Unos 950 agentes de inteligencia artificial recorrieron durante más de 21 horas una base con cerca de 1.900 millones de grupos de proteínas. Los propios agentes planificaron tareas, revisaron su trabajo y decidieron el paso siguiente. El hallazgo llegó en el flanco de ADN de un fago gigante, un virus que infecta bacterias. Ahí el sistema reconoció un patrón repetido que nadie le había pedido buscar. Anthropic anunció esta semana, en una versión preliminar alojada en alphaXiv, una familia nueva de retrotranscriptasas con repeticiones en tándem, bautizada ART.
El trabajo se hizo en el laboratorio húmedo de ciencias de la vida que la compañía inauguró este mes. Los agentes ejecutaron tareas, los supervisores revisaron y abrieron seguimientos, y todo quedó en un registro compartido. La campaña corrió sin intervención humana, aunque sus informes pasaron a revisores humanos. La prueba también midió cuánto aporta cada condición. Comparó versiones del modelo con distinta información disponible, desde secuencias en texto plano hasta un entorno con herramientas y bases de datos. El texto aún no superó la revisión por pares.
El resultado llegó por un desvío. Un agente seguía la pista de una retrotranscriptasa, una enzima que copia ARN en ADN, y descartó el gen vecino como compañero dedicado. Otro agente comparó después el ADN río arriba de sus parientes y vio la misma secuencia corta repetida una y otra vez. Las matrices de esas retrotranscriptasas con repeticiones en tándem se separan por espaciadores de unos 120 a 220 nucleótidos. Son más largos que los de los sistemas CRISPR. Los ARN de esas matrices representaron cerca del 8 % de los ARN del fago SA1 a los quince minutos de la infección.
Qué son las retrotranscriptasas con repeticiones en tándem
Una repetición en tándem es una copia corta de secuencia que aparece una vez tras otra, separada por espaciadores. Es la misma arquitectura con que los sistemas CRISPR guardan memoria de infecciones previas. Los seguimientos definieron 95 grupos distintos de retrotranscriptasas ART en fagos gigantes cultivados y en fragmentos virales predichos. Veintiocho de ellos tenían una matriz detectable río arriba. Cada locus reúne la enzima y un gen compañero justo después, y sus unidades contienen entre 3 y 21 repeticiones cortas. Todavía no hay una enzima de corte asociada, el componente que en CRISPR hace el trabajo. Los autores describen el resultado como una pista prometedora que todavía exige trabajo experimental.
Un trabajo reciente sirve de contraste. Un modelo de lenguaje entrenado sobre genomas descubrió matrices de ARN no codificante junto a otras retrotranscriptasas. La diferencia es que aquí un sistema de propósito general notó el patrón al leer el ADN directamente.
Qué cambia en la investigación biológica
El límite del ejercicio es material. Las bases de secuencias crecen más rápido de lo que una persona puede curar. Las búsquedas computacionales preestablecidas pasan por alto rasgos para los que no fueron diseñadas. Los agentes amplían el barrido y proponen hipótesis, y esa escala es la que dejó el patrón a la vista. La validación sigue ocurriendo en el banco del laboratorio, porque exige correr experimentos en el mundo físico.
Eric Kauderer-Abrams, jefe de ciencias de la vida de Anthropic, resume la división del trabajo con una frase corta: «La biología es difícil». Su equipo insiste en que la parte humana se concentra ahora en diseñar el experimento y en interpretar el resultado. En el caso de los sistemas CRISPR, ese tramo intermedio tomó décadas de trabajo antes de convertirse en una herramienta de edición.
Otras fuentes consultadas: Nature News (28/09/2026); Li et al., «Coevolutionary mining of prokaryotic non-coding elements with a genome language model» (2026, versión preliminar); registro del preprint en alphaXiv (23/09/2026).
