앤트로픽의 Mythos 5 발표는 단순한 코딩이나 업무 자동화를 넘어 생물학 연구와 신약 개발에 실제로 진입했다는 점을 공개했다는 점에서 주목된다. Mythos 5는 연구 논문을 읽고 요약하는 수준을 넘어서 연구자가 수행하는 일부 업무를 직접 수행할 수 있었다고 설명한다. 신약 설계 자동화 과정에서 질병 관련 단백질을 찾고 결합 부위를 규명하는 등 핵심 단계들을 스스로 처리했고, 어느 설계 도구를 사용할지 결정하고 결과가 좋지 않으면 원인을 분석해 다른 방법을 시도하는 과정까지 수행했다. 내부 평가에 따르면 특정 연구 단계의 속도가 약 10배 빨라졌고, 14개의 단백질 표적 연구 중 9개에서 실제로 유망한 신약 후보를 확보했다고 한다.
연구 가설 생성 영역에서도 주목할 만한 성과가 제시된다. 새로운 가설을 만들고 이를 실험으로 검증하는 과정에서 Mythos 5의 가설 생성 능력이 실제 연구 결과와 일치하는 사례가 나타났으며, 특정 대장균 단백질의 작동 기전을 제시한 뒤 독립 외부 연구실의 결과가 이를 뒷받침하는 방향으로 발표되었다고 전해진다. 이는 AI가 항상 정답을 제시하는 것은 아니더라도 실제 과학적 발견에 기여할 수 있음을 보여주는 사례로 해석된다.
유전체 연구 수행 부문에서도 Mythos 5의 자율성은 뚜렷하다. 몇 시간이 아닌 일주일이 넘는 기간 동안 목표를 제시하고 대부분의 세부 과정은 AI가 스스로 진행되었다는 설명이며, 연구 주제는 서로 다른 동물 종에서 같은 기능을 수행하는 세포를 찾는 것이었다. 138개 동물 종에 걸친 수백만 개의 단일세포 데이터를 수집하고 정리하는 한편 데이터 분석을 넘어 새로운 머신러닝 모델 구조를 직접 설계해 학습 및 평가를 거쳤다. 최종적으로 만든 모델은 최근 Science에 발표된 최신 연구 모델보다 더 나은 성능을 보였고 모델 크기도 기존 대비 약 100배 작아졌다.
이번 발표의 핵심의미는 AI가 논문을 읽고 요약하는 단계를 넘어 연구 문제 정의, 데이터 수집, 새로운 모델 설계, 가설 형성, 후보 물질 설계까지 전 과정으로 확장되고 있다는 점이다. AI 빅테크들이 코딩에 이어 바이오 분야로 영역을 확장하며 시장은 더욱 커지고 있다.
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