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AI의 바이오 역량 논쟁에 처음으로 꽤 단단한 숫자가 붙었다. Anthropic은 Claude를 실제 생물 데이터 기반 99문항에 투입했고, 전문가도 막힌 23문항 가운데 최근 모델이 약 30%를 풀었다고 적었다.

Hacker News에서 화제가 된 OpenMed의 글은 ESMFold, ProteinMPNN, CodonRoBERTa를 연결한 단백질 설계 파이프라인과 25 species 확장 결과를 공개했다. 저비용 open research 사례로 주목받았지만, HN 댓글에서는 biological validation 한계도 함께 지적됐다.

Google DeepMind는 X에서 EMBL-EBI, NVIDIA, 서울대와 함께 AlphaFold Database에 수백만 개의 AI-predicted protein complex structures를 추가한다고 밝혔다. 이번 공개는 AlphaFold를 단일 protein 구조 예측에서 protein interactions를 연구하는 공개 인프라로 한 단계 확장하는 조치다.