Anthropic  ha annunciato che Claude, il suo principale modello di intelligenza artificiale, ha i ndividuato nel Dna dei batteriofagi , virus che infettano e si replicano all'interno dei batteri (innocui per l'uomo), un sistema di enzimi mai riconosciuto prima . Il sistema ha alcune caratteristiche in comune con Crispr , un sistema immunitario naturale  utilizzato dai batteri per combattere i virus, diventato la tecnica più usata per modificare il Dna .  In linea teorica dunque,  la scoperta potrebbe portare a un nuovo strumento di editing genetico. Per ora, vale la pena sottolinearlo, è solo un'ipotesi. «Non ne conosciamo ancora la funzione», scrive Anthropic nel comunicato con cui ha annunciato la scoperta , ma il sistema presenta un insieme di caratteristiche che finora erano state trovate insieme solo in pochi altri sistemi, «tutti programmabili e in grado di tagliare, copiare e incollare il Dna».  Sarà ora compito della più ampia comunità scientifica convalidare la scoperta. Il ceo di Anthropic, Dario Amodei, riconosce che la scoperta si basa anche sul lavoro di altri e che un team  di Stanford aveva precedentemente scoperto un sistema «che è per certi versi simile a quello trovato da Claude» ha scritto su X. La scoperta arriva dal laboratorio di biologia che Anthropic ha creato solo nella primavera del 2026 nell'area di San Francisco (non si sa tuttavia da quanto sia operativo). Già di per sé il risultato sarebbe straordinario così . Ma sono i tempi a sorprendere. I ricercatori di Anthropic hanno chiesto a Claude di cercare in un enorme database di Dna delle «reverse transcriptase» interessanti (enzimi che copiano l'Rna nel Dna). Poi gli hanno lasciato campo libero: circa 950 agenti Claude hanno lavorato in parallelo per 21 ore su più di 200.000 enzimi (per un totale di 210 milioni di token). Claude ha ridotto la ricerca a 20 candidati, poi un agente ha individuato un pattern di Dna ripetuto accanto a un enzima, lo stesso tipo di firma che originariamente ha portato negli anni scorsi  a scoprire Crispr, strumento di editing genetico ora usato in veri trattamenti medici, come ad esempio l' anemia falciforme , malattia ereditaria del sangue. Il sistema ha confrontato il pattern scoperto con quanto c'è in letteratura scientifica, confermando che non era mai stato trovato prima.  Anthropic ha chiamato i l sistema Art,  sigla inglese di «trascrittasi inverse associate a un array». La sua funzione esatta, a detta della stessa Anthropic,  è ancora sconosciuta, ma i primi segnali suggeriscono che potrebbe essere programmabile, proprio come succede con Crispr, che può essere diretto verso specifici segnali di Dna. Durante l'analisi - scrive Nathan C. Frey, responsabile della ricerca per la scoperta e lo sviluppo di farmaci -  uno degli agenti ha annotato: «Il Dna accanto all'enzima è spettacolare: vedo a occhio una serie di ripetizioni in tandem … è una serie di ripetizioni simile a Crispr?!». L'intera analisi ha portato all'individuazione del candidato che poi gli scienziati di Anthropic hanno verificato in laboratorio. Trovare strumenti come Crispr richiedeva in passato mesi di ricerca manuale da parte di esperti in carne ed ossa. In questo caso l'intelligenza artificiale ha svolto una ricerca in tempi record, trovando qualcosa di concreto, a una velocità che nessun team umano potrebbe eguagliare. Come ha sottolineato l'azienda guidata da Amodei non si sa ancora se la scoperta potrà trovare applicazioni nelle biotecnologie in futuro, ma quello che emerge è come l'AI possa effettivamente velocizzare i processi di ricerca. La ricerca biologica basata sull'AI non è tuttavia un'esclusiva di Anthropic.  I ricercatori di Stanford hanno appena pubblicato un articolo sul lavoro che stanno svolgendo con i microsomi epatici  e Crispr. Ricercatori di San Francisco hanno usato l ' AI per progettare enzimi da zero.   Anche Google ha lanciato il suo primo strumento di ricerca biologica basato sull' AI già nel 2020 .  Amodei nel suo post  ha comunque  ricordato come solo nel 2023 i modelli non erano in grado di svolgere compiti di matematica al livello di uno studente delle scuole medie mentre oggi stiamo iniziando a risolvere problemi matematici rimasti insoluti da decenni. «La principale differenza tra biologia e matematica, ovviamente, è che la matematica  può essere fatta puramente in modo teorico, mentre la biologia richiede sperimentazione, ma velocizzare i candidati promettenti potrà accelerare i tempi delle sperimentazioni cliniche». Scartare i candidati inadatti prima di arrivare alla fase di sperimentazione potrebbe far risparmiare anni di lavoro.