# 앤트로픽의 클로드, 세균화염 바이러스에서 알려지지 않은 효소 시스템 발견, 유전자 편집에 활용될 CRISPR와 유사한 반복 서열, 아모디는 의학 연구의 가속화에 기대

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> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-09-30T23:36:52.952Z

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이미지 출처: Anthropic

Anthropic는 2026년 9월 23일 (현지 시간), AI “Claude”를 사용하여 DNA 배열 분석을 통해 지금까지 보고되지 않았던 효소 시스템 “ART (array-associated reverse transcriptases)”를 발견했다고 발표했다. 세균에 감염하는 바이러스 “배ктери오파지”에서 발견되는 시스템으로, 유전체 편집에 사용되는 CRISPR를 연상시키는 반복 배열을 갖는다. 다만, ART의 생물학적 기능이나 유전체 편집에 대한 활용 가능성은 현재 시점에서는 명확하게 밝혀지지 않았다.

## Claude가 DNA 반복 구조를 찾아 연구 후보로 보고

연구팀이 탐색 대상으로 삼았던 것은 RNA의 정보를 DNA에 복사하는 “역전사 효소 (RT)”이다. 새로운 관련 유전자를 갖는 RT 시스템을 찾기 위한 연구 목표를 제시받고, Claude가 배열 데이터 조사 및 후보 분석을 진행했다.

이미지 출처: Anthropic의 X 게시물에서

공개된 기술 보고서에서는 Claude Mythos 5를 사용한 여러 Claude Code 에이전트가 작업 실행 및 결과 검토를 분담했다. 관찰 결과에 따라 추가 조사 착수를 진행하고, 계획 및 결과를 공유하는 메커니즘을 채택하고 있다. 전체 탐색은 인간의 개입 없이 21.5시간 동안, 949개의 에이전트 세션, 2억 1560만 토큰을 사용했다.

그 과정에서, 에이전트가 RT 유전자의 가까이에 있는 DNA를 직접 읽어, 반복적으로 나타나는 배열을 인식했다. 반복 횟수와 간격을 조사하고, 기존의 시스템이나 문헌과 비교한 후, 인간이 검토하기 위한 보고서를 작성했다.

한편, 연구팀이 같은 탐색을 추가로 10회 실시한 결과, 어느 것도 ART의 특징인 반복 배열의 발견에 이르지 못했다. 기술 보고서는 탐색 대상의 광대성과, 실행마다 조사 진행 방식이 변하는 메커니즘을 그 이유로 제시하고 있다.

■ Claude가 반복 패턴을 인식한 DNA 배열

이미지 출처: Anthropic

## 새로운 것은 효소와 반복 배열 및 보조 단백질의 조합

ART는 역전사 효소, 그 옆에 위치하는 유전자가 코딩하는 보조 단백질, 규칙적으로 배열되는 DNA 반복 배열을 특징으로 한다.

이번 실마리를 제공한 대형 퍼지(Bacteriophage)의 역전사 효소 자체는 과거 연구에서 이미 보고된 바 있다. Anthropic이 새로운 점으로 거론하는 것은 그 주변에 단백질을 코딩하지 않는 DNA 배열의 배열과, 기능 불명의 보조 단백질을 시스템의 특징으로 포착한 점이다.

CRISPR과의 유사점은 반복 배열이 연이어 나타나는 구조에 있다. 연구팀의 실험에서는 ART의 배열로부터 여러 개의 다른 짧은 RNA가 생성됨을 확인하여, 하나의 효소가 여러 RNA와 함께 작동할 가능성을 시사하지만, 구체적인 메커니즘은 아직 해명되지 않았다.

## 효소의 작용 및 유전자 편집에의 적용은 확인되지 않음

기술 보고서는 대상의 역전사 효소가 실제로 활성을 가지며, 반복 배열에서 비롯된 RNA를 반응의 재료로 사용한다는 점까지 명시하고 있지 않다. 보조 단백질과의 상호 작용이나, 파지에 수행하는 역할도 밝혀지지 않았다.

Anthropic은 2026년 봄에 생명과학 연구 그룹을 설립하여 미국 베이 에리어에 실험 시설을 정비했다. 이번 연구에서는 Claude가 데이터 분석과 후보 발굴을 담당하고, 실험실에서의 작업은 인간 연구자가 수행했다. 결과는 프리프린트 형태로 공개되어 있으며, 연구팀은 ART의 기능을 규명하기 위한 실험을 계속하고 있다.

## 아모디 CEO, AI 기반 의학 연구 가속화에 기대

Anthropic의 다리오 아모디 CEO는 이번 결과에 대해 X에 게시하며, 기초 생물학적 발견을 가속화함으로써 신약 개발 및 치료법 개발에 유망한 후보를 늘릴 수 있다는 점을 언급했다. 반면, 기초 연구의 가속화만으로는 임상 시험에 필요한 기간이 단축되는 것은 아니라고 설명하고 있다.

이미지의 출처: 다리오 아모디 씨의 X

그는 과거 논고에서 제시한 “5~10년 내에 대부분의 질병을 치료한다”는 전망에도 언급하며, 기초 연구부터 신약 개발, 임상 시험, 환자에게 의료 서비스를 제공하는 각 단계에 AI를 적용할 수 있다면, 겨우 실현될 수 있다는 견해를 나타내고 있다.

이 관점의 기반이 되는 2024년 논문 “Machines of Loving Grace”에서는 “5〜10년”의 시점을, 고도화된 능력을 가진 AI의 등장 이후로 설정하고 있다. 이번 ART의 발견으로 인해 질병 치료나 유전자 편집에의 응용이 실증된 것은 아니다.

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[원문 보기](https://ledge.ai/articles/anthropic_claude_art_discovery) | 출처: Ledge.ai