Claude encontró en 21 horas un sistema biológico desconocido que recuerda a CRISPR
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La inteligencia artificial acaba de demostrar que también puede ser útil para descubrir cosas que los científicos todavía no habían visto.
Anthropic puso a trabajar en paralelo a unos 950 agentes de Claude sobre enormes bases de datos genéticos. La misión era relativamente sencilla de explicar, pero gigantesca en la práctica: buscar ejemplos interesantes de transcriptasas inversas, unas enzimas capaces de copiar ARN y convertirlo en ADN.
Después de 21 horas, 210 millones de tokens y más de 200.000 enzimas analizadas, uno de esos agentes detectó algo extraño: una serie de repeticiones de ADN junto a una transcriptasa inversa. El patrón recordaba a la arquitectura de CRISPR y terminó conduciendo a la identificación de un sistema biológico hasta ahora no caracterizado. Anthropic lo ha llamado ART, por array-associated reverse transcriptases.
¿Qué fue exactamente lo que descubrió Claude?
Lo importante es no exagerar la noticia.
Claude no descubrió una nueva herramienta de edición genética equivalente a CRISPR. Tampoco encontró una enzima completamente desconocida.
La transcriptasa inversa implicada ya había sido observada anteriormente en estudios de bacteriófagos, los virus que infectan bacterias.
Lo novedoso fue que Claude identificó que esa enzima parecía formar parte de un sistema mucho más amplio compuesto por tres elementos: una transcriptasa inversa, un gen asociado cuya función todavía no se conoce y una larga matriz de secuencias repetidas de ADN.
Ese conjunto había pasado desapercibido.
Y precisamente la disposición de esas repeticiones fue lo que llamó la atención porque recuerda, al menos visualmente, a las matrices que aparecen en los sistemas CRISPR.
De 200.000 enzimas a solo 20 candidatos
La escala del experimento ayuda a entender por qué la inteligencia artificial puede resultar útil en este tipo de investigaciones.
Los agentes de Claude reunieron más de 200.000 transcriptasas inversas.
A partir de ellas detectaron alrededor de 3.500 sistemas potencialmente interesantes y terminaron reduciendo la selección a apenas 20 candidatos que merecían un análisis detallado.
Según Anthropic, realizar manualmente una búsqueda de este tamaño podría llevar semanas o incluso meses a un equipo especializado.
Claude, en cambio, podía tener cientos de agentes revisando datos al mismo tiempo.
No porque todos fueran a encontrar algo importante, sino porque podían explorar muchas posibilidades en paralelo y descartar rápidamente las menos prometedoras.
El momento en el que Claude encontró algo raro
Uno de los agentes decidió analizar con más profundidad una familia poco habitual de transcriptasas inversas.
Mientras examinaba la secuencia de ADN que rodeaba uno de esos genes, encontró un patrón repetitivo.
Había múltiples fragmentos distribuidos de manera regular.
El agente comenzó entonces a contar las repeticiones, medir las distancias entre ellas, analizar los genes cercanos y comparar la estructura con otros sistemas ya conocidos.
También buscó en la literatura científica para comprobar si alguien había descrito anteriormente aquella combinación.
No encontró una explicación satisfactoria.
Así que preparó un informe y lo envió a los investigadores humanos para que lo revisaran.
Se parece a CRISPR, pero todavía no sabemos qué hace
Aquí viene la parte especialmente interesante.
Los sistemas CRISPR contienen secuencias repetidas de ADN que permiten producir pequeños ARN utilizados posteriormente para reconocer objetivos específicos.
Esa capacidad fue una de las razones por las que CRISPR terminó convirtiéndose en una poderosa herramienta de edición genética.
Los primeros experimentos realizados por Anthropic muestran que las matrices ART también producen diferentes ARN cortos.
La similitud resulta intrigante.
Pero todavía no sabemos cuál es la función real de ART.
No está demostrado que sirva para cortar ADN, editar genes o defender a los bacteriófagos frente a algún tipo de amenaza.
Por ahora, simplemente comparte algunas características estructurales con un pequeño grupo de sistemas biológicos que sí son programables.
Eso es suficiente para que los investigadores quieran seguir estudiándolo.
La IA encontró la pista, pero los humanos tuvieron que comprobarla
También es importante entender qué parte del descubrimiento realizó Claude y cuál correspondió a los científicos.
La inteligencia artificial hizo la búsqueda computacional.
Analizó las secuencias, detectó el patrón extraño, planteó hipótesis y seleccionó el candidato.
Pero los experimentos físicos fueron realizados por investigadores humanos en el laboratorio de Anthropic.
