La inteligencia artificial de Anthropic identificó una estructura biológica desconocida tras analizar más de 200 000 enzimas. El hallazgo, comprobado parcialmente en el laboratorio, abre una nueva línea de investigación sobre el ADN, aunque todavía se desconoce para qué sirve el sistema.
La inteligencia artificial ha dado un paso relevante en la investigación biológica. Anthropic ha anunciado que Claude identificó un sistema enzimático hasta ahora no caracterizado, presente principalmente en virus que infectan bacterias y asociado a unas secuencias repetidas de ADN que recuerdan a las del sistema CRISPR.
El descubrimiento llegó después de que aproximadamente 950 agentes de IA trabajaran durante 21 horas analizando grandes cantidades de información genética. Los investigadores humanos habían establecido el objetivo general de la búsqueda, pero los agentes seleccionaron por sí mismos las estructuras que consideraban interesantes y profundizaron en su análisis.
El resultado es un candidato biológico al que Anthropic ha denominado ART, por las siglas en inglés de transcriptasas inversas asociadas a matrices de repeticiones.
El anuncio, publicado el 23 de septiembre de 2026, plantea una posibilidad de gran interés: que sistemas de inteligencia artificial de propósito general ayuden a encontrar mecanismos biológicos que habían pasado inadvertidos en bases de datos ya estudiadas.
Hay, sin embargo, una limitación fundamental. Anthropic todavía no conoce la función principal de ART ni ha demostrado que pueda utilizarse para editar genes como CRISPR. La investigación se encuentra en una fase temprana.
Cómo encontró Claude una estructura que había pasado inadvertida
La investigación comenzó con una petición relativamente amplia: buscar ejemplos interesantes de transcriptasas inversas en una enorme base de datos de secuencias genéticas.
Las transcriptasas inversas son enzimas capaces de copiar información del ARN al ADN. Se conocen desde hace décadas, pero los científicos siguen encontrando nuevas familias y funciones asociadas a ellas.
Para explorar ese universo, Anthropic puso a trabajar en paralelo a cientos de agentes de Claude.
El sistema reunió información sobre más de 200 000 transcriptasas inversas, identificó aproximadamente 3 500 sistemas candidatos y redujo la selección a 20 propuestas que merecían un examen más detallado.
En una de esas investigaciones, un agente detectó algo inesperado: junto al gen de una transcriptasa inversa aparecía una sucesión ordenada de secuencias de ADN repetidas.
No se trataba simplemente de encontrar una enzima nueva. La pista relevante era la organización de los elementos situados a su alrededor.
El agente examinó la disposición de las repeticiones, comparó el patrón con sistemas conocidos y revisó la bibliografía para averiguar si alguien lo había descrito antes.
Después elaboró un informe para los investigadores humanos.
El hallazgo consistió en reconocer una combinación de elementos que no había sido caracterizada como un sistema biológico propio.
Qué es ART, el sistema descubierto por la IA
El sistema identificado por Claude recibe el nombre de ART y aparece principalmente en bacteriófagos, los virus que infectan bacterias.
Según la descripción de Anthropic, está formado por tres componentes principales:
- Una transcriptasa inversa, capaz de copiar información del ARN al ADN.
- Un gen asociado, que codifica una proteína cuya función todavía se desconoce.
- Una matriz de secuencias repetidas de ADN, organizadas de forma regular junto a los otros componentes.
Esta última característica llamó especialmente la atención de los investigadores.
La organización de las repeticiones recuerda a determinadas estructuras presentes en los sistemas CRISPR, conocidos por su papel en la defensa de las bacterias frente a los virus y por sus aplicaciones posteriores en edición genética.
No obstante, la semejanza estructural no demuestra que ART funcione como CRISPR.
Por ahora, el equipo ha identificado una arquitectura biológica inusual y ha obtenido resultados experimentales que justifican seguir investigándola.
