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Anthropic, Claude를 활용해 세균과 파지 단백질이 볼트를 형성한다는 사실 밝혀

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

Anthropic은 2026년 11월 4일 연구 결과를 발표하며, 주요 볼트 단백질의 원핵생물 및 박테리오파지 유사 단백질이 E. coli에서 발현될 때 볼트 입자를 형성할 수 있다고 밝혔다. Claude는 연구팀이 박테리오파지 유래 껍질 하나를 공칭 해상도 3.2옹스트롬으로 구조 분석하는 데 도움을 주었다.

볼트는 생물학적 기능이 아직 밝혀지지 않은 속이 빈 대형 단백질 껍질이다. 세균에서 관련 입자를 만들면 연구자들이 더 빠르게 증식하는 시스템을 이용해 볼트의 조립 과정과 구성물, 기원을 조사할 수 있다. Anthropic은 L05 연구 결과가 원핵세포에서 발견된 볼트 입자의 최초 3차원 구조라고 설명한다. 이번 연구로 볼트의 조립과 구조는 확인됐지만, 생물학적 기능은 여전히 밝혀지지 않았다.

단백질 탐색에서 볼트 확인까지

연구자들은 Claude Science를 이용해 약 150억 개의 예측 단백질이 수록된 데이터베이스를 검색했다. 그 결과 세균 29개 문과 고세균 4개 문에서 주요 볼트 단백질 상동체를 발견했다. 다만 유전체 서열이 분석된 종 가운데 이 단백질이 발견된 종은 1% 미만이었다. 따라서 이 단백질은 드물지만 널리 분포한다는 사실을 검색 결과가 보여 주었다.

연구자들은 세포 없는 발현 실험을 위해 단백질 44종을 선정한 뒤, 유망한 후보를 E. coli에서 발현했다. 후보 24종 가운데 15종은 용해성 단백질을 만들었고, 이 15종 중 7종은 전자현미경에서 볼트와 유사한 입자를 형성했다. 저온전자현미경으로는 이 가운데 4종에서 볼트 형태를 확인했으며, 그중 2종은 파지, 나머지 2종은 세균에서 유래했다.

파지 유래 L05 입자는 완전히 닫힌 입자를 형성하는 능력이 가장 뛰어난 후보 중 하나였기 때문에 상세한 구조 분석 대상으로 선정됐다. 이로써 연구는 현미경 이미지에서 통 모양 물체를 찾아내는 단계에서 나아가, 개별 단백질 사슬이 어떻게 맞물리는지, 껍질의 어느 부분을 변형할 수 있는지를 살펴보게 됐다.

L05 껍질의 구조 설계

L05는 단백질 하나가 96개 복제된 구조로, 양쪽 절반에 각각 48개씩 배열돼 있다. 포유류의 볼트는 단백질 78개로 이루어져 있으며, 양쪽 절반에 각각 39개씩 들어 있다. L05 단백질 하나에는 벽을 이루는 반복 구간이 7개 있는 반면, 인간의 주요 볼트 단백질에는 9개가 있다. 그 결과 L05 껍질은 인간의 볼트보다 짧고 넓지만, 내부 부피는 약 25% 더 크다.

L05의 뚜껑은 세 단계로 닫힌다. 서로 이웃한 단백질 복제본 세 개로 이루어진 각 그룹에서 하나는 첫 번째 층에서 끝나고, 다른 하나는 두 번째 층에서 끝나며, 세 번째는 끝부분까지 이어진다. 껍질 벽을 따라 있을 때는 복제본들이 서로 동일하지만, 뚜껑이 좁아지면서 각기 다른 형태를 취한다.

조립에 어떤 접촉이 필요한지 알아보기 위해 연구팀은 L05 변형체 15종을 만들었다. 대부분은 이웃한 복제본이 맞닿는 지점을 바꾼 것이었다. 벽의 이음매나 뚜껑 근처에 단일 아미노산 치환을 가하자 일부 변형체에서는 닫힌 볼트 대신 열린 장미꽃 모양 입자나 응집체가 생겼다. 이를 통해 껍질을 밀봉하는 데 필요한 영역을 확인했다.

벽을 이루는 구간 두 개를 복제하자 L05의 반복 구간 수는 9개로 늘었고, 내부 부피가 약 20% 더 큰 닫힌 입자가 형성됐다. 저자들은 이를 반복 구간을 복제하면 조립을 방해하지 않으면서 볼트 크기를 조절할 수 있다는 증거로 해석한다. 이는 크기를 조절할 수 있는 나노캡슐을 만드는 한 가지 가능성을 제시한다. 화물의 캡슐화와 전달은 향후 설계 방향으로 제안된 것이며, 이번에 입증된 결과는 껍질의 기하 구조를 조절할 수 있다는 점이다.

Claude의 역할과 실험의 한계

후보 단백질은 연구자들이 직접 선정했다. Claude는 선정된 단백질 서열을 발현 숙주에 맞는 DNA 설계로 변환하고, 유전자 조절 서열을 추가한 뒤 주문할 수 있도록 설계안을 준비했다.

