Anthropic称Claude自主发现新型酶系统，类比Crispr
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载近千智能体协作搜寻
Anthropic 在 2026 年春季组建了一支生命科学研究团队，并搭建了自己的湿实验室，目标是用通用 AI 模型系统化地加速生物学发现。他们让 Claude 智能体在 DNA 序列数据库中大规模搜索，寻找未被表征的蛋白质家族并生成假设。在一次早期研究项目中，约 950 个 Claude 智能体同时工作，消耗了 2.1 亿个 token，持续运行 21 小时。最终，其中一个智能体在数据集中注意到一段不寻常的重复模式，并将其标记出来供人类研究人员审查。Anthropic 表示，科学家的参与仅限于最初给出高层级指令以及后续的实验室验证工作。这种将智能体集群用于海量数据筛查的做法，与以往依赖单个模型或人工逐条比对的方式不同，它把搜索规模提升到了近千个并行单元，但同时也带来了对计算资源和 token 消耗的极高要求。
重复序列指向新酶系统
被智能体标记出的重复模式，经过进一步分析和实验室测试后，被确认为一种此前未被表征的酶系统，存在于感染细菌的病毒——噬菌体之中。Anthropic 将这一系统与 CRISPR 相类比，因为 CRISPR 最初也是在细菌 DNA 中被注意到的一段异常重复序列。不过，Anthropic 承认目前尚不清楚这个新酶系统具体执行什么功能，只是指出它具备一组此前仅在少数其他系统中同时出现过的特征，而那些系统都是可编程的，能够执行切割、复制等操作。公司表示，之所以在功能未知时就提前分享，是为了展示 Claude 的能力，并让更广泛的研究社区了解他们正在做的工作。与 CRISPR 已经发展成广泛使用的基因编辑工具不同，这个新发现是否具有实际应用价值，甚至能否像 CRISPR 那样带来变革，目前都还没有答案。
适用范围与当前限制
这项发现来自 Anthropic 新成立的湿实验室，也是该实验室公布的首个成果。公司正在努力吸引更多科学家加入，并计划向药物发现等领域扩展。对读者而言，这意味着 AI 模型在生物学研究中的角色正在从辅助分析向自主提出候选发现延伸，但整个流程仍然离不开人类设定的初始提示和后续的实验室验证。近千个智能体、21 小时、2.1 亿 token 这些数字，勾勒出一次发现所需的算力与时间成本，也说明这种方法目前更适合在已有的大型 DNA 数据库中做模式筛查，而非替代完整的实验科学。Anthropic 自己也强调，该酶系统的功能尚未确定，距离实际应用还有很长的路。与此同时，其他 AI 公司也在转向科学研究来证明模型价值，但各自路径并不相同。
为什么值得看
大模型智能体集群在生物数据中自主发现新结构，验证AI在科研场景的规模化应用潜力。
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