과학자들이 연구와 발견을 가속화하기 위해 Claude를 활용하는 방법
Anthropic은 과학자들이 점점 더 Claude를 연구 파트너로 사용하고 있으며, 단순한 작업을 넘어 복잡한 워크플로우를 자동화하고, 방대한 데이터 세트를 해석하며, 생명 과학 전반에 걸쳐 새로운 가설을 생성하고 있다고 보고합니다. 이러한 고급 응용 프로그램은 병목 현상을 제거하고, 깊은 지식이 필요한 작업을 처리하며, 완전히 새로운 연구 접근 방식을 가능하게 함으로써 과학적 발견을 가속화하고 있습니다.
과학 연구에서 AI의 진화
Claude는 실험 설계부터 데이터 분석까지 연구 과정의 모든 단계에서 작업할 수 있는 포괄적인 과학 협력자로 진화하고 있습니다. Claude의 사용은 과학적 워크플로우를 더 쉽고 비용 효율적으로 만들어 재편하고 있으며, 전통적으로 몇 달이 걸리던 프로젝트를 몇 시간으로 압축하는 경우가 많습니다.
Anthropic은 Claude를 과학 작업에 적합하게 만들기 위해 막대한 투자를 했으며, Opus 4.5는 그림 해석, 계산 생물학, 단백질 이해 벤치마크에서 상당한 개선을 보여주고 있습니다. 이러한 진전은 학계 및 산업계 연구자들과의 파트너십을 통해 이루어졌으며, 주요 연구자들에게 무료 API 크레딧을 제공하는 AI for Science 프로그램의 지원을 받고 있습니다.
Biomni: 범용 생물의학 에이전트
Biomni는 수백 개의 도구, 소프트웨어 패키지 및 데이터 세트를 단일 탐색 가능한 시스템으로 통합하여 생물학 연구의 단편화 병목 현상을 해결하는 에이전트형 AI 플랫폼입니다. 연구자들은 일반 영어 요청으로 Biomni와 상호 작용하며, Claude 기반 에이전트는 작업을 실행하기 위해 적절한 리소스를 자동으로 선택합니다.
전장 유전체 연관 분석(GWAS) 가속화
전장 유전체 연관 분석(GWAS)에서 주요 과제는 유전체 스캐닝이 아니라 후속 분석이며, 여기에는 지저분한 데이터 정리, 교란 변수 통제, 유전적 '히트' 해석이 포함됩니다. 단일 GWAS는 수동적이고 다중 도구를 사용하는 프로세스 특성상 전통적으로 몇 달이 걸립니다.
Biomni의 초기 시험에서 일반적으로 몇 달이 걸리는 GWAS가 20분 만에 완료되었습니다. 이 시스템은 여러 사례 연구를 통해 검증되었습니다:
- 분자 클로닝: Biomni는 분자 클로닝 실험을 설계했으며, 그 프로토콜과 설계는 맹검 평가에서 5년 이상의 경험을 가진 박사후 연구원의 것과 일치했습니다.
- 웨어러블 데이터 분석: Biomni는 30명의 서로 다른 사람들로부터 450개 이상의 웨어러블 파일(연속 혈당 모니터링, 체온, 신체 활동 포함)의 데이터를 35분 만에 분석했으며, 이 작업은 인간 전문가가 3주가 걸릴 것으로 추정되었습니다.
- 유전자 활성 분석: Biomni는 인간 배아 조직의 336,000개 이상의 개별 세포에서 유전자 활성 데이터를 분석하여 알려진 조절 관계를 확인하고 인간 배아 발달과 이전에 연결되지 않았던 새로운 전사 인자를 식별했습니다.
Biomni에는 Claude가 의도된 경로에서 벗어날 때 이를 감지하는 안전장치가 포함되어 있습니다. 기본 Claude 접근 방식이 임상의의 진단 과정과 다를 때, 연구자들은 에이전트에게 전문가 방법론을 단계별로 가르쳐 암묵적 지식을 시스템 기술로 효과적으로 인코딩했습니다.
MozzareLLM: 유전자 녹아웃 해석 자동화
MozzareLLM은 대규모 유전자 녹아웃 실험의 해석을 자동화하도록 설계된 Claude 기반 시스템으로, 전통적으로 인간 전문가가 수백 시간의 수동 문헌 검토를 수행해야 했습니다. 이 시스템은 유전자 클러스터를 가져와 노련한 과학자가 수행하는 것과 동일한 해석 작업을 수행합니다.
