## 背景

限制性内切酶、Taq 聚合酶、CRISPR——生物学史上这些里程碑式的发现，都源于研究者在海量序列数据中识别出"不寻常的东西"。2026 年春，Anthropic 组建生命科学研究团队，探索通用 AI 模型能否系统化并加速这类发现过程。团队不仅训练 Claude 理解生物学知识，还在湾区建立了真实的分子生物学实验室，开展 BSL-1 和 BSL-2 级别的湿实验室工作，全部实验操作由人类科学家完成，不涉及可感染人类的病原体。团队成员此前的研究方向涵盖 CRISPR 系统的进化与调控、细胞和基因疗法用新型酶的发现，以及 DNA 异常检测工具开发，是 Anthropic 更大生命科学组织的一部分。

## 核心原理

典型工作流程是：Claude 阅读相关文献，在公开数据上复现已知结果以验证方法，然后搜寻不属于任何已知系统的家族成员或基因组邻近序列，为每个候选者生成人类可读报告，并在后续阶段批判性评估证据、淘汰大多数候选。

在发现 ART 的任务中，科学家给 Claude 的初始提示是：在大规模 DNA 序列数据库中搜索有趣的新型逆转录酶（RT）。此后科学家不再深度介入，约 950 个 Claude 智能体并行运作，共消耗约 2.1 亿个 token，历时 21 小时。智能体从超过 20 万条 RT 序列中筛选出 3500 个候选系统，进一步缩减至 20 个最具价值的候选并生成对应报告——这项工作若由人类专家独立完成，通常需要数周至数月。

其中一个智能体在扫描某 RT 基因附近的原始 DNA 序列时，注意到一个此前无人报告的串联重复阵列，在分析日志中写道："[RT 旁边的 DNA] 太壮观了：我用肉眼就能看出一个串联重复阵列……这是一个类 CRISPR 的重复阵列？！"随后该智能体统计重复单元数量、测量间距、与已知 RT 系统进行布局比对、检索文献确认无先例，最终提交报告供人类审核。

ART 系统由三部分组成：逆转录酶本身、其旁边的一个伴侣基因，以及一段由均匀间隔的 DNA 重复序列构成的长阵列，主要存在于噬菌体中。该 RT 的基础序列此前已在一种超大噬菌体研究中被识别，但其伴随的重复阵列和功能未知的附属蛋白，是 Claude 首次注意到的。所有具有这类特征组合的已知系统，均具备可编程性，并能执行 DNA 的切割、复制或粘贴操作。

## 局限

ART 系统的主要生物学功能目前尚不明确，研究工作仍在进行中。文章以预印本形式发布，尚未经过同行评审。

智能体完成的是计算分析和假设生成部分，全部实验室验证工作由人类科学家承担。团队坦承 AI 不适合实验室中临时应变的湿实验室操作流程。由于 Claude 能大量产出候选报告，团队目前正在研究什么特征使某个候选值得进入实验室验证阶段，并将这些判断反馈给 Claude 以使其学习研究者的科学品味——当前筛选标准在很大程度上仍依赖人类专家的主观判断，自动化评估标准尚在建立中。

## 对开发者的意义

ART 的发现揭示了一种可复用的 AI 辅助科学研究模式。

**任务分解与并行化。** 此次任务的核心是将"在海量数据中识别异常模式"拆解为可并行的子任务，并为每个子任务设计结构化输出格式。约 950 个智能体并行处理了一个需要数月人工的分析流程，对需要处理大规模非结构化数据的系统有直接参考价值。

**反馈回路的设计。** 团队通过分析"哪些候选被选中、哪些被淘汰"来改进给 Claude 的指令，将领域专家判断转化为可迭代的提示策略。这适用于任何需要在大量候选中进行专业筛选的场景。

**人机协作的边界划定。** 该案例清晰展示了一种分工模式：AI 负责大规模搜索、模式识别和假设生成，人类负责初始任务定义、候选审核和实验室验证。明确划定这条边界比追求完全自动化更务实。

这项工作表明，通用大语言模型在配备适当工具和任务框架后，有能力在专业科学领域产出人类专家层面的发现线索，是科研辅助、知识发现或大规模数据分析系统开发者值得深入研究的真实案例。

Anthropic 成立了一支生命科学研究团队，让 Claude 智能体自主挖掘大规模 DNA 序列数据库。

Claude 自主发现类 CRISPR 结构的新型逆转录酶系统：Anthropic 生命科学实验室的早期成果

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Anthropic团队利用Claude智能体在21小时内从20万条逆转录酶序列中识别出新型ART系统，含类CRISPR重复阵列，效率远超人类专家。该案例展示了AI驱动的并行任务分解、反馈优化与人类验证协作模式，为大规模数据挖掘和科研发现提供可复用范式。

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