이번 주 'The Briefing: AI for Science'라는 행사에서 Anthropic은 Claude Science를 공개했다. 이는 '과학자를 위한 AI 워크벤치'로, 분산된 도구와 데이터셋을 하나의 아늑한 환경으로 모아 그림과 시각 자료를 생성해준다고 한다. 이미 인기 있는 코딩 도구와 강력한 AI 모델로 업계를 장악하고 있는 Anthropic은 이번 출시를 AI가 '과학적 발견과 의료 개입 개발의 속도를 극적으로 가속화할 잠재력'에 초점을 맞추며, 이미 Claude를 사용 중인 생명공학 및 제약 고객 명단을 자랑했다.

Anthropic은 한 걸음 더 나아가 자체적으로 약물을 개발하겠다고 밝혔다. 생명과학 책임자 Eric Kauderer-Abrams는 회사가 '소외된' 질병에 대한 치료제 발견에 집중할 것이라고 말했다. AI 기업들은 과학 및 제약 고객을 유치하는 데 열을 올리고 있으며, OpenAI, Amazon, Google 등도 자체 생명과학 도구와 플랫폼을 보유하고 있다. 그러나 Anthropic의 이번 계획은 주요 프론티어 AI 기업이 실제로 약물을 직접 개발하겠다는 가장 직접적인 공개 시도 중 하나다. 이는 Anthropic을 소프트웨어를 판매하면서 동시에 잠재적으로 경쟁하는 다른 제약사들과 경쟁하는 독특한 위치에 놓이게 한다. Anthropic은 Insilico, Google DeepMind의 스핀아웃 Isomorphic Labs, 생명공학 스타트업, 그리고 자체 AI 도구를 구축하거나 구매하는 대형 제약사 등이 포함된 더 넓은 경쟁에 합류했다.

Anthropic은 약물 개발 분야에서 달성하려는 목표에 대해 매우 구체적인 세부 사항을 거의 제공하지 않았다. 행사에서 Kauderer-Abrams는 유망한 약물 후보를 찾으면 회사가 무엇을 할 것인지 말하지 않았다. Anthropic은 The Verge의 추가 세부 사항 요청에 응답하지 않았으며, 처음에 어떤 질병을 목표로 할지, 실험실 작업, 동물 실험, 임상 시험 또는 제조를 위해 다른 회사와 협력할 것인지에 대한 질문에도 답하지 않았다.

전문가들은 The Verge에 Anthropic의 계획을 둘러싼 불확실성이 AI 약물 붐 자체에 대한 더 넓은 불확실성을 반영한다고 말했다. 'AI 신약 발견'은 많은 것을 의미할 수 있다. 케임브리지 대학 교수이자 AI 생명공학 스타트업 CardiaTec의 공동 창업자인 Namshik Han은 '정말 광범위한 용어'라고 설명했다. AI는 신규 화합물 발견 및 개선부터 연구 지원, 데이터 분석, 임상 시험, 심지어 제조에 이르기까지 '신약 발견의 모든 단계'에 적용된다고 그는 말했다. 모든 주요 제약 회사는 어떤 방식으로든 AI를 사용할 것이라고 덧붙였다. 유니버시티 칼리지 런던의 신약 발견 교수 Matthew Todd도 AI가 이미 신약 발견과 연구에 널리 퍼져 있다는 의견에 동의하며, 다양한 용도를 고려할 때 '포괄적인 용어'라고 불렀다.

AI는 의심할 여지 없이 약물 개발을 변화시키고 있다. Han은 AstraZeneca, Novo Nordisk, GSK와 같은 제약 대기업의 수많은 이니셔티브를 지적하며, AI가 이미 특정 질병과 관련된 것으로 알려진 세포 수용체나 기존 약물의 표적과 상호작용할 수 있는 새로운 분자를 제안하는 등 잠재적인 약물 아이디어를 생성하는 데 도움을 줄 수 있다고 말했다. Todd는 연구 속도를 높이고 새로운 약물 아이디어를 '실전 테스트'하는 데 매우 유용하다고 말했다. Anthropic이 프론티어 모델 작업을 고려할 때, 생성형 AI를 사용하여 방대한 화학적 및 생물학적 가능성을 검색하고 연구자들이 다른 방법으로는 찾기 어렵거나 느린 연결을 만드는 데 도움을 줄 것으로 예상되며, 잠재적으로 새로운 약물 아이디어를 제안하거나 새로운 질병 표적을 식별하거나 기존 약물의 새로운 용도를 찾을 수 있다.

하지만 그것은 여전히 AI가 설계한 약물이 환자에게 도달하기까지는 먼 길이다. Todd는 AI가 설계한 약물이 규제 당국의 승인을 받아 인간에게 사용되기까지는 '아직 멀었다'고 말했다. 그는 또한 신약 발견 과정이 자율적으로 진행되지 않으며, 인간의 입력과 감독이 전체 과정에 걸쳐 필요하다고 덧붙였다. Todd와 Han은 공개적으로 이용 가능한 고품질 실험 데이터(예: 다양한 화학 물질이 체내에서 어떻게 작용하는지)의 부족이 약물 개발 노력을 늦출 수 있다고 지적하며, 심지어 우리가