Anthropic が新しい生命科学研究グループと施設を設立：Claude を用いた生物学研究の新たな地平

Anthropic は、Claude を活用した基礎生物学研究に特化した新しい研究グループと実験室を正式に設立いたします。当センターでは、DNA データセットの分析から未解明のタンパク質ファミリーを特定し、大規模な仮説を立案・検証する一連のプロセスを完結させることを目指しています。

• 研究の焦点: AI モデルを用いた生物学研究の実装と推進
• 主要なアプローチ: 文献調査、仮説立案、実験室での実証
• 初期成果: 科学者からの指示を受けつつ、Claude が独自の酵素系を発見した事例の共有

革新の歴史：AI が加速できるか？

生物学や医療分野を革命的に変えた多くの発見は、ある科学者が自然界の分子マシンの驚異的な多様性の中から「奇妙な点」に気づくことから始まりました。過去の成功例には以下があります：

• 制限酵素: バクテリアの免疫系で見つかった、特定配列で DNA を切断するタンパク質。これにより遺伝子を接着（スパイス）できる技術が確立され、バイオテクノロジー産業の誕生へと繋がりました。
• タウポリメラーゼ: 高温環境（温泉）に生息する細菌から発見された DNA コピー酵素。現代の診断医療の基盤であるPCR 法の基礎となりました。
• CRISPR: バクテリアの DNA に存在する異常なリピート配列として発見され、現在は遺伝子編集医薬品の核心技術となっています。

2026 年春を控えた現在、一般 AI モデルがこれらの発見プロセスを体系化し加速できるかを確認するため、本研究グループを立ち上げました。われわれは、この加速を実現するには AI エージェントがプロセスの全段階で人間と協力する新たな研究方法 を確立することが不可欠だと考えます。そのために、Claude に生物学理論から実験室の実行まで幅広い課題を与え、単一のチームを結成し、自前の実験室を設立しました。

早期成果：ART（アレイ関連逆転写酵素）の発見

最初の研究プログラムにおいて、Claude が自律的に DNA のリピート配列に関連する新たな酵素系を発見しました。これは CRISPR に似た特性 を示しています。現時点での機能は不明ですが、以下の特徴が備わっています：

• プログラマビリティ: 過去に限られたシステムでしか観察されていなかった「プログラム可能」なセットの特徴を有します（DNA の切断・コピー・貼り付けなど）。
• 発見の経緯: Claude は膨大なデータベースを梳き、異なる RT ファミリーを調査し、独自の判断で候補を選別しました。
• 発見内容: 「アレイ関連逆転写酵素（ART）」と命名。細菌ファージ（バクテリオファージ）で見つかった、以前未解明の酵素系です。

発見の詳細メカニズム

Claude が発見したシステムは、RNA を DNA にコピーする逆転写酵素（RT）を基盤としています。

• RT の由来: 「ジंबファージ」（巨大なファージ）で見つかったものであり、以前から知られていましたが、Claude は初めてその「定義的な特徴」——非コードング DNA 配列のアレイと機能未明の補助タンパク質——を認識しました。
• CRISPR との類似性: 発見された ART アレイは CRISPR アレイと同様に、等間隔の DNA リピート配列から構成されており、異なる RNA シークエンスの銀行を保持しています。

MIT の Feng Zhang 氏（CRISPR ゲノム編集の第一人者）は次のように評価しています：

「AI エージェントが生物学上の発見に貢献する方法を示すエキサイティングな例です。逆転写酵素に関連する RNA リピートアレイの同定は真に魅力的で、さらに調査を値します。この作品が、AI がどのように研究をサポートするかを探索することをより多くの科学者に促し願います」

発見までのプロセス

われわれは Claude に、興味深い新しい RT の例を検索するため以下のタスクを与えました：

1. データ検索: 膨大な DNA 配列データベースの調査。
2. 絞り込み: 関与は最初のプロンプトと実験室作業に限定し、Claude エージェントが独自判断で候補を選別。
3. 成果: 約 950 のエージェントによって2.1 億トークンのデータを検索。約 21 時間後、あるエージェントが顕著な発見（奇抜な見た目をした RT の遺伝子の隣に現れる DNA 配列の反復パターン）を行いました。

詳細はプレプリント論文で公開中です。

実験室と研究方法について

実験室の特徴

• チーム構成: 異例のタンパク質を探求するキャリアを送り抜いた科学者たちからなるチームです。
  • 計算機アプローチによる DNA の読み取り・進化解釈への専門知識を持つ。
  • CRISPR システムの進化理解、新酵素発見、DNA 異常同定などに貢献してきた経験を持つ。
• 環境: カリフォルニア湾岸地域に位置し、典型的な分子生物学実験室の外観を備えています。
  • BSL-1/2 対応: 人間の病原体は扱わず、安全レベル 1 級および 2 級の低いリスクのみを伴います。
  • 人間主導: 実験室でのすべての作業（サンプル調製、データ解釈など）は人間科学者が行います。
• AI 活用の限界と展望:
  • Model Hardware Standard などのイニシアチブを通じて AI を用いた加速を模索中ですが、分子生物学のアドホックなワークフローにはまだ完全には適していません。
  • 将来的には「Claude Science」と「Claude Code」を活用した独自のハネス（統合枠組み）による多数セッションの実行も可能にします。

ワークフロー：調査から検証まで

われわれの多くの研究は、機能未知のタンパク質と関連する膨大な DNA 配列コレクションを Claude が検索することから始まります。典型的なプロセスは以下の通りです：

• 1. 調査と検証
  • Claude は関連文献を読み、公開データから確立された結果を再現して手法を検証します。
• 2. 仮説の生成
  • 記述されていないシステムに適合しないファミリーメンバーやゲノム近隣配列を探し出す。
  • 各候補について機能の提案と証拠を記した人間が読める報告書を作成する。
• 3. 批判的評価
  • Claude が証拠を批判的に評価（多くの候補はこの段階で除外される）。
  • テストに値する単一の候補か、あるいは候補が残らないかの判断を行う。
• 4. 実験室でのテスト
  • 標準的な実験室株においてタンパク質を発現させ、生化学的・構造的に特徴化する。
  • Claude がデータを解釈するのを支援する。

「仮説そのもの」の研究対象化

Claude は非常に多産に仮説を生み出すため、仮説そのものが研究対象となりました。

• 数百乃至数千の候補報告書が生まれる中、「テストに値すると判断した提案」と「脇へ置いた提案」を区別する基準を探求しています。
• 得られた知見は Claude へのフィードバックとなり、Claude にわれわれ自身の科学的嗜好を模倣させるための学習となります。

協力のお願い

われわれはこの作業が AI 駆動の仮説生成の価値 をより広い科学コミュニティに示し、他の科学者と協力してこのアプローチをゲノミクスを含む広範な問題への応用に拡張したいと考えています。研究質問に関するご提案をお持ちであれば、ご連絡をお待ちしています。

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