Anthropic：Claude 自主發現新型酵素系統

Anthropic 宣布成立全新的生命科學研究團隊，並自設分子生物實驗室，讓 Claude 直接參與基礎生物學研究。在首項公開成果中，Claude 僅接受高層次的搜尋指令，便自主分析龐大的 DNA 序列資料庫，發現一種與非編碼重複序列相關的新型反轉錄酶系統，命名為 array-associated reverse transcriptases（ART）。該系統的定義特徵，過去僅在少數可編程的基因操作系統中同時出現，包括 CRISPR。

Anthropic 讓 Claude 搜尋 DNA 序列資料庫，發現一種與非編碼重複序列相鄰的反轉錄酶系統，命名為 ART，其特徵組合過去只見於少數可編程的基因操作系統。

Anthropic 表示，這套研究模式由人類科學家負責提出方向與執行實驗，Claude 則負責在資料中篩選異常訊號、提出假設並撰寫可讀的證據報告。公司同時公開預印本，說明該系統的來源、初步生化測試結果，以及後續研究方向。

Claude 發現的新型酵素系統是什麼？

這是位於噬菌體基因組中的反轉錄酶系統，基因旁邊帶有一組非編碼重複序列與一個功能未知的附屬蛋白，Anthropic 將其命名為 ART。

反轉錄酶（reverse transcriptase，RT）是負責把 RNA 複製成 DNA 的酵素。Anthropic 指出，這類酵素本身並非新發現，其基礎序列早在前人研究中被辨識，但過去無人注意到該基因所處的基因組環境。Claude 是首個指出其定義特徵的系統，包括與該基因相鄰的一組非編碼 DNA 重複序列，以及一個功能未知的附屬蛋白。

這些特徵之所以值得關注，在於它們的組合形式。Anthropic 說明，具備同類特徵組合的系統，至今只在少數項目中被發現，而這些系統全部具備可編程能力，並負責執行切割、複製與貼上 DNA 等操作。CRISPR 便是其中最具代表性的一例，目前已成為基因編輯藥物的技術基礎。

Claude 是如何自主完成這項發現的？

研究團隊向 Claude 發出搜尋 RT 新例的指令，約 950 個代理在 21 小時內耗用約 2.1 億詞元，比對 RT 家族並自行判斷候選，最終由一個代理發現異常重複模式。

Anthropic 描述的工作流程分為數個階段。Claude 先閱讀相關文獻，並以公開資料重現既有結果，藉此檢驗自身方法是否可靠。其後它搜尋不符合既有描述的家族成員或基因組鄰居，針對每個候選撰寫簡短報告，提出可能的功能並列出支持證據。

第二輪分析負責淘汰。Claude 會批判性檢視自己提出的證據，多數候選在此階段被排除；一輪調查最後可能只剩一個值得實測的候選，也可能全數落空。是次發現來自一項搜尋 RT 新例的計畫，團隊投入約 950 個代理、累計約 2.1 億詞元，在資料庫中搜尋了約 21 小時。

Anthropic 強調，人類的參與僅限於最初發出的指令與後續實驗室工作。實驗階段由人類科學家在標準菌株中表現該蛋白，並進行生化與結構層面的分析，Claude 則協助解讀數據。

這項發現的科學意義有哪些？

這是一個由 AI 代理提出、再經實驗室驗證的生物學發現。系統的完整功能尚未確立，但其特徵組合顯示具備可編程潛力，對基因操作工具的開發具有參考價值。

Anthropic 對這項結果的定位相當克制。公司指出，ART 的主要功能仍在研究中，現階段尚未確定其實際作用，公開的目的在於及早展示 Claude 的能力，並讓研究社群了解團隊正在處理的問題。

CRISPR 的發展路徑可作為參照。該系統最初只是細菌 DNA 中一段不尋常的重複序列，後來成為基因編輯藥物的核心工具；限制酶與 Taq 聚合酶同樣源自對自然界的偶然觀察，其後分別催生了生物技術產業與 PCR 診斷方法。Anthropic 認為，若 AI 能系統化地找出這類異常訊號，發現的速度有機會加快。

Anthropic 為何要設立生物實驗室？

Anthropic 認為研究流程需要人在每個環節與代理協作，因此自建實驗室並組成單一團隊。實驗室僅處理低風險等級研究，全部實驗由人類科學家執行。

Anthropic 表示，團隊於 2026 年春季成立，目標是檢驗通用 AI 模型能否系統化並加速這類發現。公司認為加速的關鍵在於建立新的研究方式，讓代理在每個步驟與人類協作，因此決定自設實驗室，並把訓練 Claude 理解生物學與執行實驗的工作交給同一個團隊。

就安全範圍而言，Anthropic 說明該實驗室位於美國灣區，外觀與一般分子生物實驗室無異，研究僅涉及最低兩級生物安全等級，亦即 BSL-1 與 BSL-2，不處理可感染人類的病原體。所有實驗室工作均由人類科學家完成；公司指出，雖然曾嘗試以 AI 加速實驗流程，但在分子生物學這類臨時性高的工作中，成效不及預期。

業界對這項成果有什麼反應？

CRISPR 先驅、MIT 教授張鋒審閱預印本後表示，這是 AI 代理參與生物發現的正面案例，並認為該重複序列的辨識值得進一步研究，期望更多科學家探索相關做法。

Anthropic 在公告中引述 CRISPR 基因編輯先驅、麻省理工學院及 Broad Institute 教授張鋒的意見。張鋒表示，這是 AI 代理如何貢獻生物發現的一個令人振奮的例子，並認為辨識出與反轉錄酶相關的 RNA 重複序列確實值得關注，也具有進一步研究的價值。他希望這項工作能鼓勵更多科學家探索 AI 在自身研究中的應用方式。

值得注意的是，公開時間早於完整結論。Anthropic 承認 ART 的功能尚未釐清，選擇在早期階段分享，是為了讓外界及早了解其研究方向與方法。

出處連結有哪些？

本文資訊整理自 Anthropic 官方公告及其公開預印本，內容涵蓋研究團隊組成、代理規模與詞元用量，數據以官方公布為準。

本文內容整理自 Anthropic 官方公告，包括研究團隊組成、ART 系統的定義特徵、代理規模與詞元用量，以及張鋒對預印本的評論。相關技術細節與實驗結果以官方公告及預印本為準。

常見問題有哪些？

以下整理三個常見疑問，涵蓋 ART 的功能是否已知、代理的實際參與程度，以及實驗室的安全範圍與研究方向。

總結：AI 在生物研究中的角色是什麼？

在這項案例中，AI 的角色是搜尋與假設的生成者，負責在龐大序列資料中找出異常訊號；人類則負責設定方向與驗證結果。發現的價值最終仍取決於實驗室能否確立其功能。

這項成果顯示，AI 代理目前已能在結構化的科學資料中承擔篩選與假設生成的工作，並把人類科研注意力集中在少數值得實測的候選之上。不過，發現的門檻並未因此降低，Anthropic 自身的表述亦強調，ART 的意義要待功能確立後才能判斷。對關注 AI 與科學交集的讀者而言，這是一個方法論層面的訊號：工具已經進入實驗流程，但驗證的責任仍在人類手上。