“실험 설계부터 보고서까지 자동화?” 생명과학을 위한 클로드가 연구 자동화 이끈다

앤트로픽은 자사의 차세대 인공지능 모델인 ‘Opu 4.5’를 바탕으로 과학 연구에 특화된 플랫폼, ‘생명과학을 위한 클로드(Claude for Life Sciences)’의 주요 성과와 생태계 확장 현황을 15일 홈페이지를 통해 발표했다. 이 플랫폼은 시각적 자료 해석, 계산 생물학, 단백질 구조 분석처럼 고도의 전문 지식이 필요한 영역에서 비약적인 성능 향상을 입증했다. 현재 이 플랫폼은 연구 공정의 자동화를 이끌고 있다.

현대 생물학 연구는 복잡한 도구와 데이터 형식을 다루는 일이 많다. 이는 연구 속도를 늦추는 주요 원인이 된다. 앤트로픽은 이 문제를 해결하기 위해 클로드를 기반으로 한 과학 전용 플랫폼을 개발했다. 2025년 5월 시작한 ‘과학을 위한 AI(AI for Science)’ 프로그램은 전 세계 연구자들에게 무료 이용권(API 크레딧)을 나누어 주며 가치 있는 과학 프로젝트를 지원하고 있다. 연구자들은 이를 통해 복잡한 분석 과정을 자동으로 처리하며 연구 효율을 높이고 있다.

생명과학을 위한 클로드는 그림 해석, 계산 생물학, 단백질 이해 등 다양한 기능을 제공한다. 특히 성능이 더욱 좋아진 Opus 4.5 모델 덕분에 이러한 작업에서 뛰어난 결과를 보여준다. 이 모델은 과학적인 업무에 딱 맞게 만들어졌다. 그래서 실험 설계와 데이터 분석을 더욱 효율적으로 해낼 수 있다. 이러한 성능 향상은 연구자들이 더 빠르고 정확하게 실험을 진행하도록 돕는다.

스탠퍼드 대학교가 개발한 ‘Biomni’는 클로드를 기반으로 만든 생물 의학용 인공지능 에이전트다. 이 시스템은 수백 개의 도구와 데이터베이스를 하나로 합쳐서 복잡한 유전체 분석(GWAS)을 단 몇 분 만에 끝낸다. 예를 들어, 원래 아주 오래 걸리는 분석을 20분 만에 완료하며 연구자들의 빠른 분석을 지원한다. 또한 MIT 치즈먼 연구실의 ‘MozzareLLM’ 시스템은 유전자 제거 실험 결과를 자동으로 해석한다. 전문가 수준의 분석을 제공하는 것은 물론, 사람이 미처 발견하지 못한 부분까지 찾아낸다.

룬드버그 연구실은 클로드를 활용해 집중적으로 관찰할 후보 유전자를 선택한다. 클로드는 분자 사이의 관계를 나타낸 지도를 바탕으로 후보 유전자를 제안한다. 이는 사람이 직접 하는 것보다 훨씬 빠르고 효율적이다. 이러한 자동화 과정은 연구자들이 더 나은 후보 유전자를 고를 수 있게 돕고, 연구의 정확성을 높이는 데에도 기여하고 있다.

인공지능 모델의 발전은 연구 방식에 큰 영향을 미치고 있다. 클로드와 같은 인공지능 도구는 실험 설계부터 해석, 보고서 작성까지 전 과정을 돕는다. 덕분에 연구자들은 새로운 아이디어를 내고 이를 검증하는 일에 더욱 집중할 수 있다. 이러한 변화는 연구 환경을 평등하게 만드는 ‘연구의 민주화’를 이끈다. 자원이 부족한 작은 연구실에서도 고급 분석 도구를 사용할 수 있기 때문이다. 또한 연구자들이 참여하고 의견을 주면서 인공지능 모델이 계속 좋아지는 선순환 구조를 만들고 있다.

Opus 4.5 모델의 뛰어난 추론 능력은 실험 설계부터 데이터 해석, 학술 보고서 작성까지 연구의 모든 단계를 지원한다. 연구자들은 이제 단순 반복적인 분석 작업에서 벗어나 가설을 세우고 검증하는 본연의 가치 있는 연구에 집중할 수 있다. 또한 이는 연산 장비가 부족한 소규모 연구실에서도 수준 높은 분석 도구를 활용할 수 있는 길을 열어준다.

앤트로픽은 “생명과학을 위한 클로드는 단순한 보조 도구를 넘어 과학적 발견의 방법을 근본적으로 다시 정의하고 있다”라고 밝혔다. 또한 “앞으로도 모델을 계속 고도화하고 연구 커뮤니티의 의견을 반영해 인공지능과 기초 과학 사이의 시너지를 극대화하겠다”라고 강조했다.