Por qué el descubrimiento recuerda a CRISPR
CRISPR comenzó a llamar la atención de los científicos por la presencia de secuencias repetidas de ADN en determinados microorganismos.
Con el tiempo se descubrió que esas estructuras formaban parte de sistemas de defensa capaces de reconocer material genético invasor.
Posteriormente, los investigadores aprendieron a adaptar determinados componentes de CRISPR para dirigir modificaciones genéticas con gran precisión.
El caso de ART presenta una coincidencia inicial: también incorpora una serie de repeticiones organizadas junto a genes relacionados con una maquinaria molecular.
Los primeros experimentos del laboratorio de Anthropic han mostrado que la matriz de ART se expresa en forma de distintos ARN cortos.
Ese resultado es importante porque sugiere que las repeticiones no son necesariamente un elemento pasivo de la secuencia genética.
Sin embargo, todavía no se ha determinado qué hacen esos ARN, con qué interactúan ni qué función desempeña el conjunto.
ART podría revelar un mecanismo biológico desconocido, pero aún no puede describirse como una nueva herramienta de edición genética.
El laboratorio confirmó parte de la hipótesis de Claude
El descubrimiento no se quedó en un informe generado por inteligencia artificial.
Tras seleccionar el candidato, los científicos de Anthropic realizaron experimentos físicos de laboratorio para estudiar sus componentes.
La compañía asegura que esos trabajos permitieron comprobar que la matriz de repeticiones da lugar a varios ARN cortos diferenciados.
Se trata de una observación que respalda la existencia de una organización funcional digna de estudio.
No obstante, los experimentos realizados hasta ahora no han establecido cuál es la actividad biológica principal de ART.
Esta distinción resulta esencial para interpretar correctamente el anuncio.
Claude identificó el patrón, formuló una hipótesis y orientó el análisis. Los investigadores humanos realizaron las pruebas experimentales e interpretaron sus resultados junto con la IA.
La inteligencia artificial contribuyó al descubrimiento, pero no sustituyó la validación científica en el laboratorio.
Una investigación de 21 horas con unos 950 agentes de IA
La dimensión computacional del trabajo es uno de los aspectos más llamativos.
Anthropic afirma que la búsqueda requirió aproximadamente 210 millones de tokens, procesados por unos 950 agentes a lo largo de 21 horas.
Un token es una unidad de texto utilizada por los modelos de inteligencia artificial para procesar y generar información. No equivale necesariamente a una palabra completa.
La compañía presenta esas cifras como ejemplo de la capacidad de los agentes para dividir una investigación extensa en numerosas tareas.
Unos pueden revisar publicaciones científicas; otros, comparar secuencias; otros, descartar candidatos que encajan con sistemas ya conocidos.
La utilidad de este enfoque no reside únicamente en trabajar deprisa, sino en explorar simultáneamente muchas hipótesis y dedicar más atención a las que parecen prometedoras.
Anthropic sostiene que una investigación de este tipo puede exigir semanas o meses de trabajo a especialistas humanos.
Esa comparación procede de la propia empresa y no constituye, por sí sola, una medición independiente de cuánto tiempo habría requerido exactamente el mismo descubrimiento sin IA.
Anthropic estrena un laboratorio de biología en California
El anuncio coincide con la presentación de un nuevo grupo de investigación biológica de Anthropic.
El laboratorio, situado en el área de la bahía de San Francisco, reúne a científicos especializados en proteínas, genómica, evolución molecular y análisis computacional del ADN.
El proyecto se formó durante la primavera de 2026 con un objetivo concreto: estudiar si los modelos generales de inteligencia artificial pueden acelerar la investigación de mecanismos biológicos fundamentales.
El equipo no se limita a utilizar Claude para redactar informes.
Su metodología combina búsqueda computacional, elaboración de hipótesis y experimentos realizados por científicos humanos.
