En septiembre de 2026, Anthropic, la empresa que desarrolla los modelos de IA Claude, anunció que su nuevo laboratorio de biología molecular había hecho su primer descubrimiento: un conjunto de genes desconocido en virus que infectan bacterias, con una disposición que recuerda a CRISPR[1][2]. Los titulares fueron desde «la IA descubre una nueva herramienta de edición genética» hasta un escéptico «la ciencia no está confirmada». Ambos tienen parte de razón. Este artículo explica qué se encontró, cómo, y cómo juzgar una afirmación así, una destreza que los exámenes de biología evalúan cada vez más.
Primero, la biología necesaria
Núcleo GCSE
Los bacteriófagos (fagos) son virus que infectan bacterias. Las bacterias se defienden de muchas maneras, y los fagos contraatacan. Esa carrera armamentística ha dado a la biología muchas de sus herramientas más útiles: CRISPR-Cas9 empezó como un sistema de defensa bacteriano que guarda pequeños fragmentos de ADN viral entre secuencias repetidas para reconocer el virus la próxima vez. Puede leer cómo se convirtió en una herramienta de edición genética en nuestro artículo sobre CRISPR.
Una transcriptasa inversa es una enzima que copia ARN a ADN, es decir, recorre al revés el sentido habitual ADN → ARN. Quizá la conozca por el VIH, que la usa para insertar sus genes en células humanas. También hay transcriptasas inversas en muchas bacterias y fagos.
Qué encontró Claude
Anthropic llamó al sistema ART, siglas de array-associated reverse transcriptases[2]. Tiene tres partes situadas una junto a otra en el ADN del fago:
- una enzima transcriptasa inversa;
- un gen asociado a su lado;
- una serie de secuencias de ADN repetidas y regularmente espaciadas.
Cada parte ya se conocía. Lo que no se había descrito era que las tres funcionaran como una sola unidad, y en especial la serie de repeticiones, situada aguas arriba del gen de la enzima, donde las búsquedas anteriores no habían mirado[2].
Cómo se fue acotando la búsqueda. Cifras del anuncio de Anthropic según The Next Web: unas 949 sesiones de agentes durante 21,5 horas.
Cómo funcionó la búsqueda
Ampliación A-Level
Unos 950 «agentes» de Claude (sesiones de IA independientes, cada una con una parte del trabajo) recorrieron durante unas 21 horas bases de datos públicas de secuencias de ADN[1][2]. Reunieron unos 200.000 grupos de genes de transcriptasa inversa, puntuaron 3.564 familias de genes vecinos y redactaron informes detallados de 20 candidatos. Un agente leyó el ADN justo aguas arriba de la enzima y advirtió la serie de repeticiones.
Después, científicos humanos pasaron al laboratorio. En datos de fagos de Staphylococcus, la serie se leía como un conjunto de ARN cortos distintos que llegaban a ser el 8 % del ARN del fago 15 minutos después de la infección[2]. Es un indicio sólido de que el sistema importa al virus. Pero en el momento del anuncio el equipo no había demostrado que la enzima esté activa ni que actúe sobre esos ARN[2].
Comprobación rápida
¿Qué hace una transcriptasa inversa?
Las salvedades que importan
La distinción que los alumnos suelen confundir
«Encontrar un candidato» no es «descubrir qué hace».
Hay una segunda salvedad, más sorprendente. Anthropic repitió la misma campaña diez veces. Ninguna repetición leyó el ADN aguas arriba de la enzima, y las diez pasaron por alto la serie[2]. Es decir, el descubrimiento dependió de una elección concreta de un solo agente. Anthropic lo publicó por iniciativa propia, lo cual es buena práctica científica: indica a los lectores lo reproducible que es el método.
