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Anthropic 称 950 个 Claude agent 21 小时发现噬菌体新型酶系统 ART，结构近似 CRISPR
2026 年 9 月 23 日，Anthropic 在宣布：公司新组建的生命科学研究组及其配套实验室让约 950 个 Claude agent（智能体）在 21 小时内、用约 2.1 亿 token（词元）检索 DNA 序列数据库，在噬菌体——感染细菌的病毒——中找到一个此前未被表征的酶系统，命名为 array-associated reverse transcriptases（ART，阵列相关逆转录酶）。官方 于同日 18 时 18 分（UTC）发帖宣布，截至发稿，原帖获得 3,434 次转发、29,117 次点赞和约 1,511 万次浏览。
按 Anthropic 的描述，ART 由三部分组成：一个逆转录酶（reverse transcriptase，RT，把 RNA 抄写成 DNA 的酶）、它旁边一个功能未知的伴基因，以及一长串等距排布的 DNA 重复序列——这种排布让人联想到 CRISPR。人类的参与被压缩到两端：给出一个高层方向，以及在实验室完成湿实验验证；预印本。看过预印本的 CRISPR 基因编辑先驱、MIT 和 Broad 研究所教授 Feng Zhang 评价，这是「AI agent 如何为生物学发现做出贡献的一个令人兴奋的例子」。
这些结论全部出自 Anthropic 自报。官方原帖写得很直白：「我们尚不了解这个系统做什么」；目前被证实的只有 ART 阵列会转录成一组短 RNA，结果未经同行评审，也没有独立复现。
图片来源：Anthropic 官方博客发布页配图。
从 20 万个 RT 到 20 份报告：一次检索如何收窄
人类科学家给 Claude 的指令只有一个方向：在庞大的 DNA 序列数据库中寻找「有趣的新 RT 例子」。此后 agent 自行翻查数据库、逐族考察 RT 家族，并用自己的判断挑出值得追的候选，人类的介入仅限于初始指令和实验室工作。
博客描述的典型工作流是：Claude 先读相关文献，再用公开数据复现既有结果来核对方法；然后搜索不符合任何已描述系统的家族成员或基因组邻居，为每个候选写一份简短、人可读的报告，提出功能假说并列出证据；随后的批判性评估通常会淘汰大多数候选——一次调查可能以一个值得检验的候选收尾，也可能一无所获。这些工作在 Claude Science 和 Claude Code 里进行，博客强调这是「任何科学家都能用到的相同工具」，有时再加一个自建的 harness（调度框架），并行协调大量 Claude 会话。
这一次，agent 收集了超过 20 万个 RT，挑出 3,500 个新候选系统，再收窄到 20 个最有说服力的候选并逐一写成报告；博客称，这类分析对一位专家科学家来说可能要花数周到数月。在 21 小时的检索之后，一个 agent 在查看某段 RT 旁边的原始 DNA 序列时惊呼：「（RT 旁边的 DNA）太壮观了：我肉眼就能看出一段串联重复阵列（tandem repeat array）……那是一个 CRISPR 式的……重复阵列？！」Anthropic 药物发现研究负责人 Nathan C. Frey 随后在 原样引用了这句话。
从基因组挖掘到「寥寥几个」同类系统
博客把 ART 描述为主要存在于噬菌体中的系统。CRISPR 阵列储存着一组不同的 RNA 序列，是 CRISPR-Cas 系统得以「可编程」的基础；Anthropic 的初步实验显示，ART 阵列同样被表达为一组不同的短 RNA，「暗示类似的机制可能也在其中起作用」。
背景是：过去几年，研究者在细菌中发现了越来越多充当免疫系统部件的 RT，而几乎所有 RT 家族都是靠基因组挖掘（genome mining）找到的——在序列数据库里翻出无人表征过的基因，留意其中不寻常者，再弄清它们的功能。ART 用作基础的 RT 本身来自一个 jumbo phage（巨型噬菌体），此前的研究已经识别过它；但按博客的说法，Claude 似乎是第一个注意到这套系统定义性特征的一方——旁侧的非编码 DNA 阵列，外加一个功能未知的伴蛋白。
