2026-09-29
Anthropic宣布其AI模型Claude在DNA序列数据中发现新型酶系统,与CRISPR存在相似特征,引发科学界关注。基因编辑公司股价出现波动,研究团队正深入探索其潜在应用。 ... [详细]
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徽声在线9月24日讯(编辑 李明轩)在人工智能与生物科技交叉领域迎来重大突破之际,当地时间周三,知名AI研究机构Anthropic对外披露,其研发的Claude智能模型在解析海量DNA序列数据时,意外捕获了一种此前未被完整记录的酶系统。该系统的重复序列排列模式与CRISPR基因编辑技术存在显著相似性,这一发现立即引发了科学界的广泛关注。 据悉,这是Anthropic新成立的生物实验室发布的首项重要研究成果。该实验室于今年早些时候在旧金山湾区正式成立,旨在探索AI技术在生命科学领域的应用潜力。 消息公布后,基因编辑行业股价出现波动。CRISPR Therapeutics(CRSP)股价下跌5.54%,Beam Therapeutics(BEAM)下滑6.02%,而Prime Medicine(PRME)更是重挫11.58%,市场反应凸显了这一发现对行业格局的潜在影响。 在审阅相关预印本论文后,CRISPR基因组编辑领域的权威专家、麻省理工学院及博德研究所教授张锋评价道:“这堪称AI助力生物学探索的典范案例。与逆转录酶相关联的RNA重复序列阵列的发现,不仅揭示了生命科学的未知领域,更为后续研究开辟了新路径。我期待更多科研人员能借助AI工具,加速科学发现的进程。” 然而,Anthropic也明确指出,目前对新酶系统的功能认知仍十分有限。研究人员尚未确定其核心作用,也未证实其能否像现有基因编辑工具那样,实现对DNA的精准修改。 AI智能体集群发力,21小时锁定关键线索 据Anthropic介绍,研究团队向Claude下达的任务是从庞大的DNA数据库中筛选出具有研究价值的逆转录酶系统。逆转录酶是一类能够以RNA为模板合成DNA的特殊酶类。 在长达约21小时的持续搜索中,近950个Claude智能体共同消耗了约2.1亿个token。最终,一个智能体在某个逆转录酶基因附近发现了排列规律的重复DNA序列,这一发现为后续研究奠定了基础。 随后,AI系统对这些序列的排列模式、间距特征进行了深入分析,并与已知系统进行了对比,同时检索了大量相关文献,最终形成研究报告供人类专家审阅。研究团队在此基础上开展了进一步的实验验证工作。 研究团队将这一新发现命名为“阵列相关逆转录酶系统”(ART)。该系统主要存在于噬菌体中,其基因组结构包含逆转录酶基因、相邻的伴随基因以及一组重复DNA序列。 尽管逆转录酶本身已有研究记录,但此次发现的亮点在于识别出了它与周围非编码DNA序列、功能未知的伴随蛋白共同构成的系统,这为理解生命活动的复杂性提供了新视角。 不过,这一发现过程也带有一定的偶然性。研究团队在预印本论文中透露,为验证AI的发现能力,他们重复运行了10次相同搜索任务。虽然几乎每次都能接触到ART相关基因位点,且两次对相关谱系进行了深入研究,但无一例外都未能读取逆转录酶基因上游的DNA区域,因此均错过了该阵列。 研究团队认为,这主要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已经能够提供有价值的研究线索,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:相似特征背后的差异 这项发现之所以引人注目,很大程度上是因为它与CRISPR技术存在相似特征。 通俗来讲,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,并不等同于已经具备可编程基因编辑能力。Anthropic强调,目前公布的是一个值得深入研究的新系统,其具体作用仍需进一步验证。 从自然现象到生物技术工具的跨越 研究人员之所以对这类发现如此重视,也有生物技术发展史上的成功案例作为支撑。 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发现的。其天然作用是破坏入侵病毒的DNA,而科研人员后来利用这些酶实现了DNA的切割与拼接,从而推动了现代生物技术产业的蓬勃发展。 再如,Taq聚合酶源自美国黄石公园温泉中的一种耐热细菌。这种能够在高温下复制DNA的酶,后来成为PCR技术的核心组件,广泛应用于医学诊断、基因测序等领域。 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技术基石。 这些先例为ART系统的研究提供了宝贵借鉴,但并不能保证它会沿着相同的路径走向实际应用。 Anthropic表示,团队正利用Claude从海量基因序列中挖掘研究线索、提出科学假设,并经过人工审阅后,由科学家开展实验验证。面对AI生成的大量候选报告,团队也在探索如何有效区分值得实验检验的建议与应当搁置的建议,并将这些经验反馈到给Claude的指令中,以不断提升研究效率。 (徽声在线 李明轩) |
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