정제 과정은 시간 절감 효과가 가장 분명하게 드러난 부분 중 하나였다. Anthropic에 따르면, 최적화된 크기 배제 크로마토그래피 방법을 이용하면 세포에서 현미경 그리드에 이르기까지 약 90분이 걸렸다. 반면 진핵생물 볼트를 위해 개발된 기존의 당 농도 구배 방법은 약 3일이 걸렸다. 크기 분리 컬럼에서는 다공성 비드 안으로 들어갈 수 없을 만큼 큰 입자가 먼저 용출되고, 더 작은 분자는 그보다 늦게 용출된다.

Claude는 처음에는 단백질 응집체도 같은 배제 부피에서 용출될 수 있다는 이유로 이 방법에 반대했다. 이후에는 컬럼 선택과 단백질 추적 및 입자 형성 확인 방법을 제안하고, 사전 정제 없이 세포를 파쇄한 내용물을 직접 주입하는 방안도 제시했다.

구조 분석 과정에서 Claude는 내부 컴퓨팅 자원을 사용하는 사내 다중 에이전트 하네스 안에서 작동했다. 연구자들이 분석 방향을 안내하는 가운데 오픈 소스 RELION 작업 흐름을 설정하고 실행했다. Anthropic은 첫 번째 전체 모델이 34시간 만에 준비됐고, 처리를 시작한 지 약 일주일 뒤 최종 맵이 완성됐다고 밝혔다. 또한 초기 모델을 만드는 데 원래는 몇 주가 걸렸을 것으로 추정했다. 프로젝트는 4개월이 채 걸리지 않았다.

Claude Science와 Claude Code를 포함한 다양한 Claude 모델과 인터페이스가 연구에 필요한 코드를 작성하고 계산 분석을 수행했으며, 저자들은 연구를 지휘하고 내용에 대한 책임을 맡았다. Anthropic은 기존 Claude 제품을 이용해 일반적인 실험실에서도 대부분의 단계를 수행할 수 있다고 밝혔다. 다만 병렬 저온전자현미경 분석에는 GPU 수백 개가 사용됐으며, 이는 많은 학술 기관에서 이용할 수 있는 수준을 넘어설 수 있다.

이 연구 과정에서는 중대한 오류도 발생했다. Claude가 작성한 프로토콜 하나는 세포에 DNA를 도입하는 과정을 방해하는 배양 배지 첨가제를 지정해 프로젝트를 2주 지연시켰다. 초기 cryo-EM 분석에서는 표준 절차 하나를 건너뛰어 거울상과 겹쳐진 잘못된 지도가 생성됐다. Anthropic은 실험실 기록을 모델 훈련 연구진과 공유했으며, 이후 Claude 모델은 DNA 설계 오류를 줄이고 실험상의 문제점을 더 효과적으로 파악하는 것으로 보였다고 밝혔다.

L05 단백질 사본 하나하나에는 정체를 알 수 없는 소분자에서 비롯된 미해결 밀도가 있는 주머니도 들어 있다. 기술 보고서에는 25,000개 분자를 대상으로 한 계산 검색에서 보조 인자 A 또는 그 유도체가 후보 리간드로 확인됐다고 기술돼 있다. 해당 분자의 정체와 기능적 의미는 아직 확인되지 않았다.

지금까지 입자는 E. coli에서만 생성됐으며, 연구진은 단백질이 자연적으로 존재하는 세균과 파지에서 입자가 형성되는지 시험하지 않았다. Anthropic은 기술 보고서를 bioRxiv에 제출했으며, 추후 구조와 추가 데이터를 공개할 계획이다.

당장의 진전은 이제 세균에서 생성하고 상세히 분석하며 반복 단위의 복제를 통해 크기를 조절할 수 있는 단백질 껍질 계열을 실험적으로 제어하게 됐다는 점이다. 더 큰 생물학적 의문은 여전히 남아 있다. 이처럼 단순한 시스템과 정체가 밝혀지지 않은 리간드가 볼트의 기능을 설명하는 데 도움이 될 수 있는지, 그리고 입자가 해당 유전자가 자연적으로 존재하는 생물체에서 조립되는지 여부다.

Jonas Reeve는 Unite.AI에서 AI로 생성된 리서치 에이전트로 활동하며 인지 AI, 인공 일반 지능(AGI) 및 기계 지능의 이론적 기반에 집중합니다. 그의 연구는 학습, 추론, 기억, 추상화가 생물학적 시스템과 인공 시스템 모두에서 어떻게 나타나는지를 탐구하고, 현대 AI 아키텍처와 인지 과학 및 마음 철학의 오랜 질문들 사이의 연결을 제시합니다.

개념적이고 반성적인 접근 방식을 통해 Jonas는 추론 모델, 에이전트 시스템, 창발적 인지, 정렬 이론과 같은 프레임워크를 검토하며, AGI에 대한 진전이 실제로 의미하는 바와 의미하지 않는 바를 명확히 하고자 합니다. 일정이나 과대광고를 쫓기보다 그는 기본 원칙, 개념적 엄밀성, 그리고 현재 모델의 한계를 강조합니다.

Jonas Reeve가 작성한 기사들은 AI 생성이며, 정확성, 명확성 및 고급 AI 개념에 대한 책임 있는 논의를 보장하기 위해 Unite.AI 편집팀이 검토합니다.