ChatGPT 요약

해커톤을 진행했다고 함

Claude로 생명과학(Life Sciences) 연구를 「발견」과 「실용적 도구」로 바꾸는 해커톤

・본 기사 요약일: 2026-07-18
・본 기사 공개일: 기재 없음
・이벤트 시작일: 2026-07-07

본질의 요약

「Built with Claude: Life Sciences」는 Claude Science와 Claude Code를 사용하여, 생명과학(Life Sciences)의 연구 성과나 실용적인 소프트웨어를 단기간에 구축하는 글로벌 버추얼 해커톤(Global Virtual Hackathon)이다.

Anthropic, Cerebral Valley, Gladstone Institutes가 연계하여 연구자, 의료 종사자, 생물정보학자(bioinformatician), 엔지니어 등이 실제 생명과학 데이터와 현장의 과제에 참여했다.

기획은 다음 두 가지 방향으로 나뉘어 있다.

• Research Track
  생물학적 질문에서 출발하여, 재현 가능한 해석, 새로운 지견, 학습된 모델 등 연구 성과로서 평가할 수 있는 것을 만든다.
• Build Track
  연구자, 병원, 바이오테크(biotech) 기업 등의 구체적인 사용자를 설정하여, 연구나 의료 현장에서 지속적으로 이용할 수 있는 소프트웨어를 만든다.

Gallery에는 신약 개발, 단백질(protein) 해석, 유전체학(genomics), 임상 데이터(clinical data), 연구 지원, 의료 AI 등 Claude를 생명과학에 응용한 참가 프로젝트가 게재되어 있다.

중요한 점은 Claude를 단순한 논문 검색이나 문장 작성에 사용하는 것이 아니라, 가설 형성, 데이터 해석, 모델 개발, 검증, 소프트웨어 구현까지를 연속된 연구 공정으로 다루고 있다는 점이다.

예를 들어, 단백질(protein)을 고정된 구조로 다루는 기존의 도킹(docking) 모델에 단백질(protein)의 움직임을 나타내는 정보를 추가하여, 약물 후보의 결합 위치 예측을 개선하려는 시도도 이루어졌다. 이는 기존 모델 전체를 다시 만드는 것이 아니라, 과학적으로 의미 있는 특징량(feature)을 추가하는 것만으로 성능을 끌어올리는 접근 방식이다.

또한, 임상 데이터(clinical data)에 포함된 기록상의 편향을 측정하는 메커니즘, 합성 생물학(synthetic biology)에서 목적 물질을 생성하는 효소(enzyme)를 탐색하는 에이전트(Agent), 면역 질환 해석 기반 등 연구 이외의 실무나 거버넌스를 지원하는 구상도 탄생하고 있다.

즉, 이 Gallery가 보여주는 것은 생성형 AI가 「생명과학에 대해 답변하는 도구」에서 「연구 성과와 연구용 소프트웨어를 실제로 만들어내는 공동 작업자」로 이행하기 시작했다는 것이다.

개최 개요

개최 기간은 2026년 7월 7일부터 7월 13일까지의 1주일로, 세계 각지에서 선발된 참가자들이 온라인으로 개발을 진행했다.

Gladstone Institutes로부터는 다음과 같은 실제 연구 데이터가 제공되었다.

• T cell Perturb-seq data
• regulatory genomics datasets
• protein interaction networks

상금은 현금이 아니라, 총액 100,000달러 상당의 Claude API 및 이용 크레딧(credit)으로 설정되었다.

참가자에게는 개발 기간 중에 이용하는 Claude Max 20x와 API 크레딧(credit)도 제공된 것으로 알려졌다.

무엇이 새로운가

지금까지의 생명과학용 생성형 AI는 논문 요약, 정보 검색, 코드 보조 등 연구 공정의 일부분을 효율화하는 용도가 중심이었다.

이번의 새로움은 Claude Science와 Claude Code를 조합하여, 다음을 하나의 흐름으로 실행했다는 점에 있다.

1. 생물학적 질문을 정의한다
2. 연구 데이터를 이해한다
3. 가설 및 해석 방법을 설계한다
4. Python 등으로 해석을 구현한다
5. 결과를 검증한다
6. 재현 가능한 성과물로 정리한다
7. 실제로 이용할 수 있는 소프트웨어로 제공한다

나아가 가공의 데모용 과제가 아니라, Gladstone Institutes의 실제 데이터나 연구자·의료 기관이 안고 있는 구체적인 문제를 대상으로 했다.

이를 통해 생성형 AI의 성능을 벤치마크가 아니라, 「1주일 만에 과학적·실무적 가치를 어디까지 만들어낼 수 있는가」로 검증하고 있다.

무엇을 할 수 있게 되었는가

Claude를 이용함으로써 전문가는 다음과 같은 작업을 단기간에 통합할 수 있게 되었다.

• 대량의 논문 및 연구 정보로부터 가설을 형성한다
• genomics(유전체학)나 protein(단백질) 관련 데이터를 분석한다
• 실험 결과를 재현 가능한 코드(code)로 변환한다
• 연구용 모델을 학습 및 평가한다
• 분석 결과를 시각화한다
• 연구자용 Web application(웹 애플리케이션)을 구축한다
• clinical data(임상 데이터)의 품질 및 bias(편향)를 감사한다
• 신약 후보 및 enzyme(효소) 탐색을 지원하는 Agent(에이전트)를 만든다
• 연구 성과를 다른 연구자가 재사용할 수 있는 형태로 공개한다

특히 Claude Science가 과학적인 추론과 정보 정리를 담당하고, Claude Code가 분석 코드나 애플리케이션 구현을 담당함으로써, '고찰'과 '구현' 사이의 간극을 좁힐 수 있다.

단, Gallery에 게재된 성과는 해커톤 기간 중의 prototype(프로토타입)이나 초기 연구를 포함한다. 의학적 유효성, 안전성, 임상 이용, 연구 결과의 일반화가 보장된 것이 아니며, 추가 검증이나 심사(peer review)가 필요하다.

어떤 플랜으로 사용할 수 있는가

본 페이지는 새로운 Claude 모델이나 일반 사용자 대상 서비스의 제공 시작을 발표하는 것이 아니므로, 전용 이용 플랜은 없다.

해커톤에서는 선발된 참가자에게 다음과 같은 사항이 제공된 것으로 알려졌다.

• Claude Max 20x: 1개월분
• Claude API credit: 200달러 상당
• 수상자 대상 상품: 총액 100,000달러 상당의 Claude API 및 이용 credit

이는 해커톤 참가자를 위한 특전이며, 일반적인 Claude 계약 플랜으로 제공된 것은 아니다.

이 기사에서 가장 말하고 싶은 것을 한마디로

Claude는 생명과학을 설명하는 AI에서, 연구 성과와 실용 도구를 함께 만드는 AI로 나아가기 시작했다.

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