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Hacker News • 2일 전

클로드, CRISPR 유사 효소 시스템 신규 발견

IMP
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핵심 요약

Anthropic이 생명과학 연구 그룹을 신설하고, Claude가 방대한 DNA 데이터베이스를 탐색해 역전사효소(RT) 기반의 CRISPR을 연상시키는 새로운 효소 시스템을 자율적으로 발견했다고 발표했습니다. 약 950개의 에이전트가 21시간 동안 2억 1천만 토큰을 사용해 탐색한 결과로, 과학자는 초기 프롬프트와 실험실 검증만 담당했습니다. 이 시스템은 프로그래밍 가능한 DNA 조작 도구로 발전할 잠재력이 있어 주목됩니다.

번역된 본문

과학 뉴스: 클로드(Claude), CRISPR 유사 반복 서열을 가진 신규 효소 시스템 발견 (2026년 9월 23일)

Anthropic이 새로운 생명과학 연구 그룹 및 실험실을 소개합니다. 우리의 초점은 Claude를 활용한 기초 생물학 연구입니다. 즉, DNA 데이터셋을 탐색하여 아직 특성이 밝혀지지 않은 단백질 군을 식별하고, 대규모로 가설을 생성하며, 실험실 실험을 통해 이를 검증하는 것입니다. 이 글에서는 이 연구를 진행한 팀을 소개하고, 우리 과학자들이 상위 수준의 방향 제시만으로 Claude가 CRISPR을 연상시키는 특성을 지닌 신규 효소 시스템을 발견한 초기 결과를 공유합니다.

생물학과 의학에 혁명을 일으킨 많은 발견은 자연에서 발견되는 놀라운 다양성을 지닌 분자 기계 속에서 과학자가 이상한 점을 알아차리는 것에서 시작되었습니다. 제한효소(restriction enzyme)는 특정 짧은 서열에서 DNA를 자르는 단백질로, 세균의 면역 체계에서 침입하는 바이러스의 DNA를 파괴하는 역할로 발견되었습니다. 연구자들은 이 효소를 이용해 원하는 위치에서 DNA를 자르고 한 생물체의 유전자를 다른 생물체에 삽입할 수 있음을 깨달았고, 이것이 바이오테크 산업의 출발점이 되었습니다. Taq 중합효소(Taq polymerase)는 고온에서 DNA를 복제하는 효소로, 옐로스톤 온천의 세균에서 발견되었습니다. 이는 현대 진단의 많은 부분에서 사용되는 DNA 복제 방법인 PCR의 기초가 되었습니다. CRISPR는 처음에 특정 세균의 DNA에서 발견된 unusual한 반복 서열로 주목받았으며, 현재는 유전자 편집 기반 의약품의 기반이 되었습니다.

2026년 봄, 우리는 범용 AI 모델이 이러한 발견을 체계화하고 가속화할 수 있는지 확인하기 위한 연구 그룹을 구성했습니다. 우리는 이러한 가속화가 에이전트가 연구 과정의 모든 단계에서 인간과 협력하는 새로운 생물학 연구 방식을 확립함으로써 이루어질 것이라고 믿습니다. 이 새로운 작업 방식을 개발하기 위해 우리는 자체 실험실을 구축하고, Claude의 생물학 훈련부터 실험실에서의 실험 수행까지 모든 것을 하나의 팀에서 진행했습니다.

오늘 우리는 첫 연구 프로그램 중 하나의 초기 결과를 공유합니다. 이 연구에서 Claude는 DNA 반복 배열과 연관된 신규 효소 시스템을 자율적으로 발견했으며, 이는 CRISPR을 연상시키는 패턴입니다. 그 기능은 아직 알 수 없지만, Claude가 발견한 이 시스템은 지금까지 극소수의 다른 시스템에서만 함께 발견된 특성들을 갖추고 있으며, 그 시스템들은 모두 프로그래밍이 가능하고 DNA를 자르고, 복사하고, 붙여넣는 작업을 수행합니다. 이미 과학과 의학을 변화시킨 CRISPR 외에도 여러 유사 시스템이 유망한 도구로 개발 중입니다.

