Claude가 CRISPR와 유사한 반복 서열을 가진 새로운 효소 시스템 발견

AI의 도움을 받은 발견, 실용적인 워크플로우, 그리고 과학 전반에 걸친 현장 기록에 대한 기능입니다.

Anthropic에 새로운 생명과학 연구 그룹과 실험실을 설립합니다. 우리의 초점은 Claude를 활용한 기초 생물학 연구에 맞춰져 있습니다: DNA 데이터셋을 탐색하여 특징이 규명되지 않은 단백질 계열을 식별하고, 대규모로 가설을 생성하며, 이를 실험실에서 실험을 통해 테스트하는 것입니다. 이 게시물은 이 작업의 팀과 Claude가 과학자들의 높은 수준의 지시만으로 CRISPR를 연상시키는 특성을 가진 새로운 효소 시스템을 발견한 초기 결과를 공유합니다. 생물학과 의학에 혁명을 일으킨 많은 발견들은 한 과학자가 자연에서 발견되는 분자 기계의 놀라운 다양성 속에서 무언가 이상한 점을 알아차리는 것에서 시작되었습니다. 제한효소(Restriction enzymes)

오늘, 우리는 첫 번째 연구 프로그램 중 하나에서 얻은 초기 결과를 공유합니다. 이 프로그램에서 Claude는 CRISPR를 연상시키는 패턴인 다양한 DNA 반복 서열과 관련된 새로운 효소 시스템을 자율적으로 발견했습니다. 비록 우리가 아직 그 기능을 알지는 못하지만, Claude가 발견한 이 시스템은 절단(cutting), 복사(copying), 붙여넣기(pasting)와 같은 작업을 수행하는 것이 가능하며, 오직 소수의 다른 시스템에서만 함께 발견된 일련의 특성들을 가지고 있습니다. 이미 과학과 의학을 변화시킨 CRISPR 외에도, 여러 다른 유사한 시스템들이 유망한 도구로서 개발되고 있습니다.

Claude가 찾은 이 시스템은 RNA를 DNA로 복사하는 효소인 역전사효소(reverse transcriptase, RT)를 기반으로 합니다. 비록 jumbo phage에서 발견된 이 근본적인 RT는 이전 연구들에서 확인되었지만, Claude가 이 시스템의 정의적 특징—관련된 비암호화 DNA 서열 배열과 기능이 알려지지 않은 추가 보조 단백질—을 최초로 알아차린 것으로 보입니다.

CRISPR 유전체 편집 분야의 선구자 중 한 명이자 MIT와 Broad Institute의 교수인 Feng Zhang은 논문 초안을 검토한 후 다음과 같이 말했습니다:

이는 AI 에이전트가 생물학적 발견에 어떻게 기여할 수 있는지 보여주는 흥미로운 예시입니다. 역전사효소(reverse transcriptases)와 관련된 RNA 반복 배열의 식별은 정말 흥미로우며 추가 조사가 필요합니다. 이 연구가 더 많은 과학자들이 AI를 자신의 연구에 활용하도록 장려하기를 바랍니다.

저희는 Claude에게 RT의 흥미로운 새로운 예시를 찾기 위해 방대한 DNA 염기서열 데이터베이스를 검색하라는 프롬프트를 제공했습니다. 저희의 역할은 초기 프롬프트와 실험실 작업에 국한되었고, Claude 에이전트들이 데이터베이스를 샅샅이 뒤지고, 개별 RT 계통들을 조사하며, 자체적인 판단을 사용하여 흥미로운 후보군을 식별했습니다. 약 950개의 에이전트가 2억 1천만 토큰을 사용하여 이 데이터를 검색하는 데 21시간이 걸린 후, 에이전트 중 하나가 놀라운 것을 발견했습니다. 그것은 생김새가 특이한 RT의 유전자 옆에 나타나는 DNA 염기서열의 반복 패턴이었습니다. 추가 분석과 실험실 테스트를 거쳐, 저희는 이 패턴이 박테리오파지(박테리아에 감염되는 바이러스)에서 발견된 이전에 특징화되지 않은 효소 시스템을 표시한다는 것을 인식했으며, 이를 배열 연관 역전사효소(array-associated reverse transcriptases, ART)라고 부릅니다.

