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METAL

앤스로픽, 클로드 전갈 독소 결합 단백질 공개

앤스로픽이 클로드가 설계한 전갈 신경독소 결합 단백질 211건의 실험 결과를 공개했다. 17건이 기준을 넘었지만 중화 실험은 아직 없어 회사는 항독소를 만들었다고 주장하지 않는다.

앤스로픽, 클로드 전갈 독소 결합 단백질 공개 · Image: METAL LAB

이미지: 영상 갈무리

요약

  • 앤스로픽은 10월 20일 연구 블로그에 클로드가 설계한 전갈 신경독소 결합 단백질 211건을 외부 기관 두 곳에서 시험해 17건이 기준을 충족했다고 밝혔다.
  • 모델은 초기 지시문 하나와 추가 지시 네 번으로 64시간 동안 설계 31만 8484건을 만들고 180건을 골랐으며, 연구팀이 31건을 더했다.
  • 결합만 확인했을 뿐 세포와 동물에서 중화 효과를 시험하지 않아 회사는 항독소라고 주장하지 않으며, 설계 211건과 데이터를 공개했다.
How Claude designed protein binders against scorpion neurotoxins
발표
2026년 10월 20일 · 앤스로픽 연구 블로그
시험 설계
211건 · 기준 충족 17건
생성 규모
설계 31만 8484건 · 설계-독소 쌍 55만 3052쌍 구조 예측 · 설계 도구 12종
선별
클로드가 180건 선정 · 연구팀이 31건 추가
작업 시간
64시간 · 초기 지시문 1회 + 추가 지시 4회 · 첫 24시간은 자율 작업
연산
1만 GPU 시간 규모
표적
Cn2(멕시코) · Ts1(브라질) · AaH I·AaH II(북아프리카) · LqhIII(중동)
표적 유사도
접힘 구조 동일 · 아미노산 서열은 둘씩 비교해 26~62% 일치
피해 규모
연 120만 명 이상 쏘임 · 사망 3250명 이상 · 대부분 의료 접근 제한 지역 어린이
기존 항독소
독액으로 말 면역 후 항체 정제 · 수개월 소요 · 소수 독소에만 유효
시험 기관
애댑티브 바이오(무세포 발현) · 트위스트 바이오사이언스(사람 신장세포·항체 줄기 융합)
측정
표면 플라스몬 공명으로 해리 상수 측정
합격 기준
두 기관 모든 반복 실험에서 결합 · 해리 상수 1마이크로몰 이하 · 무관한 사람 단백질에 신호 없음
결과 분포
Cn2 7건 · AaH II 4건 · AaH I 4건 · LqhIII 2건 · Ts1 0건
다중 표적
둘 이상 겨냥한 설계 151건 중 두 종 이상 기준 충족 0건
성공률
단일 독소 설계 60건 중 11건 · 18% · 통상적인 설계 작업과 비슷
최강 결합체
Cn2-B1 · Cn2-B2 · 두 기관 모두 한 자릿수 나노몰대
경쟁 실험
쥐에서 Cn2를 중화한다고 알려진 항체 LR과 같은 자리를 놓고 경쟁
한계
재조합 독소 대상 결합만 확인 · 세포·동물 중화 시험 없음 · 항독소 주장 안 함
협업
시트리니 리서치가 비전문가 집단의 건강 문제 해결 가능성을 질문하며 시작
외부 검토
수사나 바스케스 토레스(스페인 국립암연구센터) · 티모시 P. 젠킨스(덴마크공과대학교)
공개
설계 211건과 결합 데이터 전부 공개
연산 효율
같은 모델 평균 4배 가속 · 단일 에이전트·GPU 1장 24시간으로 비슷한 전산 점수

앤스로픽이 클로드가 설계한 전갈 신경독소 결합 단백질의 실험 결과를 공개했다. 회사는 10월 20일 연구 블로그에 설계 211건을 외부 기관 두 곳에서 시험한 결과 17건이 자사 기준을 충족하는 결합체였다고 밝혔다. 앤스로픽은 211건 전부와 실험 데이터를 연구 자원으로 공개한다고 밝혔다.

목표는 방치된 열대질환이다. 전갈은 해마다 120만 명 이상을 쏘고 3250명 이상을 숨지게 하며, 희생자 대부분은 의료 접근이 제한된 지역의 어린이다. 새 치료제는 만드는 비용이 크고 개발비를 회수할 가능성도 낮아 투자가 거의 없었다. 기존 항독소는 수천 마리에서 뽑은 독으로 말을 면역시킨 뒤 혈액에서 항체를 정제하는 방식이라 몇 달이 걸리고, 소수의 신경독소에만 듣는다.

연구는 금융 투자 리서치 회사 시트리니 리서치(Citrini Research)가 던진 질문에서 시작됐다. 의욕 있는 비전문가 집단이 AI로 사람의 건강에 걸린 진짜 문제를 다룰 수 있느냐는 물음이었다. 앤스로픽 생명과학 연구팀은 클로드와 주제를 추린 끝에 전갈 신경독소를 겨냥한 새 결합 단백질 설계를 택했다.

표적은 네 지역에서 고른 독소 다섯 종이다. 멕시코의 Cn2, 브라질의 Ts1, 북아프리카의 AaH I과 AaH II, 중동의 LqhIII다. 다섯 독소는 단백질의 전체 모양을 이루는 접힘 구조는 같지만 아미노산 서열은 둘씩 비교하면 26~62%만 일치한다. 사람에게 위험한 독소들은 신경세포 막의 나트륨 통로에 달라붙어 신경이 엉뚱한 때 발화하게 만들고, 그 결과 아드레날린 같은 물질이 과도하게 쏟아져 심한 경우 심부전과 폐의 체액 축적으로 이어진다.