Anthropic 在原帖中给出的对照是：具备同类特征的已知系统「只有寥寥几个」，而它们都能对 DNA 进行切割、复制和粘贴；历史上，这类可编程系统的发现曾推动医学变革，CRISPR 如今已是基因药物的基础。但原帖同样强调，「要弄清这个系统做什么、能否派上类似用场，还需要大量工作」。
CEO Dario Amodei 在中把这层联想推进到假设：这是一台「我们怀疑可能代表新基因编辑机制的分子机器」。他还披露，一个斯坦福团队曾独立描述过一套同样带有非编码阵列的新型 RT 系统，与 ART 有几分相似，但两套系统是彼此独立演化的；他说近来基于 RT 的系统正受到越来越多关注，并把这条线索接到 CRISPR 以及近年的 bridge recombinase（桥接重组酶）、VIPR 等发现上。
湿实验全部由人类执行：一间 BSL-1/BSL-2 实验室
候选通过评审后的环节发生在实验室：团队在标准实验菌株中表达蛋白，做生化和结构表征，由 Claude 协助解读数据。这间实验室位于湾区，看上去就是一间典型的分子生物学实验室；研究只涉及 BSL-1、BSL-2 两个低生物安全等级，不处理能感染人类的病原体，所有湿实验由人类科学家执行。Frey 在跟帖中给出了同样口径。
至于为什么不让 AI 操控设备，博客的解释是：Anthropic 试过用 AI 加速实验室工作（例如 Model Hardware Standard），但这类方法不太适合分子生物学研究中临时起意的工作流。Amodei 补充：让 Claude 自己操控实验设备、在适当防护下安全地做实验，「最终也许可能」，「但我们今天没有这样做」。
团队还把 Claude 产出的假说本身当成了研究对象：一次调查会产生数百到数千份候选报告，他们在分析「我们判定值得检验的提案和被搁置的提案有什么区别」，并把结论写回给 Claude 的指令，「教它模仿我们自己的科学品味」。按博客介绍，团队成员此前的研究包括 CRISPR 系统的演化与调控、面向下一代细胞与基因疗法的新酶，以及加速识别 DNA 异常（如人类致病性变异）的工具；这个研究组属于 Anthropic 的生命科学组织，与药物发现、Claude 的生物与化学训练等团队并列。
Zhang 的评价与 Amodei 的指数曲线
官方宣布约 25 分钟后，Frey 与 Amodei 相继跟帖。在审阅预印本后，Feng Zhang 说：「这是 AI agent 如何为生物学发现做出贡献的一个令人兴奋的例子。鉴定出与逆转录酶相关的 RNA 重复阵列确实引人入胜，值得进一步研究。我希望这项工作能鼓励更多科学家探索 AI 如何支持他们的研究。」
Amodei 的帖子更长：他写道，这项工作「大部分由 Claude 完成，但并非全部」——生命科学团队提出一个大方向，Claude 读完文献和大量基因组数据后发现了有趣的东西，然后由 Claude 提出验证实验、团队执行；「至少，这是一项我读博时若能做出便会自豪的工作」。
他随后给出一条时间线：2023 年模型还在普通高中生的数学水平上挣扎，2024 年开始在全美顶尖高中生的数学竞赛中取得好成绩，2025 年开始解决小型公开问题，2026 年初解决更重要的问题，「到 2026 年末，开始解决整个数学领域最顶端的几个公开问题」，并据此判断「AI for biology 正处在类似的指数趋势上」。这条时间线与判断都出自他本人帖文，属于观点表述而非独立评估。
针对「生物学需要实验、所以 AI 用处有限」的推论，他的回应是：人类可以与 AI 协作完成实验、「在几周内验证关键结果」，必要时与 AI 一起迭代；他还重提自己在《Machines of Loving Grace》中写下的目标——AI 有潜力「在 5～10 年内治愈大多数疾病」——并把这次发布称为第一步：证明 AI 能先辅助、再主导生物学发现。帖子结尾是两项计划：扩大生命科学团队，并向外部科学家征集研究合作提案；官方博客同样以「如果你有研究问题，我们愿意倾听」收尾。
尚未回答的问题
整个结果以预印本形式发布，未经同行评审，也没有独立实验室的复现数据；Amodei 本人承认 ART「确切的功能、生物技术用途（如果有的话）或重要性都还不清楚」。博客解释提前公布的原因：「既为了展示 Claude 的能力，也让更大范围的社区了解我们在做什么。」
按博客的说法，确定 ART 主要功能与工作方式的进一步实验正在进行。它是否能加入那寥寥几个已知的可编程系统之列，要等这些实验和第三方研究来回答。