ART의 주요 기능을 이해하기 위한 저희의 작업은 현재 진행 중입니다. 하지만 Claude의 능력을 시연하고 더 넓은 커뮤니티에 저희가 무엇을 연구하고 있는지 통찰력을 제공하기 위해 이러한 발견을 일찍 공유하는 것이 중요하다고 생각합니다. 저희는 이 내용을 더 자세히 논의한 사전 인쇄본(here)을 공개했습니다.

저희는 특이한 단백질을 탐구하는 데 경력을 바쳐온 과학자 팀이며, 전산 접근 방식을 활용하여 DNA를 체계적으로 읽고, 그 진화를 해석하며, 추가적인 특성 분석을 위한 생물학적 시스템을 선별하는 것을 전문으로 합니다. Anthropic에 합류하기 이전의 저희 연구는 CRISPR 시스템의 진화와 조절을 더 잘 이해하고, 차세대 세포 및 유전자 치료를 위한 새로운 효소를 발견하며, 인간 병원성 변이체와 같은 DNA의 이상 징후 식별을 가속화하는 도구를 구축하는 데 도움을 주었습니다. 저희는 Anthropic의 생명 과학 조직에 속해 있으며, 이곳에는 신약 개발과 생물학 및 화학 분야에서 Claude를 훈련시키는 팀들도 함께 있습니다.

베이 에어리어에 위치한 저희 연구실은 전형적인 분자생물학 실험실처럼 보입니다. 저희는 낮은 수준의 생물안전수준(BSL-1 및 BSL-2)만 관련된 연구를 수행하며, 인간에게 감염시킬 수 있는 병원체는 다루지 않습니다. 모든 실험실 작업은 인간 과학자에 의해 수행됩니다. 비록 Model Hardware Standard와 같은 이니셔티브로 AI를 사용하여 실험실 작업을 가속화하는 것을 시도했지만, 이러한 접근 방식은 저희 분자생물학 연구에 관련된 임시적인 워크플로우(ad hoc workflows)에는 덜 적합합니다.

저희의 많은 워크플로우는 Claude가 알려지지 않은 기능을 가진 단백질과 관련된 방대한 DNA 서열 모음집을 검색하는 것을 포함합니다. 전형적인 패턴은 주어진 단백질 계열에 대한 조사로 시작됩니다. Claude는 관련 문헌을 읽고, 공용 데이터에서 확립된 결과를 재현하여 그 방법을 확인합니다. 그런 다음 설명되지 않은 시스템에 맞는 가족 구성원이나 게놈 이웃(genomic neighbors)을 검색하고, 각 후보군에 대해 기능을 제안하고 주장을 뒷받침하는 증거를 설명하는 짧고 사람이 읽기 쉬운 보고서를 작성합니다. 후속 분석에서 Claude는 증거를 비판적으로 평가하며—일반적으로 대부분의 후보군은 이 단계에서 제외됩니다. 조사는 테스트할 가치가 있는 단 하나의 후보군으로 끝날 수도 있고, 아무것도 없을 수도 있습니다.

후보 물질이 검토를 통과하면, 우리는 표준 실험실 균주에 단백질을 발현시키고 생화학적 및 구조적으로 특성화하는 실험을 진행하며, 이 과정에서 Claude가 데이터 해석에 도움을 줍니다. 저희는 모든 과학자가 사용할 수 있는 동일한 도구인 Claude Science와 Claude Code를 사용하여 연구를 수행하며, 때로는 여러 개의 Claude 세션을 병렬로 실행하고 조정하는 자체적인 장치(harness)의 도움을 받기도 합니다.

Claude가 가설을 매우 많이 생성하기 때문에, 이 가설들 자체가 저희에게는 연구 대상이 되었습니다. 단일 캠페인에서 수백 개에서 수천 개의 후보 보고서가 나오면서, 저희는 어떤 제안들이 테스트할 가치가 있다고 판단되는 것과 그렇지 않은 것을 구분하는 기준이 무엇인지 알아보고자 했습니다. 저희가 배운 지식은 Claude에게 제공하는 지침에 다시 반영되어, Claude가 저희 자신의 과학적 취향을 모방하도록 학습시키는 데 사용됩니다.