Claude가 발견한 시스템은 역전사효소(reverse transcriptase, RT)를 기반으로 하며, 이 효소는 RNA를 DNA로 복사합니다. 이 기반이 되는 RT는 자이보 파지(jumbo phage)에서 발견된 것으로 이전 연구에서 이미 확인되었지만, 부호화되지 않은 비부호화(non-coding) DNA 서열 배열과 기능이 알려지지 않은 추가 보조 단백질이라는 이 시스템의 핵심 특징을 알아차린 것은 Claude가 처음인 것으로 보입니다.

프리프린트를 검토한 후, CRISPR 유전체 편집의 선구자이자 MIT 및 Broad Institute 교수인 펑 장(Feng Zhang)은 다음과 같이 말했습니다: "이것은 AI 에이전트가 생물학적 발견에 기여할 수 있는 방법을 보여주는 흥미로운 사례입니다. 역전사효소와 연관된 RNA 반복 배열의 확인은 정말 흥미롭고 추가 연구 가치가 있습니다. 이 연구가 더 많은 과학자들이 AI를 자신의 연구에 활용하는 방법을 탐구하도록 격려하기를 바랍니다."

우리는 Claude에게 방대한 DNA 서열 데이터베이스에서 흥미로운 새로운 RT 사례를 검색하라는 프롬프트를 제공했습니다. 우리의 관여는 초기 프롬프트와 실험실 작업에 국한되었으며, Claude 에이전트들이 데이터베이스를 샅샅이 뒤지고, 개별 RT 군을 조사하며, 자체 판단으로 흥미로운 후보를 식별했습니다. 약 950개의 에이전트가 2억 1천만 개의 토큰을 사용하여 21시간 동안 데이터를 탐색한 끝에, 한 에이전트가 놀라운 것을 발견했습니다. 외관이 특이한 RT의 유전자 옆에서 반복되는 DNA 서열 패턴이 발견된 것입니다. 추가 분석과 우리 실험실에서의 검증을 거쳐, 우리는 이 시스템을 확인했습니다.