La compañía indica que trabaja con los niveles de bioseguridad BSL-1 y BSL-2 y que no manipula patógenos capaces de infectar a seres humanos.
También aclara que todos los experimentos físicos son ejecutados por personas, aunque la IA puede contribuir al diseño de hipótesis y al análisis posterior de los resultados.
Cómo trabaja Claude cuando investiga una familia de proteínas
Anthropic ha descrito el procedimiento que sigue su equipo en una investigación habitual.
Primero, Claude estudia la literatura científica de una familia de proteínas y reproduce determinados resultados publicados utilizando datos disponibles.
Ese paso permite comprobar si el sistema está interpretando correctamente el conocimiento existente.
Después busca miembros de la familia o genes próximos cuya organización no encaje con ningún mecanismo descrito.
Cuando encuentra un candidato, redacta un informe comprensible para los investigadores. En él expone una posible función y los indicios que respaldan la propuesta.
A continuación, otros análisis examinan críticamente la hipótesis.
La mayoría de los candidatos quedan descartados antes de llegar al laboratorio.
Solo aquellos que resisten esa revisión se seleccionan para pruebas experimentales.
Es un proceso importante porque una IA puede generar muchas explicaciones plausibles, pero la plausibilidad de un informe no demuestra que una hipótesis sea correcta.
La diferencia entre detectar una anomalía y realizar un descubrimiento
Encontrar un patrón extraño en una base de datos no basta para demostrar que existe un mecanismo biológico nuevo.
En primer lugar, hay que descartar que el patrón ya haya sido descrito en otra publicación.
Después, debe comprobarse si la organización genética observada aparece de manera consistente y si sus componentes muestran alguna actividad.
Por último, los científicos necesitan determinar qué hace el sistema y en qué condiciones funciona.
En ART, Anthropic ha avanzado en las primeras etapas: identificó una organización no caracterizada y observó experimentalmente la producción de ARN cortos.
La parte decisiva sigue abierta.
Todavía debe establecerse qué papel desempeña la transcriptasa inversa, qué función tiene la proteína asociada y para qué sirven las repeticiones.
Por ello, el anuncio debe entenderse como un hallazgo biológico preliminar con resultados experimentales iniciales, no como una tecnología ya disponible para la medicina.
Un pionero de CRISPR destaca el interés del hallazgo
El equipo de Anthropic compartió su manuscrito preliminar con Feng Zhang, investigador del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y del Broad Institute, y una de las figuras destacadas en el desarrollo de herramientas de edición genética basadas en CRISPR.
Zhang consideró especialmente interesante la identificación de matrices de ARN repetidos asociadas a transcriptasas inversas.
También señaló que el resultado merece nuevas investigaciones y que constituye un ejemplo de cómo los agentes de IA pueden contribuir al trabajo científico.
Su valoración respalda el interés del candidato identificado, pero no equivale a una confirmación de que ART tenga aplicaciones terapéuticas ni a una validación definitiva de su función.
Anthropic ha difundido los primeros resultados mediante un manuscrito preliminar, de modo que la investigación todavía debe someterse al escrutinio científico correspondiente.
¿Puede ART convertirse en una herramienta de edición genética?
Es una de las posibilidades que despiertan mayor curiosidad, pero también la que requiere más prudencia.
Anthropic explica que algunas de las características observadas en ART aparecen conjuntamente en un grupo reducido de sistemas biológicos conocidos.
Varios de esos sistemas pueden programarse y realizar operaciones relacionadas con el material genético, como cortar, copiar o insertar ADN.
Esa semejanza justifica investigar si ART posee alguna capacidad comparable.
Sin embargo, no se ha demostrado que ART pueda cortar ADN en una secuencia elegida, corregir mutaciones ni modificar células con fines terapéuticos.
Tampoco existe, a partir de los resultados anunciados, una aplicación médica concreta.
Los próximos experimentos deberán determinar si la estructura identificada tiene una función aprovechable y cuáles serían sus limitaciones.