Los científicos expresaron las proteínas, analizaron la estructura del sistema y comprobaron que las matrices producían esos pequeños ARN.
Anthropic señala que sus investigaciones se realizan en laboratorios de bioseguridad BSL-1 y BSL-2 y que no trabajan con patógenos capaces de infectar humanos.
Es decir, Claude no entró en un laboratorio, manipuló muestras y salió gritando “Eureka”.
La IA encontró el lugar donde valía la pena mirar.
Los científicos tuvieron que comprobar que realmente había algo allí.
¿Por qué 950 agentes en lugar de un solo Claude?
Aquí aparece una de las ideas más interesantes del experimento.
En lugar de pedir a una sola instancia del modelo que analizara todo el problema, Anthropic distribuyó el trabajo entre cientos de agentes.
Cada uno podía explorar diferentes familias de proteínas, realizar búsquedas independientes y generar hipótesis.
Es parecido a tener cientos de investigadores revisando diferentes partes de una enorme biblioteca científica al mismo tiempo.
La mayoría no encontrará nada extraordinario.
Pero basta con que uno detecte una anomalía interesante para que el equipo pueda concentrar sus recursos en ella.
Ese enfoque podría convertirse en una de las aplicaciones más importantes de los agentes de IA en ciencia.
Anthropic está montando su propio laboratorio de biología
El experimento forma parte de una iniciativa mucho más amplia.
Anthropic anunció la creación de un nuevo grupo de investigación y un laboratorio propio dedicado a ciencias de la vida.
Su objetivo es utilizar Claude para explorar bases de datos biológicas, generar hipótesis y posteriormente comprobarlas experimentalmente.
El equipo está compuesto por científicos especializados en proteínas, evolución, CRISPR y análisis computacional del ADN.
La idea es crear un ciclo en el que humanos e inteligencia artificial colaboren durante todo el proceso:
Claude analiza grandes cantidades de información.
Los investigadores seleccionan las hipótesis más prometedoras.
El laboratorio realiza los experimentos.
Los resultados vuelven al modelo para ayudar a interpretar lo ocurrido.
¿Podría Claude descubrir el próximo CRISPR?
Esa es la pregunta inevitable.
Y por ahora la respuesta es: no lo sabemos.
ART tiene características que recuerdan a CRISPR, pero todavía no se conoce su función.
El propio Anthropic reconoce que quedan numerosos experimentos por realizar antes de determinar qué hace realmente el sistema.
Feng Zhang, uno de los investigadores más reconocidos en el desarrollo de CRISPR como herramienta de edición genética, revisó el preprint y consideró especialmente interesante la asociación entre las transcriptasas inversas y las matrices de ARN, aunque señaló que necesita seguir investigándose.
También debemos recordar que el trabajo se encuentra publicado como preprint.
Eso significa que todavía no ha pasado por el proceso completo de revisión independiente por pares.
Lo más importante quizá no sea ART
Incluso si ART termina resultando menos espectacular de lo esperado, el experimento ya muestra algo relevante.
La inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta para explorar espacios científicos demasiado grandes para que una persona pueda revisarlos manualmente.
La biología moderna produce cantidades enormes de información.
Existen millones de secuencias genéticas y proteínas cuya función todavía desconocemos.
Encontrar algo interesante dentro de esos datos es un poco como buscar una aguja en un pajar.
La diferencia es que ahora podemos enviar cientos de agentes de IA a revisar ese pajar simultáneamente.
Y uno de ellos puede detenerse y decir:
“Esto de aquí parece raro”.
Después entran los científicos.
La IA comienza a pasar de responder preguntas a hacer ciencia
Durante los primeros años del boom de la inteligencia artificial, utilizamos los modelos principalmente para escribir textos, resumir información o generar código.
Ahora estamos entrando en una etapa diferente.
Los agentes pueden investigar, comparar enormes bases de datos y generar hipótesis que posteriormente pueden probarse en el mundo real.
Eso no significa que los científicos vayan a desaparecer.
De hecho, este experimento demuestra prácticamente lo contrario.
La IA puede reducir enormemente el espacio de búsqueda, pero seguimos necesitando personas capaces de evaluar las hipótesis, diseñar experimentos y determinar si los resultados tienen sentido.
Quizá la transformación no consista en reemplazar investigadores.
Consista en darles cientos de asistentes capaces de revisar millones de posibilidades mientras ellos deciden cuáles merecen convertirse en ciencia.
Y si de 950 agentes trabajando durante 21 horas uno consiguió señalar un sistema biológico que nadie había caracterizado, probablemente no sea la última vez que veamos algo parecido.
Fuentes: Anthropic, Gizmodo en Español,
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james
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