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원문 보기 (영어)
Science Claude discovers a novel enzyme system with CRISPR-like repeats Sep 23, 2026 We’re introducing a new life sciences research group and laboratory at Anthropic. Our focus is on fundamental biology research using Claude: exploring datasets of DNA to identify uncharacterized protein families, generating hypotheses at scale, and testing them through experiments in the lab. This post introduces the team behind this work and shares early results in which Claude discovered a novel enzyme system with properties reminiscent of CRISPR, with only high-level direction from our scientists. Many discoveries that have revolutionized biology and medicine started with a scientist noticing something odd in the staggering diversity of molecular machines found in nature. Restriction enzymes , proteins that cut DNA at specific short sequences , were found in bacterial immune systems, where they destroy the DNA of invading viruses. Researchers realized they could use these enzymes to cut DNA at chosen places and splice genes from one organism into another, which launched the biotechnology industry. Taq polymerase, an enzyme that copies DNA at high temperatures, was identified in a bacterium in a Yellowstone hotspring. It became the basis for PCR, the DNA-copying method used in much of modern diagnostics. CRISPR was first noticed as an unusual repeat sequence in the DNA of certain bacteria, and is now the foundation of gene editing-based medicines. In the spring of 2026, we formed a research group to see whether general AI models can systematize and accelerate such discoveries . We believe that this acceleration will come from establishing a new way of doing biology research, in which agents collaborate with humans in every step of the process. Developing this new way of working required that we build our own lab and a single team working on everything from training Claude in biology to running experiments in the lab. Today, we’re sharing early results from one of our first research programs, in which Claude autonomously discovered a novel enzyme system that is associated with an array of DNA repeats, a pattern reminiscent of CRISPR. Although we don’t yet know its function, the system that Claude discovered has a set of characteristics that have only ever been found together in a handful of other systems, all of which are programmable and perform operations like cutting, copying, and pasting DNA. Beyond CRISPR, which has already transformed science and medicine, several other such systems are now in development as promising tools. The system that Claude found is based on a reverse transcriptase (RT), enzymes that copy RNA into DNA. While this underlying RT, found in a jumbo phage, had been identified in previous studies, Claude appears to be the first to notice the system’s defining features—an associated array of non-coding DNA sequences and an additional accessory protein of unknown function. After reviewing the pre-print, Feng Zhang, one of the pioneers of CRISPR genome editing and a professor at MIT and the Broad Institute said: This is an exciting example of how AI agents can contribute to biological discovery. The identification of RNA-repeat arrays associated with reverse transcriptases is genuinely intriguing and merits further investigation. I hope this work encourages more scientists to explore how AI can support their research. We gave Claude a prompt to search through a massive database of DNA sequences for interesting new examples of RTs. Our involvement was limited to the initial prompt and the lab work, while Claude agents combed through the database, investigated the distinct RT families, and used their own judgement to identify interesting candidates. After 21 hours spent searching this data by roughly 950 agents using 210 million tokens, one of the agents spotted something remarkable: a repeating pattern of DNA sequences that occurs next to the gene for an odd-looking RT. After further analysis and testing in our lab, we recognized that this pattern marked a previously uncharacterized enzyme system found in bacteriophages (the viruses that infect bacteria) that we call array-associated reverse transcriptases (ART). Our work to understand the primary function of ARTs is ongoing. However, we think it is important to share such findings early, both to demonstrate Claude’s capabilities and to give the broader community insight into what we’re working on. We have released a pre-print ( here ) that discusses this in more detail. About our lab We are a team of scientists who have spent our careers exploring unusual proteins, and specialize in using computational approaches to systematically read DNA, interpret its evolution, and pick out biological systems for further characterization. Our research prior to joining Anthropic has helped to better understand the evolution and regulation of CRISPR systems, discover new enzymes for next-generation cell and gene therapies , and build tools for accelerating the identification of anomalies in DNA, such as human pathogenic variants. We are part of Anthropic’s life sciences organization, alongside teams whose work includes drug discovery, and training Claude in biology and chemistry. Our lab, located in the Bay Area, looks like a typical molecular biology lab. We do research that involves only the lower-levels of the biosafety risk level (BSL-1 and BSL-2) and we do not handle pathogens that can infect humans. All of the lab work is performed by human scientists. Although we’ve experimented with using AI to accelerate lab work with initiatives like the Model Hardware Standard , this approach is less conducive to the sort of ad hoc workflows that are involved in our molecular biology research. How we work Many of our workflows involve having Claude search through the vast collection of DNA sequences associated with proteins without a known function. One typical pattern begins with a survey of a given protein family. Claude reads the relevant literature and reproduces the established results from public data to check its methods. It then searches for family members or genomic neighbors that fit no described system, and writes a short, human-readable report for each candidate that proposes a function and describes the evidence supporting its claims. In follow-up analyses, Claude critically evaluates the evidence—typically most candidates are eliminated at this stage. A survey may end with a single candidate worth testing, or with none. When a candidate survives our review, we test it in the laboratory, expressing the protein in standard laboratory strains and characterizing it biochemically and structurally, with Claude helping to interpret the data. We do our work in Claude Science and Claude Code , the same tools available to any scientist, and sometimes with a harness of our own that coordinates many Claude sessions running in parallel. Because Claude produces hypotheses so prolifically, the hypotheses themselves have become an object of study for us. With hundreds to thousands of candidate reports from a single campaign, we have been asking what distinguishes the proposals we judge worth testing from those we set aside. What we learn goes back into the instructions we give Claude and teaches it to mimic our own scientific taste. Claude finds ART In the past few years, researchers have discovered many more reverse transcriptases (RTs), most of them in bacteria, where they act as part of the immune system. Nearly all RT families were found by genomic analysis, or genome mining, which requires researchers to search sequence databases for genes that no one has characterized, notice the unusual ones, and work out what they do. Claude agents gathered over 200,000 RTs, picked out 3,500 new candidate systems, and narrowed those to the 20 most-compelling candidates that they analyzed to produce human-readable reports. For an expert scientist, this type of analysis can take weeks to months of work. During the course of it
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