Em 23 de setembro, a Anthropic apresentou seu novo laboratório de ciências da vida com um anúncio feito para chamar atenção: agentes de inteligência artificial baseados no modelo Claude teriam identificado, em bancos de dados genômicos, um sistema enzimático ainda não caracterizado em vírus que infectam bactérias[2]. Quatro dias depois, um biólogo computacional da Universidade de Copenhague disse ao The New York Times que conhecia aquele sistema havia anos, que o estudava sem ter publicado os resultados e que, nesse intervalo, havia compartilhado seus achados com o próprio Claude[1].
O episódio parece uma disputa de prioridade como tantas outras na história da ciência. Não é. Pela primeira vez, a acusação não recai sobre um laboratório rival que teria visto um pôster num congresso, mas sobre uma ferramenta que milhares de cientistas usam diariamente para escrever código, revisar manuscritos e organizar dados. A pergunta que o caso coloca vale para qualquer grupo de pesquisa, inclusive no Brasil: quando a IA que ajuda a pesquisar também vê a fronteira do que ainda não foi publicado, quem pode reivindicar a descoberta?
O que a Anthropic diz ter encontrado
O sistema recebeu o nome de ART, sigla em inglês para transcriptases reversas associadas a arranjos. Transcriptases reversas são enzimas que leem uma molécula de RNA e produzem uma cópia em DNA. Em bactérias, muitas delas funcionam como peças do sistema imunológico contra vírus, e é justamente essa família de mecanismos que deu origem ao CRISPR, hoje uma das ferramentas mais importantes da biotecnologia.
Segundo o comunicado da Anthropic, a transcriptase reversa em si não era desconhecida: ela já havia sido identificada em um fago jumbo em estudos anteriores. O que a empresa apresenta como novidade é o conjunto ao redor da enzima, formado por um arranjo de sequências de DNA não codificantes e por uma proteína acessória de função ainda desconhecida[2]. Experimentos iniciais indicaram que esse arranjo é expresso na forma de vários RNAs curtos distintos, mas, como registrou a Interesting Engineering, não há demonstração de que o ART funcione como o CRISPR, e seu papel biológico segue em aberto[3].
O método também chamou atenção. De acordo com a reportagem de Carl Zimmer no The New York Times, os cientistas da empresa forneceram aos agentes cinco exemplos de transcriptases reversas e pediram que vasculhassem bases com bilhões de sequências genéticas coletadas em oceanos, solos e outros ambientes; os próprios agentes escreveram o software de busca, e a empresa não detalhou os comandos exatos que utilizou[1]. Relatos da imprensa especializada mencionam cerca de 950 agentes trabalhando em paralelo, número que O Tecido não conseguiu confirmar no material original da empresa. No relatório, a Anthropic descreveu o resultado como os primeiros passos de uma descoberta biológica feita pela IA "por conta própria"[1].
A objeção de Copenhague
Mario Rodríguez Mestre não é um nome periférico nessa área. Trabalhos recentes sobre transcriptases reversas de defesa bacteriana, como um estudo sobre o sistema DRT9 disponível na base PMC, citam pesquisas de Mestre e colegas como referência na classificação dessas enzimas[4]. Segundo o relato publicado pelo The New York Times, ele encontrou as enzimas em fagos jumbo em 2022, figura como coinventor em um pedido de patente depositado em 2023 pela empresa ReNAgade Therapeutics, para a qual prestou consultoria, e seguiu estudando o sistema na Universidade de Copenhague, onde o grupo passou a chamá-lo de "jumbotrons"[1].
