Claude découvre un nouveau système d'enzymes semblable à CRISPR après 21 heures d'analyse de données ADN. Anthropic indique que Claude a automatiquement identifié un système enzymatique jamais entièrement décrit dans l'ADN de bactériophages, des virus qui infectent les bactéries. Ce nouveau système, nommé ART, abréviation de array-associated reverse transcriptases, présente certaines caractéristiques rappelant CRISPR. Pendant la recherche, environ 950 agents Claude ont fonctionné en parallèle pendant 21 heures, utilisant environ 210 millions de jetons pour analyser plus de 200 000 reverse transcriptases. L'IA a réduit l'ensemble de données à 3 500 systèmes anormaux, puis sélectionné les 20 candidats les plus prometteurs avant de découvrir ART. Anthropic affirme qu'une telle tâche aurait pu prendre plusieurs semaines à plusieurs mois à un scientifique spécialisé. ART comprend une reverse transcriptase, un gène associé et une séquence d'ADN répétée structurée comme un tableau CRISPR. Des expériences initiales suggèrent que cette séquence produit de nombreux ARN courts distincts, ce qui soulève la possibilité qu'ART possède également un mécanisme « programmable » similaire à certains systèmes d'édition génique connus. Feng Zhang, l'un des pionniers de CRISPR au MIT et au Broad Institute, a jugé cette découverte « véritablement intrigante » et a considéré qu'il s'agit d'un exemple remarquable de la manière dont les agents IA peuvent contribuer à la découverte biologique. Cependant, la signification de cette découverte n'est pas encore déterminée. Anthropic admet elle-même ne pas connaître la fonction exacte d'ART, s'il présente des applications en biotechnologie, ni l'importance réelle de ce système. Des expériences en laboratoire sont toujours en cours. Le point remarquable réside donc non seulement dans ART, mais aussi dans le processus de découverte : l'IA a recherché elle-même les données, identifié des modèles anormaux, croisé les documents et formulé des hypothèses avant que des vérifications expérimentales humaines ne soient entreprises. Si ce modèle s'avère efficace à grande échelle, les agents IA pourraient devenir des outils considérables pour accélérer la recherche biologique et la découverte de médicaments.