Anthropicはlife sciences research groupと自社labを紹介し、Claude agentsがCRISPRを思わせるrepeat arrayを持つarray-associated reverse transcriptasesを見つけたと発表しました。 科学AIはpaper要約や仮説支援から、public sequence databaseの探索、候補選別、人間のwet-lab検証を組み合わせる研究workflowへ進みます。研究機関には再現性、biosafety、credit、公開時期の設計が必要になります。 Claudeをbiology researchの探索役に置く Anthropicは2026年9月23日、life sciences research groupと自社laboratoryを紹介し、Claudeを使った初期成果として新しいenzyme systemの発見を発表しました。対象はDNA sequence databaseから未解明のprotein familiesを探し、仮説を作り、実験で確かめる研究workflowです。Claudeは科学者から高い水準の指示を受け、reverse transcriptase周辺の特徴を調べる過程で、CRISPRに似たrepeat arrayを持つ候補を見つけたと説明されています。 950 agentsと210 million tokensで候補を絞る 記事によると、Claude agentsは約21時間で検索を行い、950前後のagentsが210 million tokensを使いました。200,000件超のreverse transcriptasesを集め、3,500件の新しいcandidate systemsを拾い、その中から20件の有望候補へ絞っています。Claudeが注目したsystemはarray-associated reverse transcriptases、略してARTと呼ばれ、bacteriophagesに多く見られるRT、隣接するpartner gene、均等間隔のDNA repeat arrayで構成されます。 発見はまだ機能解明の途上にある Anthropicは、ARTのprimary functionはまだ研究中だと明記しています。ただし初期実験では、ART arrayが異なるshort RNAsとして発現していることが示され、programmableな仕組みが関わる可能性があるとしています。lab workは人間の科学者が行い、同社のlabはBSL-1とBSL-2の低いbiosafety risk levelの範囲で作業し、人に感染するpathogensは扱わないと説明されています。pre-printも公開されました。 科学AIでは検証と公開順序が焦点になる この発表の意味は、AIが単にpaperを要約するだけでなく、探索、仮説生成、候補の批判的評価まで研究processに入る点です。一方で、生物学の発見は機能検証、再現性、biosafety、研究者へのcredit、早期公開の範囲を慎重に扱う必要があります。研究機関が同様のworkflowを使う場合、AIが出した候補の記録、人間によるreview、実験条件、外部共有の基準を先に決めておくことが重要です。