徽声在线9月24日讯（编辑 史正丞改写）在当地时间周三，人工智能领域传来一则引人瞩目的消息：Anthropic公司宣布，其研发的人工智能模型Claude在浩如烟海的DNA序列数据中，成功识别出一种此前未被完整描绘的酶系统。这一系统的独特之处在于，其重复序列的排列方式与广为人知的CRISPR基因编辑技术有着异曲同工之妙。

值得一提的是，这是Anthropic新设立的生物实验室公布的首项重大研究成果。该实验室于今年春季悄然组建，选址于科技氛围浓厚的旧金山湾区，旨在探索AI与生物科学的交叉领域。

Anthropic的这一发现迅速在资本市场引发波澜。消息公布后，基因编辑公司的股价在周三普遍走低。其中，CRISPR Therapeutics（CRSP）股价下跌5.54%，Beam Therapeutics（BEAM）跌幅达到6.02%，而Prime Medicine（PRME）更是重挫11.58%。

对于这一发现，CRISPR基因组编辑领域的先驱之一、麻省理工学院及博德研究所的知名教授张锋给予了高度评价。他在审阅预印本论文后表示：“这无疑是一个激动人心的案例，充分展示了AI智能体在生物学发现中的巨大潜力。与逆转录酶相关联的RNA重复序列阵列的发现，不仅耐人寻味，更值得科研人员深入探究。我衷心希望这项工作能够激励更多科学家利用AI技术来支持自己的研究。”

然而，这项发现目前仍处于初级阶段。Anthropic公司明确指出，研究人员对于新系统的主要功能尚一无所知，也尚未证实它能否像成熟的基因编辑工具那样，对DNA进行精确的定向修改。

近千AI智能体联手，21小时揭秘新线索

据Anthropic公司介绍，研究人员向Claude模型下达的任务是从大型DNA数据库中挖掘出值得研究的逆转录酶系统。逆转录酶，作为一种能够以RNA为模板合成DNA的特殊酶类，一直是科研人员关注的焦点。

在长达约21小时的数据库搜索过程中，约950个Claude智能体齐心协力，共使用了约2.1亿个token进行数据分析。最终，其中一个智能体敏锐地注意到：在某种逆转录酶基因的旁边，存在着一串排列规律的重复DNA序列。

随后，AI进一步对这些序列的排列和间距进行了细致的检查，并与已知系统进行了对比分析，同时检索了大量相关文献，最终形成了一份详尽的报告供人类研究人员审阅。研究团队在此基础上开展了更为深入的分析和实验验证工作。

研究团队将这套新发现的系统命名为“阵列相关逆转录酶系统”（ART）。该系统主要存在于噬菌体中，其基因组上包含逆转录酶基因、相邻的伴随基因以及一组重复DNA序列。

其中，逆转录酶本身的研究已有一定基础，而新的发现则在于识别出了它与周围非编码DNA序列以及功能未知的伴随蛋白所共同构成的系统。

不过，这一发现过程也带有一定的偶然性。研究团队在同步公布的预印本论文中透露，为了检验AI能否重复这一发现，他们又运行了10次相同的搜索任务。虽然几乎每次完成全面检索的任务都接触到了ART相关基因位点，其中两次还对这一谱系展开了后续研究，但没有一次读取到了这些逆转录酶基因上游的DNA序列，因此所有重复运行都错过了该阵列。

研究团队将此归因于搜索空间的庞大以及智能体系统行为的不确定性。

这意味着，尽管AI已经能够提出有价值的研究线索，但如何稳定重复这一发现过程，仍是科研人员需要攻克的难题。

ART与CRISPR：有何异同？

这项发现之所以备受关注，很大程度上是因为它与CRISPR技术存在相似之处。

通俗来讲，常见的CRISPR基因编辑工具能够利用RNA为酶提供目标信息，从而实现对特定DNA位置的精准操作。而ART系统也拥有重复序列阵列，初步实验表明，这些序列能够产生多种不同的短RNA。

然而，重复序列相似、能够产生短RNA，并不意味着ART已经具备了可编程基因编辑的能力。Anthropic公司公布的是一个值得继续深入研究的新系统，其具体作用仍有待进一步验证。

从自然现象到生物技术工具：ART的潜力与挑战

研究人员之所以对这类发现如此重视，也有着生物技术发展史上的深刻先例。

例如，能够在特定短序列处切断DNA的限制性内切酶，最初是在细菌的免疫系统中被偶然发现的。其天然作用是破坏入侵病毒的DNA，而科研人员则巧妙地利用这些酶切开DNA，并将一种生物的基因拼接到另一种生物中，从而推动了现代生物技术产业的蓬勃发展。

再如，Taq聚合酶这种能够在高温下稳定复制DNA的酶，最初是从美国黄石公园温泉中的一种细菌中分离出来的。后来，它成为了PCR技术的重要基石，广泛应用于医学诊断、基因测序等多个领域。

CRISPR技术同样如此：它最初只是细菌DNA中一段引人注意的特殊重复序列，如今却已成为基因编辑疗法的核心技术基础。

这些先例无疑为研究人员重视ART系统提供了有力的支撑，但并不能保证它会沿着同样的路径走向实际应用。

Anthropic公司表示，他们将继续利用Claude模型从大量基因序列中挖掘研究线索、提出假设，并经过人工审阅后，由科学家开展实验验证工作。面对AI生成的大量候选报告，团队也在积极探索如何区分哪些建议值得实验检验、哪些应当暂时搁置，并将这些宝贵经验反馈到给Claude的指令中，以不断提升其发现能力。

（徽声在线 史正丞改写）