około 3500 potencjalnie nowych systemów. Spośród nich wybrał 20 najbardziej interesujących przypadków i przygotował raporty opisujące możliwe funkcje oraz argumenty przemawiające za dalszym badaniem. Anthropic zwraca uwagę, że podobne poszukiwanie wykonywane ręcznie przez ekspertów mogłoby trwać od wielu tygodni do miesięcy.

Przełom nastąpił podczas analizy jednej nietypowej rodziny odwrotnych transkryptaz. Agent zauważył regularnie rozmieszczone sekwencje DNA znajdujące się obok genu RT i zaczął porównywać ich układ z opisanymi wcześniej systemami. Następnie sprawdził liczbę i odstępy pomiędzy powtórzeniami, przeanalizował sąsiadujące geny oraz przeszukał literaturę w poszukiwaniu wcześniejszego opisu takiej konfiguracji.

Właśnie ten etap jest najciekawszy z perspektywy AI. Claude nie dostał polecenia „znajdź ART”. Miał szukać interesujących odwrotnych transkryptaz, a charakterystyczną strukturę potraktował jako anomalię wartą dalszego zbadania.

Może Cię zainteresować: Claude Opus 5.5 oficjalnie. Anthropic obniża koszty o 40 proc. i rzuca wyzwanie GPT-6 Astra

950 agentów Claude pracowało przez 21 godzin i zużyło 210 mln tokenów

Według Anthropic cała intensywna faza poszukiwania trwała około 21 godzin. W tym czasie uruchomiono mniej więcej 950 agentów Claude działających równolegle, a łączne zużycie wyniosło około 210 mln tokenów. To pokazuje, że nie chodziło o pojedynczą rozmowę z chatbotem, ale o rozproszony proces badawczy, w którym setki instancji modelu wykonywały wyspecjalizowane zadania, analizowały kandydatów i przygotowywały raporty dla kolejnych etapów.

Anthropic opisuje workflow jako połączenie Claude Science, Claude Code i własnej infrastruktury koordynującej wiele równoległych sesji. Agenci zaczynają od odtworzenia znanych wyników z literatury, aby sprawdzić poprawność metod, a dopiero później poszukują białek i sąsiadujących sekwencji, które nie pasują do wcześniej opisanych systemów. Większość kandydatów zostaje na dalszych etapach odrzucona.

To ważne, bo liczba wygenerowanych hipotez sama w sobie nie jest odkryciem naukowym. W tym przypadku model przeszedł jednak od masowego przeszukiwania danych do wskazania konkretnej anomalii i przygotowania argumentacji, dlaczego warto ją poddać badaniom. Dopiero na tym etapie wynik trafił do naukowców.

TechCrunch zwraca uwagę, że Anthropic szczególnie eksponuje autonomię procesu: firma twierdzi, że udział badaczy podczas analizy komputerowej ograniczył się głównie do początkowego kierunku oraz późniejszej pracy laboratoryjnej. To właśnie ten element może mieć większe znaczenie dla przyszłości nauki niż samo ART.

Czym jest ART i dlaczego Anthropic porównuje go do CRISPR?

ART oznacza array-associated reverse transcriptases, czyli odwrotne transkryptazy powiązane z tablicami powtarzających się sekwencji. Zidentyfikowany przez Claude’a system występuje przede wszystkim w bakteriofagach i składa się z trzech charakterystycznych elementów: genu kodującego RT, sąsiadującego genu kodującego dodatkowe białko oraz długiego szeregu regularnie rozmieszczonych niekodujących fragmentów DNA.

To właśnie ostatni element zwrócił uwagę modelu. W CRISPR charakterystyczne powtarzające się sekwencje są częścią mechanizmu, który pozwala bakteriom zapamiętywać kontakt z wirusami i później rozpoznawać ich materiał genetyczny. Zdolność do programowalnego rozpoznawania określonych sekwencji stała się później podstawą technologii edycji genów. ART ma podobnie wyglądającą tablicę powtórzeń, ale nie ma obecnie dowodu, że działa jak CRISPR ani że można go wykorzystać do edycji DNA.

Pierwsze eksperymenty zespołu Anthropic wykazały, że tablica ART jest ekspresjonowana jako zestaw oddzielnych krótkich cząsteczek RNA. Jest to interesujące, ponieważ sugeruje, że powtórzenia nie są przypadkowym elementem genomu, lecz mogą pełnić określoną funkcję biologiczną.

Na razie nie wiadomo jednak, jaka to funkcja. Anthropic podkreśla, że badania trwają. Określenie „CRISPR-like” dotyczy więc obecnie przede wszystkim architektury systemu i powtarzających się sekwencji, a nie potwierdzonego mechanizmu działania.

