Anthropic, Claude Science 넘어 직접 신약 후보 찾기까지

AI 연구 도구를 팔던 회사가 직접 신약 후보를 찾겠다고 나섰다. The Verge는 2026년 7월 3일 보도에서 Anthropic이 Claude Science 공개와 함께 자체 drug discovery 계획을 밝혔다고 전했다. 초점은 소외 질환이다. 이 한 줄은 단순한 제품 확장이 아니라, frontier AI 회사가 제약·바이오 고객에게 소프트웨어를 파는 위치에서 실제 후보물질 발굴 주체로 이동할 수 있다는 신호다.

배경에는 Claude Science가 있다. Anthropic은 앞서 연구자가 문헌, 데이터셋, 코드, 계산, figure 생성을 한 환경에서 다룰 수 있는 AI workbench를 공개했다. 기존 Insights 기사에서 다룬 것처럼 Claude Science는 60개 이상 과학 skill과 connector, reviewer agent, HPC·SSH·Modal 연동을 묶는다. 이번 보도의 새 지점은 그 도구를 고객에게 제공하는 데서 멈추지 않고, Anthropic 내부가 자체 치료제 발굴 프로그램을 추진한다는 점이다.

The Verge에 따르면 Eric Kauderer-Abrams Anthropic 생명과학 책임자는 회사가 neglected diseases, 즉 상업적 투자 유인이 낮아 치료제가 부족한 질환에 초점을 맞출 것이라고 말했다. 다만 어떤 질환을 먼저 겨냥하는지, promising candidate가 나오면 임상시험·동물실험·제조·상업화를 누구와 어떻게 진행할지는 공개되지 않았다. 이 공백이 중요하다. AI가 후보를 제안하는 일과 실제 약을 만드는 일 사이에는 실험, 독성, 약동학, 생산성, 임상 설계라는 긴 계단이 남아 있다.

전문가들의 반응도 그 지점에 모였다. 기사에서 Cambridge의 Namshik Han은 AI drug discovery가 신물질 탐색부터 임상·제조 지원까지 매우 넓은 표현이라고 짚었다. Oxford의 Frank von Delft는 모델이 발전해도 실험을 없애는 수준에는 오지 않았다고 말했다. 안전성, 효능, 저장·투여 가능성은 결국 현실의 실험에서 검증해야 한다.

그래도 이 움직임은 무시하기 어렵다. Anthropic은 지난 1년 동안 생물학자를 채용하고 자체 wet lab을 구축해온 것으로 알려졌다. OpenAI, Google, Amazon도 생명과학용 AI 도구를 밀고 있지만, Anthropic처럼 직접 신약 개발 의지를 공개적으로 드러내면 이해관계가 더 복잡해진다. 제약사 고객에게는 생산성 도구를 팔면서, 동시에 일부 질환 영역에서는 잠재적 경쟁자가 되는 구조다.

다음 확인 지점은 숫자보다 실행이다. 어떤 질환을 선택하는지, 후보 발굴 이후의 실험 파트너를 누구로 두는지, Claude Science의 audit trail이 실제 wet lab 결과와 어떻게 연결되는지가 관건이다. AI 신약 개발의 승부는 데모가 아니라 임상 전 검증과 임상 진입에서 갈린다.