La historia de CRISPR demuestra que una observación básica puede terminar dando lugar a una tecnología de enorme alcance. Pero esa evolución no puede darse por supuesta en el caso de ART.
Por qué las bases de datos genéticas esconden sistemas desconocidos
La investigación biológica dispone de enormes colecciones de secuencias de ADN.
Muchas proceden de organismos y virus cuyos genes todavía no han sido estudiados individualmente.
Identificar una secuencia no significa conocer la función de todos sus componentes.
Los investigadores pueden reconocer que un fragmento contiene una proteína emparentada con otras conocidas, pero desconocer qué hace esa proteína en su contexto natural.
Además, la posición de un gen respecto a sus vecinos puede aportar pistas decisivas.
Dos genes próximos pueden participar en un mismo proceso. Una serie de repeticiones puede indicar que existe una estructura organizada cuya función merece examinarse.
Claude encontró ART precisamente al estudiar no solo la transcriptasa inversa, sino también el ADN situado a su alrededor.
El caso ilustra el potencial de combinar grandes bases de datos con sistemas capaces de buscar relaciones que no resultan evidentes al examinar genes de manera aislada.
La IA puede ampliar la investigación sin eliminar el papel humano
El proyecto de Anthropic propone una distribución del trabajo distinta de la habitual.
Los agentes de IA pueden revisar una gran cantidad de información, comparar candidatos y preparar informes.
Los científicos humanos establecen los objetivos generales, deciden qué hipótesis merecen recursos experimentales y realizan las pruebas de laboratorio.
Ambos participan también en la interpretación de los resultados.
Este modelo podría permitir que los investigadores dedicaran más tiempo a experimentos y problemas que requieren conocimientos especializados.
Pero también genera una dificultad: cuanto mayor es la cantidad de hipótesis producidas por la IA, más importante resulta disponer de criterios rigurosos para elegir cuáles comprobar.
Anthropic reconoce que está estudiando precisamente esa cuestión.
Sus investigadores analizan qué distingue los informes prometedores de aquellos que terminan descartados, con el objetivo de mejorar las instrucciones que proporcionan a Claude.
Qué queda por descubrir sobre ART
El equipo tiene pendientes varias preguntas fundamentales.
La primera es la función natural del sistema. Todavía no se sabe por qué determinados bacteriófagos contienen esa combinación de genes y repeticiones.
La segunda es la relación entre sus componentes. Habrá que determinar si la transcriptasa inversa, la proteína asociada y los ARN cortos participan en un mismo mecanismo.
La tercera es su posible diversidad. Los investigadores deberán estudiar si existen variantes de ART y qué diferencias presentan.
Por último, será necesario averiguar si el mecanismo puede reproducirse y controlarse de manera fiable fuera de su contexto natural.
Solo después tendría sentido valorar aplicaciones tecnológicas específicas.
Ninguna de estas cuestiones está resuelta por el mero hecho de haber identificado el sistema.
Un descubrimiento que cambia cómo se buscan preguntas científicas
El resultado anunciado por Anthropic no demuestra que la inteligencia artificial pueda sustituir a los biólogos ni que haya desarrollado una nueva terapia genética.
Su importancia reside en algo más concreto: Claude detectó de manera autónoma una organización biológica que merecía ser investigada, y los experimentos humanos obtuvieron resultados iniciales compatibles con esa línea de trabajo.
El sistema ART permanece rodeado de incógnitas. Los científicos todavía deben averiguar cuál es su función y si posee alguna utilidad práctica.
Pero el proceso que condujo al hallazgo muestra una nueva forma de organizar la investigación: cientos de agentes examinan grandes colecciones de información, proponen candidatos y ayudan a seleccionar cuáles deben pasar al laboratorio.
La IA encontró una pista que no se había caracterizado. Ahora corresponde a la investigación experimental determinar qué significa.
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