Anthropic 在 2026 年 9 月 23 日公布了其新生命科學研究組和實驗室的第一批成果：Claude 在大規模基因組資料中識別出一套此前未被作為完整系統描述的酶系統，Anthropic 將其命名為 ART（array-associated reverse transcriptases，陣列相關逆轉錄酶）。這項工作比較值得注意的地方，一方面是 ART 本身，另一方面是 AI 在發現過程中承擔的角色。
1. Claude 到底發現了什麼
ART 主要存在於噬菌體（bacteriophages）中，由三個相互鄰近的部分構成：
Reverse transcriptase
↓
+
+
repeat ─ repeat ─ repeat ─ repeat ─ …
DNA repeat array
其中最主要的酶是逆轉錄酶（Reverse Transcriptase, RT），也就是把 RNA 信息轉寫成 DNA 的酶。
這個 RT 本身並不是 Claude 第一次發現的。它此前已經在一類大型噬菌體中被研究者記錄過。Claude 新識別出來的是它周圍的一整套結構，包括一個此前功能未知的鄰近蛋白，以及一長串規則排列的非編碼 DNA 重複序列。也就是說，Claude 看出「這些東西可能共同構成一個生物學系統」，而此前研究沒有把它們作為這樣的一個整體來認識。
之所以會讓研究者想到 CRISPR，是因為這串 DNA 的排列方式很像 CRISPR array。Anthropic 的初步實驗還發現，ART 的這些重複序列會被表達成許多不同的短 RNA。這又增加了一層與 CRISPR 類似的特徵。
但是目前必須非常嚴格地區分：
「CRISPR-like repeats」並不等於「新的 CRISPR」。
Anthropic 目前甚至還不知道 ART 的主要生物學功能，也沒有證明它能像 CRISPR-Cas 一樣按照 RNA 指引切割或者編輯 DNA。所謂「類 CRISPR」，現在主要指它的基因組結構和 RNA 表達形式具有相似特徵。
2. Claude 是怎麼找到它的
這部分可能比 ART 本身更值得關注。
Anthropic 給 Claude 的最初任務相當高層：
在巨大的 DNA 序列資料庫中尋找有意思的新型 RT 系統。
之後大約 950 個 Claude agent/session 並行工作約 21 小時，總計使用約 2.1 億 tokens。它們首先收集了超過 20 萬個 RT，從中識別約 3500 個新的候選系統，最後將值得深入研究的候選壓縮到約 20 個。
流程大致可以寫成：
公開 DNA / 蛋白質資料
↓
>200,000 RT sequences
↓
Claude 分類、比較、尋找異常
↓
~3,500 candidate systems
↓
文獻檢索 + genomic neighborhood 分析
↓
~20 high-interest candidates
↓
ART
↓
人類研究者實驗驗證
其中有一個 Claude agent 在查看 RT 附近的原始 DNA 序列時注意到一組異常整齊的 tandem repeat array。隨後它自己繼續做了幾件事，包括計算 repeat 數量、測量間距、與已知 RT 系統比較，以及搜索文獻確認以前是否有人描述過這種組合。最後才把它提交給人類研究者。
因此這次所謂的 autonomous discovery 比通常的「研究人員問 AI 一個問題，AI 給答案」要進一步。研究者設定了研究方向和初始 prompt，但候選搜索、異常識別以及相當一部分後續分析由 Claude agent 自行完成。
3. 人類仍然做了什麼
Anthropic 對這一點說得比較清楚。
真正的濕實驗（wet lab）全部由人類完成。Claude 找到候選之後，研究人員要把相應蛋白表達出來，再進行生化和結構分析。Claude 可以繼續協助解釋實驗資料，但是目前沒有自主操作實驗室。
Anthropic 為此在灣區建立了自己的分子生物學實驗室，目前只進行 BSL-1 和 BSL-2 等級的研究，不處理能感染人類的病原體。
所以完整鏈條更接近：
人類：確定研究領域
↓
AI：大規模探索
↓
AI：發現異常
↓
AI：形成候選解釋
↓
人類：審查
↓
人類：實驗
↓
AI + 人類：分析結果
↓
新一輪實驗
4. 這件事真正特殊的地方
以往用計算方法進行 genome mining（基因組挖掘）本身並不新鮮。生物信息學家早就會搜索數十萬甚至數百萬條序列，通過序列相似性、基因鄰域和進化關係尋找新蛋白。
這次比較新的地方是，大語言模型 agent 開始介入以前相當依賴研究者判斷的那一層：
「這個 pattern 有點奇怪」
↓
「值得繼續追嗎？」
↓
「它可能代表什麼系統？」
↓
「以前有人報告過嗎？」
↓
「哪些候選值得花濕實驗成本？」
Anthropic 特別強調 scientific taste，也就是研究者在大量可能方向中判斷「哪一個值得追」的能力。他們現在甚至把 Claude 產生的數百到數千份候選報告本身當成研究對象，分析什麼樣的候選會被專家留下，再把這種判斷反饋給 Claude。
這使 AI 的位置從：
scientist → question → AI → answer
逐漸變成：
scientist
↓
AI explores a large scientific search space
↓
AI proposes unusual hypotheses
↓
scientist experimentally filters them
5. 現階段不應把它說成「Claude 發明了下一個 CRISPR」
目前證據還遠遠達不到這一步。
Anthropic 已經確認 ART 的基因組結構，並獲得了 repeat array 產生短 RNA 的初步實驗證據，但 ART 究竟幹什麼仍然未知。它可能是一個防禦系統、某種噬菌體生物學機制，或者具有其他作用。是否可以編程、是否會切 DNA、是否能進行基因編輯，目前都沒有得到證明。Anthropic 發布的是 preprint 階段成果，尚未完成同行評議。
所以目前最準確的描述應當是：
Claude 在已知序列資料中自主識別出了一個此前沒有被人類作為完整系統認識的生物學模式，Anthropic 的實驗已經驗證了其中一部分預測；它是否會成為新的生物技術工具，目前尚不知道。
而從 AI 發展角度看，這項工作的意義可能比 ART 最後到底有沒有用更大，因為它第一次比較完整地展示了大量通用 AI agents 可以承擔「搜索龐大科學空間、發現異常、追查文獻、形成候選假說」，然後由實驗科學家完成驗證的工作模式。Anthropic 自己也把這項成果定位為其新生命科學實驗室的早期案例，而不是已經成熟的 CRISPR 級生物技術突破。
Anthropic 原文：Claude discovers a novel enzyme system with CRISPR-like repeats