O ponto central da contestação é específico. A Anthropic afirma que a contribuição decisiva do Claude foi identificar o arranjo de RNAs e a proteína associada à enzima. Mestre diz que seu grupo fez essa identificação há mais de um ano, com base inclusive no mesmo conjunto de dados de sequenciamento de RNA, de 2022, que os agentes da Anthropic recuperaram para sustentar sua hipótese. Ao longo de três anos, o pesquisador usou o Claude para tarefas variadas e, segundo o jornal, compartilhou com a ferramenta rascunhos de sua tese e de um manuscrito sobre os jumbotrons. O NYT diz ter examinado mensagens e figuras que indicam um envolvimento extenso da IA na pesquisa[1].
"Coincidências acontecem. Mas nós conhecíamos essas repetições havia mais de um ano."Mario Rodríguez Mestre, ao The New York Times
Mestre é cuidadoso na formulação. Ele reconhece que não pode afirmar que a Anthropic se apoiou em seu trabalho e que, sem acesso ao que os agentes efetivamente fizeram, é impossível provar qualquer influência. Sua dúvida se apoia em dois argumentos: os jumbotrons são raros, e seus genes de RNA são difíceis de distinguir de sequências aleatórias, o que tornaria improvável encontrá-los tão depressa. A preocupação que ele expressa é outra, mais ampla: que informações inéditas de usuários tenham alimentado o treinamento de versões futuras dos modelos[1].
O que a empresa responde
Em nota divulgada no domingo, 27, a Anthropic afirmou não ter conhecimento de nenhum trabalho publicado anteriormente que descrevesse o sistema, declarou que o Claude não foi treinado com transcrições de usuários e que sua equipe de biologia molecular não tem acesso a esse tipo de material[1].
A resposta merece ser lida com atenção em duas frentes. A primeira é a palavra "publicado". O trabalho de Mestre não foi publicado, e a norma científica atribui prioridade a quem publica primeiro. A afirmação da empresa pode ser literalmente correta e, ainda assim, não responder à pergunta levantada pelo pesquisador.
A segunda frente é contextual. Desde agosto de 2025, os termos de consumo da Anthropic permitem usar conversas dos planos Free, Pro e Max para treinar modelos quando o usuário não desativa a opção, com retenção de dados de até cinco anos, em vez dos 30 dias anteriores; ficam fora dessa regra os planos corporativos e educacionais e o uso via API, conforme análise do escritório Goldfarb Gross Seligman[6]. A regra existe, mas a empresa afirma que ela não se aplicou ao modelo em questão. Não se sabe publicamente que tipo de conta o grupo de Copenhague usava, nem em quais configurações.
Por que é tão difícil saber o que aconteceu
Há pelo menos três explicações possíveis, e nenhuma delas pode ser descartada com as informações disponíveis. A primeira é a convergência independente. O campo das transcriptases reversas associadas a RNAs não codificantes está em plena expansão: um estudo sobre o sistema DRT2, publicado na base PMC, mostrou uma enzima que, diante de uma infecção viral, converte um RNA vizinho em repetições de DNA em sequência[5]. Quando dezenas de grupos vasculham os mesmos bancos de dados em busca de padrões parecidos, chegar ao mesmo lugar é plausível. O próprio Mestre admitiu ao NYT que todos na área fazem mais ou menos as mesmas coisas.
A segunda é a contaminação pelo treinamento, que a empresa nega. A terceira, menos discutida, é a circulação humana do conhecimento. Seth Shipman, bioengenheiro do Gladstone Institutes e da Universidade da Califórnia em São Francisco, disse ao jornal que conversa com Mestre sobre esses sistemas há anos e que muitos pesquisadores já os conheciam[1]. Os cientistas do novo laboratório da Anthropic vieram justamente dessa comunidade.
O que resolveria a questão seria uma auditoria dos registros completos dos agentes: os comandos recebidos, as buscas realizadas, a ordem em que os candidatos foram examinados e o momento em que o arranjo de repetições foi sinalizado. A Anthropic publicou um relatório técnico, mas não os comandos exatos. Enquanto esse material não for aberto a verificação independente, a alegação de autonomia descansa sobre a palavra da empresa.