Anthropic sprawdził hipotezę w laboratorium, ale eksperymenty wykonywali ludzie

Po wskazaniu ART przez Claude’a kandydat został przekazany zespołowi biologów Anthropic. Firma posiada własne laboratorium mokre w rejonie San Francisco Bay Area, uruchomione w 2026 roku właśnie po to, aby hipotezy generowane przez AI można było sprawdzać eksperymentalnie. Laboratorium prowadzi podstawowe badania biologiczne i pracuje na poziomach bezpieczeństwa BSL-1 i BSL-2; według Anthropic nie zajmuje się patogenami zdolnymi do infekowania ludzi.

W przypadku ART badacze analizowali system biochemicznie i sprawdzali, czy charakterystyczna tablica powtórzeń rzeczywiście jest aktywna. Pierwsze wyniki pokazały, że powstają z niej oddzielne krótkie RNA. To potwierdza, że wskazana przez Claude’a struktura nie jest wyłącznie przypadkowym wzorem znalezionym w bazie danych. Nie ustalono jednak jeszcze, co dokładnie robi sama odwrotna transkryptaza i jaki jest biologiczny cel całego systemu.

Warto również jasno zaznaczyć granicę autonomii AI. Claude nie wykonywał fizycznych eksperymentów. Wszystkie czynności laboratoryjne przeprowadzali naukowcy. Model pomagał natomiast w generowaniu hipotez, analizowaniu danych i interpretowaniu uzyskanych wyników.

Anthropic przyznaje, że w przyszłości możliwe mogą być laboratoria, w których system AI sam steruje urządzeniami eksperymentalnymi, ale obecny projekt nie działa w ten sposób. Historia ART jest więc przykładem autonomicznego AI w analizie danych, połączonego z klasycznym eksperymentem wykonywanym przez człowieka.

Może Cię zainteresować: Claude wychodzi z komputera. Anthropic uruchomił laboratorium, w którym AI prowadzi prawdziwe eksperymenty

Czy Claude naprawdę odkrył coś nowego? Tutaj potrzebna jest ostrożność

Anthropic przedstawia ART jako wcześniej niescharakteryzowany system, ale samo słowo „odkrycie” wymaga właściwego kontekstu. Odwrotna transkryptaza będąca częścią ART była znana z wcześniejszych badań. Według firmy nowością jest dostrzeżenie, że enzym występuje wraz z charakterystyczną tablicą niekodujących powtórzeń oraz dodatkowym białkiem i że wszystkie te elementy mogą tworzyć jeden system biologiczny.

Co więcej, odwrotne transkryptazy związane z bakteryjnymi mechanizmami obronnymi są dziś intensywnie badane przez inne zespoły. W 2026 roku naukowcy ze Stanfordu opublikowali w „Science” pracę dotyczącą systemu DRT3, który wykorzystuje dwie odwrotne transkryptazy i niekodujące RNA do tworzenia powtarzalnego DNA w mechanizmie obrony przed bakteriofagami. Inne zespoły badają DRT10 i kolejne rodziny podobnych mechanizmów.

Sam Dario Amodei przyznał, że wcześniejsze prace innych badaczy opisują systemy pod pewnymi względami podobne do tego znalezionego przez Claude’a. Nie przekreśla to potencjalnej nowości ART, ale oznacza, że nie można przedstawiać wyniku jako całkowicie nowej kategorii biologii powstałej dzięki AI.

Najważniejsze ograniczenie jest jeszcze prostsze: nie znamy funkcji ART. Wyniki zostały opublikowane jako preprint, a dalsze eksperymenty trwają. Dopiero niezależna weryfikacja pokaże, czy mamy do czynienia z ważnym nowym mechanizmem biologicznym, czy ciekawym, ale znacznie bardziej wyspecjalizowanym systemem.

Feng Zhang: wynik jest interesujący, ale wymaga dalszych badań

Preprint Anthropic został przekazany do oceny również badaczom spoza firmy. Feng Zhang, profesor MIT i Broad Institute oraz jeden z pionierów wykorzystania CRISPR do edycji genomu, określił identyfikację tablic RNA powiązanych z odwrotnymi transkryptazami jako intrygującą i wartą dalszego badania. Nie oznacza to jednak formalnej recenzji naukowej ani potwierdzenia wszystkich wniosków przedstawionych przez Anthropic.

To rozróżnienie jest szczególnie istotne przy tak medialnym połączeniu dwóch haseł: sztucznej inteligencji i CRISPR. Sama obecność struktury przypominającej tablicę CRISPR nie oznacza, że ART będzie można zaprogramować do przecinania i edycji DNA. Anthropic zauważa jedynie, że zestaw cech występujących w nowym systemie pojawiał się dotąd w niewielkiej liczbie innych mechanizmów, z których część okazała się programowalna.

