Американската компанија Anthropic за развој на вештачката интелигенција го објави првото големо откритие од својата лабораторија за молекуларна биологија: претходно непознат ензимски систем, независно откриен од нивниот модел Claude.
Компанијата го истакнува ова како јасен доказ дека вештачката интелигенција може драстично да ги забрза основните научни истражувања, пренесува агенцијата АФП.
Ензимските системи пронајдени во природата стојат зад некои од најголемите пресвртници во биологијата – од алатките што ја поттикнаа биотехнолошката индустрија до методите за репликација на ДНК кои се основа на современите медицински испитувања. Според компанијата, околу 950 софтверски агенти управувани од „Клод“ пребарувале низ генетската база на податоци во текот на 21 час.
За тоа време, агентите пронашле повеќе од 200.000 гени за еден вид ензим и избрале 20 од нив кои заслужуваат подетална анализа. На научниците вообичаено би им биле потребни недели, па дури и месеци работа за ваков потфат.
Claude has discovered a previously unknown enzyme system hidden in the DNA of bacteriophages. Beside the enzyme’s gene sits a long array of repeating DNA—a structure that looks somewhat similar to CRISPR.
We don’t yet understand what this system does, but only a handful of known systems share its features, and all of them are able to cut, copy, and paste DNA. Historically, the discovery of such programmable systems has helped revolutionize medicine. CRISPR, for instance, is now the foundation of genetic medicines. But it will take much more work to learn what this system does, and whether it can be put to similar use.
Read more: https://t.co/RuEosScSMb
— Anthropic (@AnthropicAI) September 23, 2026
AI агентите го забележаа она што луѓето го пропуштија
Anthropic нагласува дека улогата на нивните истражувачи била сведена само на давање почетни насоки и спроведување експерименти во лабораторијата, додека агентите со вештачка интелигенција сосема независно одлучувале кои насоки да ги следат.
Еден од агентите забележал нешто кај вирусите што ги напаѓаат бактериите, а што претходно им избегало на научниците: низа кратки, повторливи делови од ДНК лоцирани веднаш до два гена – едниот за познат ензим (реверзна транскриптаза), а другиот за целосно непознат протеин.
Ваквиот распоред потсетува на CRISPR, природен одбранбен механизам на бактериите кој научниците го претворија во моќна алатка за прецизно уредување на гените и кој денес широко се користи во медицината.
„Напредок во борбата против болестите што нè мачат со милениуми“
Извршниот директор на Anthropic, Дарио Амодеи – кој неодамна повика на забавување на развојот на вештачката интелигенција поради безбедносни ризици – исто така го претстави ова откритие во своето обраќање до Советот за безбедност на ОН преку видео-врска. Тој изјави дека резултатите се прелиминарни, но би можеле да претставуваат сосема нов механизам за уредување на гените со примена во генската терапија, предвидувајќи „длабок напредок во блиска иднина во борбата против болестите што го мачат човештвото со милениуми“.
Сè уште не е утврдена точната функција на новиот систем, наречен ART. Компанијата наведува дека првичните експерименти сугерираат оти системот може да се програмира, слично како CRISPR. Резултатите се објавени како прелиминарна научна работа (preprint) и сè уште чекаат официјална рецензија од други научници.
Фенг Џанг, пионер во технологијата CRISPR и професор на МИТ и Broad Institute, изјави за Anthropic дека откритието на повторливи сегменти на ДНК е „навистина интригантно“ и „заслужува понатамошно истражување“. Амодеи исто така истакна дека истражувачки тим од Универзитетот Стенфорд независно опишал сличен, но сепак различен систем, кој се развивал одделно.
Амодеи: Математиката е решена; сега е ред на биологијата
Во детална објава на платформата X, Амодеи објасни како Claude го завршил најголемиот дел од работата: „Нашиот тим за биологија предложи широка област на проучување; Claude самостојно ја проучи литературата и огромните количества геномски податоци, откри нешто интересно, а потоа предложи експерименти кои нашиот тим подоцна ги спроведе во лабораторијата“.
Today we announced the Claude-led discovery of a molecular machine that we suspect could represent a new gene editing mechanism. Its precise function, biotechnological utility (if any), or level of significance is not yet clear, but at minimum it is work I would have been proud to do as a PhD student. The work was done mostly, though not entirely, by Claude: our life sciences team suggested a broad area of research, Claude read through the literature and a bunch of genome data and discovered something interesting, then Claude proposed experiments to verify the discovery and our team carried them out.