Há bons argumentos a favor da Anthropic. A empresa nunca reivindicou a descoberta da enzima, e sim a do conjunto ao redor dela, e ressalvou desde o início que a transcriptase reversa já constava da literatura. Resultados não publicados, por definição, não fazem parte do registro científico, e a regra da prioridade por publicação existe precisamente para evitar disputas baseadas em conversas privadas. A própria fonte da contestação reconhece que não tem como provar influência e que coincidências são comuns em áreas competitivas.
Há ainda um argumento de método: a busca foi descrita em um relatório técnico e parte do resultado foi testada em laboratório, o que permite que outros grupos tentem reproduzir o caminho dos agentes a partir dos mesmos cinco exemplos. Se a reprodução chegar ao mesmo sistema, a tese da convergência independente ganha força. Acusações de apropriação, por mais compreensíveis que sejam num ambiente de desconfiança, também exigem evidência.
Um padrão que começa a se repetir
O caso não é isolado. Ainda em setembro, segundo o NYT, a OpenAI anunciou ter resolvido um problema matemático em aberto, e o matemático Tristan Buckmaster, da Universidade de Nova York, que trabalhava com um colega numa solução própria usando os modelos da empresa, levantou publicamente a hipótese de ter sido antecipado com base em seus próprios dados. A OpenAI negou ter treinado seus modelos com as conversas dele[1].
Os dois episódios compartilham uma estrutura. Empresas de IA transformaram a descoberta científica em vitrine comercial, e essa vitrine pesa. A Anthropic, que segundo o jornal pode abrir capital com valor de até US$ 2 trilhões, tem apresentado a pesquisa biológica como parte central de sua missão; na mesma semana do anúncio, o presidente-executivo Dario Amodei discursou nas Nações Unidas sobre o potencial da IA contra doenças[1]. Quanto maior o valor simbólico de uma "descoberta autônoma", maior o incentivo para apresentá-la dessa forma, e maior o custo, para a credibilidade de todo o setor, se ela não resistir ao escrutínio.
Do outro lado estão os usuários mais intensivos dessas ferramentas: cientistas que mudaram a própria forma de trabalhar a partir delas. Shipman relatou ao jornal que colegas de área passaram a se perguntar se seus comandos estão sendo usados para treinamento. Mestre foi além. Depois do anúncio, começou a encerrar seus projetos com o Claude e a migrar para outros modelos, resumindo a decisão numa frase: "Estou desligando tudo"[1]. A migração, porém, desloca o problema sem resolvê-lo, porque a mesma dúvida se aplica a qualquer fornecedor.
E no Brasil?
O país já tem regra para um lado da equação. A Portaria CNPq nº 2.664/2026, de 6 de março, que institui a Política de Integridade na Atividade Científica do órgão, tornou obrigatória a declaração do uso de IA generativa em qualquer etapa da pesquisa, da concepção à submissão, com a indicação da ferramenta e de sua finalidade, como detalha a política editorial da revista P2P, da UFRJ[7]. Periódicos brasileiros já exigem anexos formais com essa declaração.
A norma, porém, regula a transparência do pesquisador diante da comunidade científica. Ela não diz nada sobre o fluxo inverso: o que acontece com dados inéditos depois que entram numa ferramenta comercial. A Lei Geral de Proteção de Dados (Lei 13.709/2018) protege dados pessoais, categoria em que resultados experimentais normalmente não se enquadram. A proteção de resultados de pesquisa passa por outro arcabouço, o da propriedade intelectual e da Lei de Inovação (Lei 10.973/2004), que atribui aos Núcleos de Inovação Tecnológica das universidades e institutos a gestão desses ativos. Se o envio de dados inéditos a um serviço de IA pode ser interpretado como divulgação, com efeitos sobre patenteabilidade, é uma questão que o direito brasileiro ainda não respondeu de forma consolidada.