메탈이 확인한 발표문에서 작업은 64시간 동안 이어졌다. 회사는 내부 연구 모델에 초기 지시문 하나를 주고 네 차례만 추가 지시를 넣었으며, 모델은 그 사이 대체로 자율적으로 움직였다. 클로드는 설계 도구 12종으로 31만 8484건을 만들고 독소와 짝지은 55만 3052쌍의 구조를 예측해 걸러낸 뒤 180건을 최종 목록으로 내놨다. 연구팀이 31건을 더해 시험 대상은 211건이 됐다. 이 캠페인에는 1만 GPU 시간 규모의 연산이 들어갔다. 메탈은 앤스로픽이 클로드의 양자 회로 설계 결과를 공개한 소식을 보도한 바 있으며, 이번에도 모델이 과제 설정부터 선별까지 맡는 구조는 같다.

실험은 위탁 연구기관 두 곳이 서로 다른 방식으로 맡았다. 애댑티브 바이오(Adaptyv Bio)는 세균에서 뽑은 단백질 합성 기구를 쓰는 무세포 방식으로, 트위스트 바이오사이언스(Twist Bioscience)는 사람 신장세포에서 항체 줄기 부위와 결합한 형태로 단백질을 만들었다. 두 곳 모두 표면 플라스몬 공명으로 결합과 해리 속도를 실시간으로 재 해리 상수를 구했다. 합격 기준은 까다로웠다. 두 기관 모든 반복 실험에서 결합 신호가 나오고 해리 상수가 1마이크로몰 이하여야 하며, 무관한 사람 단백질에는 신호가 없어야 했다.

결과는 절반의 성공이다. 기준을 넘은 17건은 모두 독소 한 종에만 결합했다. Cn2에 7건, AaH II에 4건, AaH I에 4건, LqhIII에 2건이고 Ts1에는 한 건도 없었다. 독소를 둘 이상 겨냥해 만든 151건 가운데 두 종 이상에서 기준을 충족한 설계는 없었다. 단일 독소를 겨냥한 60건 중에서는 11건이 결합체로, 18%의 성공률은 통상적인 단백질 설계 작업과 비슷한 수준이다. 가장 강한 두 건인 Cn2-B1과 Cn2-B2는 두 기관 모두에서 한 자릿수 나노몰대의 결합력을 보였고, 경쟁 실험에서 쥐 실험으로 Cn2를 중화한다고 알려진 항체 LR과 같은 자리를 놓고 다퉜다.

회사는 선을 그었다. 결합만 확인했을 뿐 세포 실험이나 살아 있는 동물에서 중화 효과를 시험하지 않았고, 따라서 항독소를 만들었다고 주장하지 않는다는 것이다. 실험에 쓴 독소도 독액에서 정제한 것이 아니라 유전자로 실험실에서 키운 재조합 독소다. 하나를 치료제로 밀고 나가려면 독액에서 정제한 독소에도 붙는지 확인하고, 나트륨 통로를 흐르는 전류를 재는 실험으로 기능을 보고, 쥐에서 보호 효과를 확인하는 단계가 남는다.

전갈 독소 다섯 종의 구조와 각 독소에서 기준을 통과한 결합체 수를 나란히 보여 주는 도표

외부 검토를 맡은 연구자 둘은 첫걸음으로 평가했다. 수사나 바스케스 토레스(Susana Vázquez Torres) 스페인 국립암연구센터 구조생물학 프로그램 박사후연구원은 "거의 모든 표적에 대해 결합체를 설계하는 일이 더는 비현실적으로 보이지 않는다"며 "매우 단단한 결합체를 놀랄 만큼 빠르게 얻을 수 있고, 결합 자체는 더 이상 주된 병목이 아니다"라고 밝혔다. 티모시 P. 젠킨스(Timothy P. Jenkins) 덴마크공과대학교 부교수는 "며칠 만에 독소 다섯 종을 상대로 신뢰할 만한 결합체를 병렬로 설계한 것은 치료제 발견에서 일어나고 있는 전환을 잘 보여 준다"며 "상업적 유인이 낮아 혁신에서 소외돼 온 동물 중독 같은 질환에서 특히 그렇다"고 말했다. 두 사람 모두 진짜 성과는 결합 다음 단계, 곧 안전하고 값싸며 널리 닿는 약으로 만드는 데서 나온다고 덧붙였다.

앤스로픽은 연산 조건도 함께 적었다. 이번에 쓴 1만 GPU 시간은 대다수 연구자가 쓸 수 있는 규모가 아니라고 인정하면서, 같은 모델을 평균 4배 빠르게 만들었고 단일 에이전트와 GPU 한 장으로 24시간 돌린 단순한 지시문으로도 전산 점수는 비슷한 수준에 이르렀다고 밝혔다.

김현국

METAL 발행인 · 아카이브저널 발행인 · 이라선 운영

매거진·서점·교육을 오래 해 온 편집자예요. 라이프스타일 매거진 <아카이브저널>을 발행하고, 아트 서점 <이라선>을 운영했으며, 라이카 아카데미에서 디렉터로 사진 교육 프로그램을 만들고 이끌었어요. 그 시선으로 전 세계 AI 소식을 독자에게 전하는 메탈(METAL) 매거진 편집장입니다.

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