Anthropic이 신약 개발 현장에서 Claude가 어떻게 쓰이는지에 대해 지금까지 가장 자세한 보고를 내놓았습니다. 몇 달에 걸친 6개 파트너 기업과의 작업, 그리고 1인 바이오텍 기업 인수가 포함됩니다. 대부분 전임상 단계이며 모두 Anthropic과 파트너들이 보고한 내용입니다. 그래도 중요한 이유는 느리고 비싼 산업에서 범용 모델이 이미 시간을 아껴 주는 곳과 아직 주장이 입증되지 않은 곳을 함께 보여 주기 때문입니다.
성과는 개발 과정 전체에 걸쳐 있습니다. Generate Biomedicines에서는 과학자 6명이 Claude Code로 CAR-T 세포 치료제 설계안을 냈고, 표준판보다 약 70% 짧은 설계가 실험에서 수용체를 약 10배 더 많이 만들어 냈습니다. 식품 알레르기를 연구하는 Divergence Labs에서는 Claude가 대체로 스스로 약 한 달 만에 항체 설계 약 35,000개를 만들었고, 3개가 표적에 결합했으며 20개가 면역세포에서 표적을 떼어 냈습니다. BigHat Biosciences에서는 약 10주 동안 변이체 약 1,010개를 만들어 시험했고, 가장 좋은 것은 10배 이상 단단히 결합했습니다. 가장 최근 파트너인 Bristol Myers Squibb는 초기 임상시험 계획을 검토하는 데 Claude를 씁니다.
가장 믿을 만한 것은 서류 업무의 성과입니다. 제조 담당 화학자들이 시간의 최대 75%를 문서에 쓰던 Enveda는 기록을 Claude에 연결했습니다. 1,061쪽을 검토하면서 Claude는 사람 검토자가 찾은 문제 11건을 모두 잡았고 그들이 놓친 7건도 찾아냈으며, 검토 시간은 25시간 이상에서 3시간 미만으로 89% 줄었습니다. 한 규제 문서 초안은 손으로 하면 약 3개월 걸릴 일을 4시간 만에 마쳤습니다. 이런 작업은 분자가 생물학의 관문을 통과하느냐에 달려 있지 않으므로 효과가 이미 현실입니다. Anthropic은 Mithril Medicine도 인수했는데, 창업자는 Claude로 외부 연구실 11곳을 조율해 근이영양증 후보 물질을 18개월이 안 되는 기간에 아이디어에서 생쥐 실험의 유망한 결 과까지 끌어올렸습니다.
이번 발표는 과학에서 가치를 증명하려는 대형 연구소들의 경쟁 속에 있습니다. OpenAI에는 생명과학 모델 GPT-Rosalind가 있고, Google DeepMind는 Antigravity에 화학 스킬을 더하고 에이전트가 항균 펩타이드를 제안하는 사례를 보여 줬습니다. Anthropic의 강점은 폭입니다. 전문 모델 대신 Claude Code와 범용 모델을 설계부터 규제 문서까지 모든 단계에 투입하고, 심사를 거친 조직에는 안전장치를 완화하는 검증 프로그램도 시작했습니다.
한계는 분명합니다. 설계 개수와 실험실 분석은 초기 신호일 뿐이며, 후보 물질 대부분은 사람 대상 시험에서 실패합니다. 이 프로그램 중 환자에게 닿은 것은 없고, Mithril의 가장 이른 인체 시험은 2028년 말부터 가능하다고 소개됩니다. 결과는 참여 기업이 골랐고 실패 사례나 비교군은 제시되지 않았으며, 파트너들에게는 도구를 칭찬할 상업적 이유가 있습니다. 공정한 시험대는 이 후보들 중 몇 개가 임상에 도달하는지, 그리고 서류 업무 절감이 규제 당국의 검토를 견디는지입니다.