Na prática, isso deixa decisões importantes nas mãos de cada pesquisador, muitas vezes usando contas pessoais pagas do próprio bolso. A diferença entre um plano individual e um contrato institucional, como mostra o caso das regras da Anthropic, pode determinar se as conversas entram ou não em ciclos de treinamento. Poucos laboratórios brasileiros têm orientação escrita sobre isso.
O que laboratórios podem fazer agora
Sem esperar por uma regulação específica, algumas medidas estão ao alcance de qualquer grupo. A primeira é saber que tipo de conta está sendo usada e revisar as configurações de privacidade, sobretudo a opção que autoriza o uso das conversas para treinamento. A segunda é tratar a IA como tratamos um colaborador externo: resultados centrais e ainda não protegidos merecem o mesmo cuidado que teriam numa conversa com um laboratório concorrente. A terceira é registrar a prioridade por meios reconhecidos, com cadernos de laboratório datados e, quando fizer sentido, depósito de preprint ou consulta ao Núcleo de Inovação Tecnológica antes de expor dados sensíveis. Por fim, instituições que compram licenças deveriam negociar cláusulas explícitas sobre retenção e uso de dados, em vez de deixar essa escolha para cada usuário.
O caso do ART ainda pode terminar de várias formas: com a reprodução independente do resultado, com a publicação do trabalho de Copenhague, com a abertura dos registros dos agentes ou com nenhuma delas. Qualquer que seja o desfecho, ele já deixou exposta uma assimetria nova na ciência. A ferramenta que acelera a pesquisa também enxerga aquilo que ainda não chegou ao registro público. Enquanto as regras de crédito continuarem baseadas apenas na publicação, e as regras de dados continuarem opacas para quem usa essas ferramentas, a confiança entre cientistas e empresas de IA vai depender de promessas que, por ora, ninguém de fora consegue verificar.
Perguntas frequentes
O que é o sistema ART anunciado pela Anthropic?
É um conjunto encontrado em bacteriófagos jumbo que combina uma transcriptase reversa, um gene parceiro de função desconhecida e um longo arranjo de repetições de DNA. A Anthropic anunciou em 23 de setembro de 2026 que agentes do Claude identificaram o conjunto. A função biológica do sistema ainda não foi determinada.
Por que Mario Rodríguez Mestre contesta a descoberta?
O biólogo da Universidade de Copenhague afirma estudar o mesmo sistema desde 2022, sob o apelido de jumbotrons, e diz ter compartilhado resultados inéditos com o Claude enquanto usava a ferramenta. Ele admite não poder provar que a empresa se beneficiou desse material, mas questiona a alegação de descoberta autônoma.
A Anthropic usa conversas de usuários para treinar o Claude?
Desde 2025, os termos de consumo permitem usar conversas dos planos Free, Pro e Max para treinamento quando o usuário não desativa a opção. Planos corporativos, educacionais e o uso via API ficam fora. No caso do ART, a empresa declarou que o Claude não foi treinado com transcrições de usuários.
O ART funciona como o CRISPR?
Ainda não se sabe. O ART tem arranjos de repetições semelhantes aos do CRISPR, mas nenhum experimento demonstrou que ele corte, copie ou edite DNA. A função primária do sistema segue em investigação.
Pesquisadores brasileiros precisam declarar o uso de IA?
Sim. A Portaria CNPq nº 2.664/2026 torna obrigatória a declaração do uso de IA generativa em qualquer etapa da pesquisa, com a indicação da ferramenta e da finalidade. A norma não trata do uso que as empresas fazem dos dados enviados.
Este texto tem como ponto de partida a reportagem "Did Anthropic's A.I. Really Make a Scientific Discovery on Its Own?", de Carl Zimmer, publicada pelo The New York Times em 27 de setembro de 2026. As informações atribuídas ao jornal foram resumidas e contextualizadas por O Tecido; o texto original não foi reproduzido nem traduzido. A análise, o contexto brasileiro e as fontes complementares são de responsabilidade desta publicação.