Un sistema de inteligencia artificial encontró una enzima que nadie había descrito en una base de datos de genes.
Anthropic afirma que su modelo identificó de forma autónoma una estructura enzimática no registrada previamente, con rasgos de un sistema de edición genética. La enzima se llama transcriptasa reversa asociada a arreglos, y se encuentra principalmente en bacteriófagos. Está compuesta por una transcriptasa reversa, un gen asociado y una secuencia repetida espaciada de manera uniforme. La parte repetida es similar a un arreglo que permite que las herramientas de edición sean programables.
El proceso merece atención. El modelo recibió una instrucción amplia: buscar transcriptasas reversas anómalas en una gran biblioteca de secuencias genéticas. Aproximadamente 950 agentes trabajaron durante 21 horas, consumiendo alrededor de 210 millones de tokens, y finalmente uno de ellos descubrió ese patrón repetido. Tal escala indica que la búsqueda en sí ya ha sido automatizada mediante ingeniería.
Este es el primer logro del nuevo laboratorio de ciencias de la vida de la empresa. Al encargar la búsqueda y la generación de hipótesis a las máquinas, los investigadores humanos pueden ahorrar una gran cantidad de tiempo de cribado. El cuello de botella pasa de encontrar pistas a validar pistas, y la capacidad de producción de los laboratorios se vuelve, en cambio, el recurso escaso.
La empresa se prepara para salir a bolsa, y naturalmente este tipo de logros se incorporará a la narrativa. Más relevante para la industria es que el propio proceso puede replicarse: la forma de investigar está pasando de la inspiración individual al cribado en masa.
La máquina no tendrá una inspiración repentina, pero puede buscar sin cansarse.
#人工智能 #生物科技
Anthropic afirma que su modelo identificó de forma autónoma una estructura enzimática no registrada previamente, con rasgos de un sistema de edición genética. La enzima se llama transcriptasa reversa asociada a arreglos, y se encuentra principalmente en bacteriófagos. Está compuesta por una transcriptasa reversa, un gen asociado y una secuencia repetida espaciada de manera uniforme. La parte repetida es similar a un arreglo que permite que las herramientas de edición sean programables.
El proceso merece atención. El modelo recibió una instrucción amplia: buscar transcriptasas reversas anómalas en una gran biblioteca de secuencias genéticas. Aproximadamente 950 agentes trabajaron durante 21 horas, consumiendo alrededor de 210 millones de tokens, y finalmente uno de ellos descubrió ese patrón repetido. Tal escala indica que la búsqueda en sí ya ha sido automatizada mediante ingeniería.
Este es el primer logro del nuevo laboratorio de ciencias de la vida de la empresa. Al encargar la búsqueda y la generación de hipótesis a las máquinas, los investigadores humanos pueden ahorrar una gran cantidad de tiempo de cribado. El cuello de botella pasa de encontrar pistas a validar pistas, y la capacidad de producción de los laboratorios se vuelve, en cambio, el recurso escaso.
La empresa se prepara para salir a bolsa, y naturalmente este tipo de logros se incorporará a la narrativa. Más relevante para la industria es que el propio proceso puede replicarse: la forma de investigar está pasando de la inspiración individual al cribado en masa.
La máquina no tendrá una inspiración repentina, pero puede buscar sin cansarse.
#人工智能 #生物科技
