앤트로픽(Anthropic)이 자사 AI 모델 클로드(Claude)가 단백질 결합체(binder)를 사람의 개입을 최소화한 채 처음부터 끝까지 자율적으로 설계할 수 있다고 밝혔다. 앤트로픽에 따르면 8월 18일 공개된 연구에서, 클로드는 표적 단백질에 달라붙는 결합체 설계 작업을 스스로 수행해 기존에 발표된 최고 수준의 설계와 맞먹거나 이를 넘어서는 결과를 냈다.

단백질 결합체는 표적 단백질에 단단히 들러붙도록 만든 작은 단백질로, 오늘날 많은 의약품이 작동하는 핵심 원리다. 특히 표적 하나에 붙는 작은 결합체, 이른바 미니바인더(minibinder)를 처음부터 설계하는 일은 그동안 전문가가 표적 하나당 몇 주에서 몇 달을 들여야 했던 고난도 작업이었다.

이번 연구가 주목받는 이유는 클로드가 이 과정을 통째로 자동화했다는 데 있다. 최소한의 입력만으로 결합체 설계 캠페인을 처음부터 끝까지 이끌어, 사람이 일일이 손대지 않고도 유효한 후보를 내놓았기 때문이다.

앤트로픽은 설계의 정확도를 높이기 위해 여러 단백질 접힘 예측 모델을 함께 활용했다고 설명했다. 표적별로 세 개의 접힘 예측 모델을 묶은 앙상블은 단일 모델보다 예측력이 더 높았고, 알파폴드3(AlphaFold3)를 상회하는 성능을 보였다.

이는 AI가 신약 개발의 가장 앞단인 단백질 설계 단계를 얼마나 빠르게 바꿀 수 있는지를 보여주는 사례다. 결합체 설계에 걸리던 몇 주, 몇 달의 시간이 크게 줄어든다면, 신약 후보를 발굴하는 속도 자체가 달라질 수 있다.

다만 실험실에서 확인된 설계가 실제 치료제로 이어지기까지는 여전히 긴 검증 과정이 남아 있다. 자율 설계가 후보를 빠르게 내놓더라도, 안전성과 효능을 입증하는 임상 단계는 별개의 관문이기 때문이다.

앤트로픽은 생명과학 분야의 강력한 기능 일부를 가장 성능이 높은 모델에서는 여전히 제한하고 있으며, 과학자를 위한 별도의 접근 프로그램을 준비하고 있다고 밝혔다. 능력은 열어두되 오용 가능성은 통제하겠다는 접근이다.

결국 이번 연구는 AI가 문서 작성이나 코딩을 넘어, 단백질을 직접 설계하는 과학의 영역으로 발을 들이고 있음을 보여준다. 클로드의 자율 결합체 설계는 그 변화의 초입을 알리는 장면이다.

자세한 내용은 앤트로픽에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: AI 생성 이미지