Cómo juzgar un titular de «gran avance»
| Pregunta que hacerse | En el anuncio de ART |
|---|---|
| ¿Está revisado por pares? | No: era un preprint en el momento del anuncio |
| ¿Qué se ha medido, no solo predicho? | La serie de repeticiones se transcribe en ARN cortos durante la infección |
| ¿Qué sigue sin saberse? | Si la enzima está activa y cuál es la función del sistema |
| ¿Es reproducible? | La búsqueda informática lo encontró una vez de once |
| ¿Qué dicen los expertos independientes? | Interesados y positivos, piden más trabajo |
| ¿A quién beneficia la afirmación? | A la empresa que la anuncia: lea sus afirmaciones con cuidado |
Pregunta tipo examen
Una empresa informa de que un sistema de IA ha identificado un nuevo grupo de genes en bacteriófagos. Sugiera dos razones por las que otros científicos podrían ser prudentes y una manera de comprobar la afirmación. [3 puntos]
Mostrar respuesta modelo y desglose de puntos
- el trabajo no ha sido revisado por pares, así que el método y los datos no se han comprobado de forma independiente (1 punto)
- el resultado no fue reproducible: repetir la misma búsqueda no volvió a encontrarlo (o: la función de los genes no se ha demostrado experimentalmente) (1 punto)
- comprobarlo demostrando en el laboratorio que la enzima está activa y qué hace, por ejemplo inactivando los genes y viendo el efecto en la infección por el fago, y que otros grupos repitan el trabajo (1 punto)
Lo que valora el examinador: separar la limitación de las pruebas (sin revisión por pares, sin función demostrada, no reproducible) del método para comprobarlas (experimento más replicación independiente).
Error frecuente: decir «no se puede confiar en la IA». La cuestión no es quién lo encontró, sino qué pruebas hay. La misma prudencia vale para un descubrimiento hecho por personas.
Por qué importa a los estudiantes
Haga lo que haga ART al final, la historia muestra hacia dónde va la ciencia: una IA que explora datos a una escala inalcanzable para una persona, combinada con experimentos humanos y revisión por pares para decidir qué es real. Saber explicar ambas mitades sirve en biología de A-Level, en informática y en cualquier entrevista universitaria. Para ver cómo aprende la propia IA, lea nuestro artículo sobre la retropropagación, y desde las matemáticas, ¿sabe la IA hacer matemáticas de verdad?
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Fuentes y lecturas adicionales
- Phys.org: Anthropic touts AI-led biology discovery (Sep 2026) — anuncio, estado de preprint, experimentos realizados por personas
- The Next Web: Anthropic says Claude found a new enzyme system with CRISPR-like repeats — componentes de ART, cifras de la búsqueda, las diez repeticiones, cita de Feng Zhang
- WION: Anthropic says Claude found a new gene-editing enzyme on its own. The science isn't confirmed — cobertura escéptica
Última revisión: 5 de octubre de 2026. Las cifras son valores publicados típicos y las normas pueden cambiar. La redacción de los exámenes varía según la especificación: compruebe la suya.
Preguntas frecuentes
¿Qué descubrió realmente la IA de Anthropic?
Un grupo de genes no descrito hasta ahora en el ADN de bacteriófagos (virus), que Anthropic llama ART, siglas de «array-associated reverse transcriptases» (transcriptasas inversas asociadas a repeticiones). Tiene tres partes contiguas: una enzima transcriptasa inversa, un gen asociado a su lado y una serie de repeticiones de ADN regularmente espaciadas, una disposición que recuerda a las repeticiones de CRISPR.
¿Se ha confirmado el descubrimiento?
No del todo. Se anunció a finales de septiembre de 2026 en una entrada de blog y en un preprint sin revisión por pares. Experimentos de científicos humanos mostraron que la serie de repeticiones se lee como un conjunto de ARN cortos, pero el equipo aún no había demostrado que la enzima esté activa ni qué hace el sistema.
¿Hizo la IA los experimentos?
No. Los agentes de Claude buscaron y analizaron bases de datos de ADN y redactaron informes sobre candidatos; según Anthropic, todos los experimentos de laboratorio los realizaron científicos humanos.
¿Significa esto que la IA ya puede hacer ciencia sola?
Muestra que la IA puede explorar con utilidad enormes conjuntos de datos y detectar patrones que las personas pasaron por alto. Pero la misma búsqueda se repitió diez veces y ninguna repetición volvió a encontrar ART, y el significado biológico sigue dependiendo de experimentos y de la revisión por pares. Es un asistente potente, no un sustituto del método científico.
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Sobre el autor
Sudershan Soni
Fundador y tutor principal en Mostak Services — tutor de matemáticas, ciencias, informática y STEM titulado con máster, con más de 20 años de experiencia profesional, enseñando a alumnos desde el 11+ y el GCSE hasta el A-Level y más allá, en línea en todo el mundo.
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