Jednocześnie badania mają realny punkt zaczepienia eksperymentalnego. ART nie jest wyłącznie abstrakcyjną korelacją wygenerowaną przez model. Zidentyfikowano konkretną rodzinę sekwencji, jej organizację genomową i krótkie RNA powstające z charakterystycznej tablicy.

Najbliższe miesiące powinny więc odpowiedzieć na znacznie ważniejsze pytanie niż to, czy Claude „odkrył nowy CRISPR”: co ART rzeczywiście robi w bakteriofagach i czy ten mechanizm można wykorzystać jako narzędzie biologiczne. Dopiero wtedy będzie można ocenić rzeczywistą wagę odkrycia.

Claude jako naukowiec? Najważniejszy może być sam sposób dokonania odkrycia

Nawet jeśli ART nie okaże się przełomem porównywalnym z CRISPR, eksperyment Anthropic pokazuje potencjalnie ważną zmianę w wykorzystaniu modeli językowych w nauce. Dotychczas AI często wspierała badaczy w analizowaniu określonych danych, przewidywaniu struktur białek lub projektowaniu konkretnych cząsteczek. Tutaj system dostał znacznie bardziej otwarte zadanie: znajdź coś biologicznie interesującego w ogromnym zbiorze danych.

Claude nie ograniczył się do jednego obliczenia. Agenci przeglądali literaturę, odtwarzali wcześniejsze wyniki, tworzyli tysiące kandydatów, odrzucali słabsze hipotezy, analizowali kontekst genów i przygotowywali raporty dla naukowców. To bardziej przypomina część procesu badawczego niż klasyczne zastosowanie modelu jako wyszukiwarki czy generatora tekstu.

Jednocześnie system nadal potrzebował ludzi w dwóch krytycznych momentach: przy wyznaczeniu ogólnego kierunku badania oraz przy eksperymentalnej weryfikacji. To właśnie połączenie może być najbardziej realistycznym modelem nauki wspomaganej AI w najbliższych latach — maszyny masowo przeszukują przestrzeń hipotez, a badacze wybierają i fizycznie sprawdzają najbardziej obiecujące tropy.

Jeżeli podobne procesy okażą się powtarzalne, największym efektem nie musi być jedno spektakularne odkrycie. Znacznie ważniejsze może być skrócenie tygodni lub miesięcy żmudnej analizy genomów do godzin i umożliwienie naukowcom badania znacznie większej liczby hipotez niż wcześniej.

Claude i system enzymów podobny do CRISPR – podsumowanie i wnioski

Claude zidentyfikował wcześniej niescharakteryzowany system ART podczas autonomicznego przeszukiwania ogromnych zbiorów danych genetycznych. Około 950 agentów pracowało przez 21 godzin, wykorzystując łącznie około 210 mln tokenów. System przeanalizował ponad 200 tys. odwrotnych transkryptaz, wybrał tysiące kandydatów i ostatecznie zauważył nietypową kombinację enzymu, dodatkowego genu oraz regularnej tablicy sekwencji DNA.

Badania laboratoryjne dostarczyły pierwszych dowodów, że charakterystyczna tablica jest biologicznie aktywna i prowadzi do powstawania krótkich RNA. Nie wiemy jednak jeszcze, co ART robi i czy może zostać wykorzystany jako programowalne narzędzie. Określanie go mianem „nowego CRISPR” byłoby więc zdecydowanie przedwczesne.

Równie istotne jest to, że ART powstaje w szerszym kontekście badań nad odwrotnymi transkryptazami związanymi z systemami obronnymi bakterii i bakteriofagów. Inne zespoły naukowe opisywały już mechanizmy mające część podobnych właściwości, dlatego dopiero recenzja preprintu i kolejne eksperymenty pokażą, jak wyjątkowy jest system zidentyfikowany przez Claude’a.

Jeżeli jednak najważniejszym rezultatem projektu okaże się nie sam ART, lecz metoda jego znalezienia, konsekwencje mogą być znacznie szersze. AI przestaje tu wyłącznie odpowiadać na pytania naukowców i zaczyna samodzielnie przeczesywać ogromne zbiory danych w poszukiwaniu zjawisk, o które człowiek jeszcze nie zdążył zapytać. To właśnie ten element eksperymentu Anthropic może okazać się najważniejszy dla przyszłości badań naukowych.

Źródła: Anthropic, TechCrunch, Science, PubMed, bioRxiv. Opracowanie własne.

Dziękujemy za przeczytanie artykułu na Techoteka.pl.
Codziennie publikujemy najważniejsze informacje z Polski i ze świata dotyczące technologii, sztucznej inteligencji, nowych rozwiązań cyfrowych oraz trendów technologicznych, które kształtują przyszłość.
Obserwuj nas na Facebooku, aby być na bieżąco z najważniejszymi wydarzeniami ze świata technologii.