지난 몇 년 동안 연구원들은 역전사효소(reverse transcriptases, RTs)를 훨씬 더 많이 발견했는데, 대부분 박테리아에서 발견되었으며 면역 시스템의 일부로 작용합니다. 거의 모든 RT 계열은 유전체 분석(genomic analysis), 즉 게놈 마이닝(genome mining)을 통해 발견되었습니다. 이 과정은 연구원들이 아무도 특성화하지 않은 유전자들을 시퀀스 데이터베이스에서 검색하고, 비정상적인 것들을 찾아내어 그것들이 어떤 역할을 하는지 알아내는 것을 필요로 합니다.

Claude 에이전트는 20만 개가 넘는 RT를 수집했고, 3,500개의 새로운 후보 시스템을 선별했으며, 이를 다시 가장 흥미로운 20개 후보로 좁혀 분석하고 사람이 읽을 수 있는 보고서를 작성했습니다. 전문 과학자에게 이 유형의 분석은 몇 주에서 몇 달이 걸리는 작업일 수 있습니다.

연구 과정 중 Claude는 비정상적인 RT 계열을 발견하고 이를 더 자세히 조사하기로 결정했습니다. RT 근처의 원시 DNA 서열(raw DNA sequence)을 검토하던 중, 에이전트는 다음과 같이 외쳤습니다: “[RT 옆의 DNA]가 놀랍네요. 육안으로 탠덤 반복 배열(tandem repeat array)… 크리스퍼와 유사한… 반복 배열이 보이는 것 같아요?!”

그 후 Claude는 마치 인간 과학자가 잠재적인 발견에 직면했을 때처럼 행동했습니다. 반복 서열의 개수를 세고 간격을 측정했으며, 그 배치를 알려진 RT 시스템과 비교하고, 해당 패턴에 대한 이전 보고가 있는지 문헌을 검색했습니다. 철저한 분석 끝에 새로운 생물학적 시스템을 발견했다고 확신했고, 인간 검토를 위해 보고서를 제출했습니다.

발견된 이 ART 시스템은 주로 박테리오파지(bacteriophages)에서 발견되며 세 부분으로 구성됩니다: RT, 그 옆의 파트너 유전자, 그리고 균일하게 간격이 벌어진 긴 DNA 반복 서열 배열입니다. 이 반복 구조는 다양한 RNA 서열을 담고 있어 CRISPR-Cas 시스템과 같은 프로그래밍 가능한 생명공학 도구를 만드는 CRISPR 배열을 닮았습니다. 우리의 첫 번째 실험은 ART 배열 역시 일련의 뚜렷한 짧은 RNA로 발현된다는 것을 보여주었으며, 이는 이 시스템에도 유사한 메커니즘이 작용하고 있음을 시사합니다.

ART가 어떻게 작동하는지 알아보기 위한 추가 실험이 진행 중이며, Claude가 자율적으로 이상 징후를 감지하고 분석을 주도하여 생물학적 발견을 시작할 수 있음을 커뮤니티와 공유하고자 이 초기 연구 결과를 공개합니다.

더 자세한 내용은 기술 보고서(여기)에서 확인하실 수 있습니다.

저희는 이번 작업이 AI 기반 가설 생성의 가치를 더 넓은 과학계에 입증하기를 바라며, 유전체학 및 기타 광범위한 문제에 이 접근 방식을 확장하기 위해 다른 과학자들과 협력하고 싶습니다. 연구 질문에 대한 제안이 있으시면 저희에게 알려주십시오.

저희 시스템의 안전성을 평가하기 위해 Anthropic은 선도 AI 모델을 평가하는 비영리 단체인 METR 팀에게 직원과 유사한 접근 권한을 부여하고 있으며, Hugging Face를 포함한 여러 다른 조직들과도 초기 논의를 진행하고 있습니다.

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