CRISPR 데이터 분석 간소화
과학자들이 CRISPR를 사용하여 수백만 개의 인간 세포에서 수천 개의 유전자를 녹아웃시킬 때, 방대한 양의 이미지 데이터가 생성됩니다. 소프트웨어는 유사한 손상 패턴을 생성하는 유전자를 그룹화할 수 있지만, 이러한 유전자가 함께 클러스터링되는 이유를 해석하려면 생물학적 과정에 대한 깊은 인간 지식이 필요합니다.
MozzareLLM은 다음 기능을 수행하여 이 프로세스를 가속화합니다:
- 유전자 클러스터가 공유할 수 있는 생물학적 과정 식별.
- 클러스터의 유전자가 잘 이해되었는지 또는 제대로 연구되지 않았는지 플래그 지정.
- 추가 조사가 필요한 특정 유전자 강조.
수석 연구원인 Cheeseman은 Claude가 자신이 놓친 발견을 지속적으로 포착한다고 언급하며, "검토할 때마다 '이건 못 봤는데!'라고 생각합니다. 그리고 각 경우에 우리가 이해하고 검증할 수 있는 발견입니다."라고 말했습니다.
결정적으로, MozzareLLM은 발견 사항에 대한 신뢰 수준을 제공하여 전문가가 추가 연구 자원을 투자할 위치에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 합니다. 또한 Claude는 한 사례에서 다른 테스트된 AI 모델보다 우수하여 다른 모델이 무작위 노이즈로 무시한 RNA 변형 경로를 올바르게 식별했습니다.
Lundberg 연구소: AI 주도 가설 생성
일부 연구소는 해석 자동화(예: MozzareLLM)에 초점을 맞추는 반면, Lundberg 연구소는 집중적이고 고비용의 스크리닝 실험에서 어떤 유전자를 표적으로 삼을지 결정하는 초기 병목 현상 해결에 초점을 맞춥니다. 그들의 시스템은 Claude를 사용하여 전통적인 접근 방식을 교육받은 추측에서 특성 기반 예측으로 전환합니다.
분자 특성 기반 표적 유전자 예측
후보 유전자를 선택하기 위해 인간의 직관과 문헌 검토에 의존하는 대신, Lundberg 연구소는 세포 내 모든 알려진 분자(단백질, RNA, DNA)와 그 관계에 대한 포괄적인 지도를 구축했습니다. 이 지도에는 어떤 단백질이 서로 결합하는지, 어떤 분자가 구조적으로 유사한지가 포함됩니다.
특정 세포 구조나 과정과 같은 표적이 제공되면 Claude는 이 분자 관계 지도를 탐색하여 고유한 생물학적 특성과 관계를 기반으로 후보 유전자를 식별합니다.
현재 연구소는 기존 연구가 제한적인 주제인 일차 섬모에서 이 접근 방식을 테스트하고 있습니다. 테스트는 Claude가 생성한 유전자 후보를 기존 스프레드시트 방법을 사용하여 인간 전문가가 생성한 후보와 비교하는 것입니다. Claude가 훨씬 더 높은 비율의 올바른 유전자를 식별할 수 있다면 이 접근 방식이 우수함을 입증합니다. 성공할 경우, 이 방법은 집중 교란 스크리닝의 표준 첫 단계가 되어 연구소가 직관이나 무차별 스크리닝에 의존하는 대신 정보에 입각한 데이터 기반 선택을 할 수 있게 합니다.
결론: 발견의 미래에서 AI의 역할
이러한 다양한 시스템은 AI가 요약이나 코드 생성과 같은 기본 작업보다 훨씬 더 많은 것을 할 수 있는 연구 파트너로 빠르게 진화하고 있음을 보여줍니다. 이러한 도구의 유용성은 AI 역량과 함께 성장합니다. 초기 모델이 단순한 작업에 국한되었던 반면, 더 강력한 에이전트는 과학 논문에 설명된 복잡한 분석 작업을 재현하기 시작하고 있습니다.
AI 모델이 계속해서 더 지능적으로 성장함에 따라 과학적 발견의 과정도 함께 발전하여 효율성이 증가하고 새로운 통찰력의 가능성이 생겨나고 있습니다.