Agentes de inteligencia artificial de Claude analizaron datos correspondientes a cerca de 1.900 millones de clústeres de proteínas y reunieron más de 200 mil transcriptasas inversas hasta detectar ART, un sistema hasta ahora no caracterizado asociado a largas matrices de ADN repetitivo en bacteriófagos. Los primeros experimentos muestran que esas matrices se expresan como pequeños ARN independientes, una característica que recuerda a otros sistemas moleculares programables, aunque su función biológica y su eventual utilidad biotecnológica todavía deben determinarse.
Claude identificó un sistema enzimático desconocido con repeticiones que recuerdan a CRISPR tras una exploración masiva de datos genómicos realizada por cientos de agentes de inteligencia artificial. El hallazgo, denominado sistema ART, fue detectado principalmente en bacteriófagos y abre nuevas preguntas sobre mecanismos moleculares que podrían tener interés para la biotecnología.
ChileBio / 24 de septiembre, 2026.- Algunas de las herramientas que más han transformado la biología comenzaron con una observación aparentemente extraña en la naturaleza. Las enzimas de restricción surgieron del estudio de mecanismos bacterianos de defensa; la polimerasa Taq, indispensable para la reacción en cadena de la polimerasa (PCR), fue aislada a partir de una bacteria adaptada a altas temperaturas; y las peculiares secuencias repetitivas que décadas después darían origen a CRISPR fueron observadas mucho antes de que se comprendiera su enorme potencial biotecnológico.
Ahora, Anthropic está probando si la inteligencia artificial puede acelerar precisamente esa etapa del proceso científico: revisar cantidades masivas de información biológica y detectar patrones inesperados que podrían pasar inadvertidos para una búsqueda convencional.
Los primeros resultados de esa iniciativa fueron presentados el 23 de septiembre de 2026. Un conjunto de agentes de Claude identificó un sistema molecular hasta ahora no caracterizado, presente principalmente en bacteriófagos —virus que infectan bacterias— y asociado a una transcriptasa inversa, una enzima capaz de copiar información desde ARN hacia ADN.
El nuevo sistema recibió el nombre de ART, por array-associated reverse transcriptases, que puede traducirse como transcriptasas inversas asociadas a matrices de repeticiones.
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Una búsqueda entre millones de secuencias
Anthropic creó durante 2026 un grupo de investigación en ciencias de la vida y un laboratorio de biología molecular para estudiar cómo modelos generales de inteligencia artificial pueden participar en distintas etapas del descubrimiento científico.
En uno de sus primeros proyectos, los investigadores entregaron a Claude una instrucción general: explorar una gran base de datos en busca de ejemplos interesantes y poco conocidos de transcriptasas inversas.
A partir de ahí comenzó una campaña de minería genómica a gran escala.
Según Anthropic, alrededor de 950 agentes de Claude trabajaron durante unas 21 horas y utilizaron aproximadamente 210 millones de tokens. En el proceso reunieron más de 200 mil transcriptasas inversas, identificaron unos 3.500 sistemas candidatos y finalmente redujeron el conjunto a alrededor de 20 candidatos especialmente interesantes para revisión humana.
El informe técnico describe la búsqueda a una escala aún mayor: las instancias de Claude Code exploraron loci de transcriptasas inversas a través de aproximadamente 1.900 millones de clústeres de proteínas.
Fue durante esa exploración cuando uno de los agentes decidió mirar con mayor detalle una familia inusual de transcriptasas inversas y examinar directamente el ADN situado alrededor del gen.
Allí apareció la anomalía.
Junto a la transcriptasa inversa había una larga sucesión de secuencias repetidas de ADN dispuestas de manera regular. El agente detectó visualmente ese patrón en la secuencia, midió la distribución de las repeticiones, comparó su organización con sistemas conocidos y revisó la literatura científica para determinar si alguien había descrito previamente esa combinación.
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Tres componentes que llamaron la atención
El sistema ART está compuesto esencialmente por tres elementos:
- una transcriptasa inversa;
- un gen asociado, que codifica una proteína cuya función aún se desconoce;
- y una extensa matriz de secuencias repetidas de ADN, separadas de manera regular.
La transcriptasa inversa en sí no era completamente desconocida: había sido identificada anteriormente en bacteriófagos de gran tamaño. Lo novedoso fue reconocer que formaba parte de una arquitectura molecular más amplia que incluía tanto el gen acompañante como la matriz de ADN repetitivo.
Ese patrón llamó especialmente la atención porque recuerda, en términos generales, a la organización de los sistemas CRISPR.
En CRISPR, las matrices genéticas contienen secuencias que permiten generar ARN capaces de dirigir proteínas hacia blancos específicos. Esa capacidad de utilizar ARN como guía fue precisamente una de las características que posteriormente permitió convertir sistemas CRISPR-Cas naturales en herramientas programables de edición genética.
ART presenta una organización diferente y no es un sistema CRISPR, pero la presencia conjunta de una enzima, un gen asociado y una matriz de secuencias repetitivas plantea preguntas particularmente interesantes sobre su funcionamiento.
Las repeticiones también producen ARN
Los primeros análisis experimentales aportaron una pista adicional.
Las matrices de ART no parecen ser simplemente bloques pasivos de ADN. Los investigadores observaron que son transcritas y aparecen como un conjunto de pequeños ARN diferenciados durante la infección por bacteriófagos.