It’s easy to dismiss this as a one-off or curiosity, but we’ve repeatedly seen a pattern where AI performance in new intellectual domains goes from weak to superhuman in a matter of a few years. In 2023 models struggled to do math at the level of an average high-school student. In 2024 they started to do well on math competitions for the best high-schoolers in the country, in 2025 they started to solve minor open problems, in early 2026 more significant open problems, and in late 2026 they are beginning to solve the top few open problems in all of mathematics. We believe AI for biology is on a similar exponential trend.
The main difference between biology and mathematics, of course, is that math can be done purely theoretically, while biology requires experimentation. Some have used this to draw the conclusion that AI’s utility in biology will be limited. We think this is wrong. As we’ve demonstrated today, humans can collaborate with AI to perform the experiments, validate key results in a few weeks and, if necessary, work with the AI to iterate on what they find. Eventually it may even be possible for Claude itself to safely perform the experiments by autonomously controlling lab equipment, with appropriate safeguards in place, but we aren’t doing that today (our lab is also a BSL1/BSL2 facility that doesn’t handle materials dangerous to humans).
More broadly, biomedical advancement has many stages — from fundamental biology discoveries, to translational research, to drug discovery, clinical trials, and finally the actual delivery of medicines and health care to patients. We are also interested in these later stages, but even simply accelerating the first stage of fundamental biological discoveries has the potential to speed up and broaden the entire pipeline. Improving our understanding of biology and sharpening biologists’ tools can drive forward all of the later stages, for example by identifying new drug targets, finding new therapeutic modalities, allowing for more precise measurement, and speeding up the experimental loop which itself further accelerates our understanding of biology. This will not in itself speed up clinical trial times, but if it succeeds it could greatly increase the number of promising candidates that go into the pipeline — an increase in throughput even though latency remains.
In Machines of Loving Grace, I wrote about AI’s potential to “cure most diseases in 5-10 years” — a goal that sounds impossible, but one I believe is just barely possible if AI is applied to every stage of the pipeline. The first step is showing that AI can first help with, and then drive, biological discoveries.
Claude’s discovery is the latest in a line of related prior work that goes back decades, beginning with systems like CRISPR, and continuing with discoveries like the bridge recombinase and VIPR in the past few years. Recently, there has been heightened interest in systems based on reverse transcriptase (RT) enzymes, the enzyme underlying the system Claude identified. And most recently, a Stanford team working independently described a novel RT system with an associated non-coding array that is in some ways similar to the one Claude found, though they are distinct systems that evolved independently from each other. I believe that we’re at the very beginning of finding such systems and developing them into powerful tools for biotechnology.
I’m proud of the resources Anthropic has invested in accelerating the public benefits of AI through the life sciences, and we’re aiming both to grow our life sciences team and to work with other scientists to extend this approach to a broad range of problems. If you have a proposal for a research collaboration or are interested in joining our life sciences team, please reach out.
— Dario Amodei (@DarioAmodei) September 23, 2026
Тој додаде дека, иако е лесно ова да се отфрли како обична случајност, вреди да се забележи неверојатното темпо на развој: „Во 2023 година, моделите имаа потешкотии со математика на ниво на просечен ученик во средно училиште. Една година подоцна, тие решаваа задачи од национални натпревари; до 2025 година почнаа да се справуваат со нерешени математички проблеми, а денес решаваат некои од најтешките отворени проблеми во математиката. Веруваме дека биологијата е пред сличен експоненцијален раст“.
Иако многумина тврдеа дека опсегот на вештачката интелигенција во биологијата ќе биде ограничен бидејќи оваа област – за разлика од математиката – бара лабораториска работа, Амодеи истакнува дека луѓето и машините можат да соработуваат, при што луѓето би ги спроведувале експериментите предложени од вештачката интелигенција. На долг рок, тој не ја исклучува можноста Claude самостојно да ракува со лабораториска опрема, под услов да се воспоставени строги безбедносни мерки.
Може ли AI да излекува повеќето болести за 5 до 10 години?
Амодеи се наврати и на еден претходен есеј во кој изнесе теза дека вештачката интелигенција би можела да излекува повеќето болести во рок од пет до десет години. Тој признава дека ова звучи невозможно, но смета дека е остварливо доколку технологијата се интегрира во секоја фаза – од фундаментални откритија до клинички испитувања. Забрзувањето на почетната фаза, според него, би можело драстично да го зголеми бројот на потенцијални лекови што влегуваат во процесот на тестирање.
Биолошката лабораторија на компанијата Anthropic беше отворена оваа пролет во областа на Сан Франциско. Компанијата нагласува дека не работи со патогени опасни за луѓето и дека, засега, сите физички експерименти ги спроведуваат исклучиво научници-луѓе.