Claude, 단백질 표적 15개 중 14개 결합 성공·최대 적중률 35.1% 실험 검증 완료

계산 설계가 실제 실험을 통과한 비율

Claude가 만든 단백질 결합체가 15개 표적 중 14개에서 실제 결합에 성공했다. 단순히 구조를 그럴듯하게 생성한 결과가 아니다. Adaptyv Bio와 Twist Bioscience가 설계를 독립적으로 제작하고 실험했으며, 다중 표적 방식의 적중률은 모델에 따라 22.6%와 26.7%, 표적별 반복 방식에서는 최대 35.1%였다. 일반적인 단백질 설계 캠페인의 10~15%보다 높은 수치다.

“사람 전문가가 작성한 단백질 설계 프롬프트를 사용해 Claude가 15개 표적 중 14개에 대한 단백질 결합체를 자율적으로 설계했다.”

근거는 Anthropic의 원문 게시물이다. 이 계정은 Claude 제품과 안전 연구, 모델 평가를 주로 다룬다. 이번 결과에서 중요한 것은 범용 언어 모델이 결합체 서열을 직접 한 번에 뱉었다는 주장이 아니라, 공개된 전문 설계·접힘 모델을 고르고 연결해 장시간의 실험 계산 흐름을 운영했다는 점이다.

14개 표적, 1,320개 설계, 354개 결합체

연결된 연구 설명에 따르면 Claude Opus 4.8과 Mythos Preview는 구조 설계, 서열 설계, 공동 접힘 예측 도구를 조합했다. 각 표적에 30개 후보를 설계했고, 전체 1,320개 설계에서 354개 결합체를 얻었다. 최소 6개 표적에서는 높은 친화도의 결합체가 나왔고, 최소 4개에서는 기존 보고 최고 수준과 같거나 더 강한 친화도를 기록했다.

비용과 범위는 결과 해석에 필수다. 15개 표적을 동시에 다룬 48시간 세션에는 전문 모델 실행을 위해 최대 12,500 NVIDIA H100 시간이 허용됐다. 표적별 24시간 세션에는 표적마다 최대 2,500 H100 시간이 배정됐다. Claude는 기존 공개 도구를 지휘했으며, 생물학자와 단백질 설계 커뮤니티가 만든 기반 모델이 계산의 상당 부분을 맡았다.

검증 설계에는 이미 널리 연구된 벤치마크 표적뿐 아니라 최근 대회의 새로운 표적 두 개도 포함됐다. RBX1에서는 Mythos Preview의 표적별 방식이 40% 적중률을 기록해 대회 참가자의 3.7%를 크게 웃돌았다. 반면 15개 중 한 표적에서는 실패했고, TNFα에서는 Opus 4.8이 성공했지만 Mythos Preview는 성공하지 못했다. 모델별 편차와 표적 의존성이 여전히 크다는 뜻이다.

다음 확인점

Anthropic은 프롬프트와 데이터를 Hugging Face에 공개하고 기술 보고서도 연결했다. 외부 연구팀이 같은 계산 예산과 도구로 적중률을 재현하는지, 덜 알려진 표적에서도 성능이 유지되는지, 설계된 결합체가 세포와 동물 단계에서 효능·안전성을 보이는지가 다음 관문이다. 후보 생성의 속도 향상은 신약 개발 전체의 성공과 동일하지 않다.