El informe técnico describe ART como una familia de transcriptasas inversas de bacteriófagos gigantes asociada a unidades repetitivas de aproximadamente 200 nucleótidos y a un gen compañero. Los datos de expresión sugieren que el sistema podría trabajar con un repertorio de ARN diferentes, aunque todavía no se ha determinado cuál es exactamente su función.
La combinación despertó también el interés de Feng Zhang, investigador del MIT y del Broad Institute y uno de los pioneros del desarrollo de CRISPR como tecnología de edición genética.
Tras revisar el preprint, Zhang señaló:
“Este es un ejemplo apasionante de cómo los agentes de IA pueden contribuir a los descubrimientos biológicos. La identificación de matrices de repeticiones de ARN asociadas a transcriptasas inversas resulta verdaderamente intrigante y merece una investigación más profunda. Espero que este trabajo anime a más científicos a explorar cómo la IA puede apoyar sus investigaciones”.
Se parece a CRISPR, pero todavía no sabemos qué hace
La comparación con CRISPR requiere una distinción importante.
Hasta ahora, los investigadores no han demostrado que ART sea capaz de editar genes, ni que pueda programarse para cortar, copiar o insertar ADN.
Tampoco se ha demostrado todavía experimentalmente la actividad de la propia transcriptasa inversa dentro del sistema, que los pequeños ARN observados sean sus sustratos directos o cuál es la función que ART cumple para los bacteriófagos que lo contienen.
Lo que resulta llamativo es la combinación de características.
Anthropic señala que solo un pequeño grupo de sistemas moleculares conocidos reúne propiedades comparables y que varios de ellos han terminado convirtiéndose en plataformas programables capaces de realizar distintas operaciones sobre los ácidos nucleicos.
Por eso, determinar cómo funciona ART será el siguiente paso fundamental.
Si futuras investigaciones demostraran que el sistema puede reconocer o modificar ácidos nucleicos de manera programable, podría convertirse en un nuevo punto de partida para desarrollar herramientas biotecnológicas. Por ahora, esa posibilidad sigue siendo una hipótesis y no una aplicación demostrada.
Inteligencia artificial como exploradora de la diversidad genética
Más allá de ART, el trabajo representa un experimento sobre una nueva forma de hacer investigación.
Las bases de datos genómicas y metagenómicas contienen cantidades gigantescas de secuencias procedentes de bacterias, virus y otros organismos. Muchas codifican proteínas cuya función todavía se desconoce.
Tradicionalmente, encontrar sistemas interesantes dentro de ese universo requiere combinar herramientas bioinformáticas, conocimiento de literatura científica y una considerable cantidad de trabajo manual para reconocer qué patrones merecen ser investigados.
En este caso, los agentes no se limitaron a ejecutar una búsqueda previamente definida. Claude revisó literatura, exploró familias de proteínas, investigó sus vecinos genómicos, eliminó candidatos poco convincentes y generó informes destinados a investigadores humanos. Uno de esos agentes terminó detectando una característica —la matriz de ADN repetitivo— que no constituía originalmente el objetivo central de la búsqueda.
El trabajo físico de laboratorio, en cambio, continúa siendo realizado por científicos humanos. Anthropic especifica que sus investigadores revisan los candidatos seleccionados, expresan proteínas en sistemas experimentales y realizan los análisis bioquímicos y estructurales necesarios para evaluar las hipótesis generadas computacionalmente.
El propio estudio muestra además que la capacidad de detectar estas anomalías depende de cómo el modelo accede a la información. En pruebas controladas, los modelos más capaces reconocieron la matriz en al menos el 90% de los intentos cuando las secuencias se proporcionaban directamente en contexto, mientras que el rendimiento disminuía cuando debían localizar la información mediante archivos y herramientas. Esto muestra que los flujos de trabajo para investigación científica asistida por IA todavía tienen un amplio margen de optimización.
Una nueva forma de buscar herramientas en la naturaleza
La historia de la biotecnología está llena de herramientas que surgieron a partir de mecanismos naturales descubiertos inicialmente sin una aplicación evidente.
ART todavía está en una etapa mucho más temprana.
Pero el hallazgo muestra cómo la combinación de minería genómica masiva, inteligencia artificial y validación experimental puede ampliar la capacidad de explorar la diversidad molecular existente en bacterias y virus.
En lugar de reemplazar al investigador, este tipo de sistemas podría actuar como una nueva capa de exploración científica: recorrer enormes espacios de información genética, señalar anomalías interesantes y ayudar a decidir qué preguntas vale la pena llevar posteriormente al laboratorio.
En el caso de ART, la pregunta más importante recién comienza a responderse: qué hace realmente este sistema y si sus particulares matrices de ARN y su transcriptasa inversa esconden una función molecular que pueda algún día aprovecharse en biotecnología.
Fuentes:
- Informe técnico / preprint:
Autonomous AI Agents Discover Reverse Transcriptases with Tandem Repeat Arrays, Peter H. Yoon, Januka S. Athukoralage, Emmanuel Ameisen, Eric Kauderer-Abrams, Nicholas T. Perry y Matthew G. Durrant. Presentado el 23 de septiembre de 2026. - Comunicado de prensa de Anthropic: Anthropic, Claude discovers a novel enzyme system with CRISPR-like repeats, 23 de septiembre de 2026.