산업 가이드: 라이프 사이언스
라이프 사이언스에서 Claude 사용하는 방법: 바이오텍과 연구팀을 위한 가이드
문헌에서 실험 노트, 그리고 제출 서류까지, 마지막엔 과학자가 서명합니다.
이 가이드는 문헌 검토, 데이터 분석, 실험실 문서 작업, 임상시험 프로토콜, 규제 문서 작성에 Anthropic의 Claude를 활용하려는 바이오텍 과학자, 생물정보학자, 임상운영 담당자, 규제 담당팀을 위한 것입니다. Anthropic이 공개한 라이프 사이언스 커넥터, 스킬, 과학 워크벤치와 함께 Anthropic의 공식 발표에서 실명이 언급된 기업들의 발언도 다룹니다.
라이프 사이언스에서 Claude 사용하는 방법은 R&D 전 과정에 걸쳐 이를 적용하는 것을 의미합니다. 생의학 문헌을 검색하고 종합하고, 생물정보학 파이프라인을 작성하고 디버깅하고, 시퀀싱 데이터의 품질 관리를 수행하고, 실험실 데이터를 구조화된 기록으로 전환하고, 자체 근거 자료를 바탕으로 임상시험 프로토콜과 규제 문서 초안을 작성하는 것입니다. Anthropic은 Benchling, PubMed, ClinicalTrials.gov 같은 도구에 대한 커넥터를 공개했습니다. 실험 설계, 데이터 해석, 제출 서류의 모든 주장에 대한 책임은 여전히 과학자에게 있습니다.
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핵심 요약
- 가장 강력한 라이프 사이언스 활용 사례는 문헌 종합, 생물정보학 코드, 시퀀싱 데이터 QC, 실험실 문서화, 프로토콜 초안 작성, 규제 문서 작성입니다.
- Anthropic은 Benchling, PubMed, 10x Genomics, Medidata, ClinicalTrials.gov, ChEMBL 등에 대한 라이프 사이언스 커넥터와 프로토콜 초안 작성을 위한 샘플 스킬을 공개했습니다.
- 2026년 6월 Anthropic은 게놈학, 단백질체학, 구조생물학, 화학정보학을 위한 엄선된 스킬을 갖춘 베타 과학 워크벤치를 출시했습니다.
- Anthropic은 일부 모델이 전문적인 생물학 및 신약 개발 질의를 차단하며, 전문가를 위한 별도의 검증 프로그램을 운영한다고 밝히고 있습니다.
- GxP, 데이터 무결성, 규제 책임은 여전히 자사의 품질 시스템과 구성원에게 있습니다.
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오늘 바로 쓸 수 있는 프롬프트
타깃에 대한 문헌 종합
당신은 타깃 평가를 준비하는 선임 과학자입니다. 제가 첨부한 초록과 논문을 사용해 해당 타깃과 질병을 연결하는 근거를 요약해 주세요: 유전학적 증거, 발현 데이터, 동물 모델, 그리고 임상 데이터가 있다면 포함합니다. 각 주장마다 제1저자와 연도를 표기해 논문을 인용하고, 근거의 강도를 강함, 보통, 약함으로 평가하며 한 줄로 이유를 설명하고, 상반되는 결과는 따로 나열해 주세요. 제가 제공하지 않은 논문은 인용하지 마세요.
인용을 첨부한 논문으로 제한하면 존재하지 않는 참고문헌이 만들어지는 것을 막을 수 있습니다. 검색 도구와 커넥터로 먼저 논문을 모을 수 있습니다.
단일세포 QC 스크립트
scanpy를 사용해 h5ad 형식의 단일세포 RNA-seq 데이터셋에 품질 관리를 수행하는 Python 스크립트를 작성해 주세요. 세포당 유전자 수, 세포당 카운트 수, 미토콘드리아 비율을 계산하고, 제가 매개변수로 설정할 수 있는 중앙값 절대편차 임곗값으로 필터링하며, 필터링 전후의 바이올린 플롯을 저장하고, 각 단계에서 제거된 세포 수를 간단한 보고서로 작성해 주세요. 모든 단계에 주석을 달고 작은 합성 테스트도 포함해 주세요.
임곗값을 매개변수로 설정하면 무엇이 저품질인지는 스크립트가 아니라 생물학자가 판단하게 됩니다.
임상시험 프로토콜 섹션 초안
아래에 붙여넣은 시놉시스, 연구자 브로슈어 요약, 이전 연구 결과만을 사용해 2상 임상시험 프로토콜의 연구 설계 및 선정/제외 기준 섹션을 작성해 주세요. 해당되는 경우 ICH E6와 ICH M11 구조를 따르고, 선정 및 제외 기준을 검증 가능한 문장으로 작성하며, 의학적 또는 통계적 승인이 필요한 설계 선택에는 모두 [검토] 표시를 남겨 주세요. 자료: [붙여넣기].
[검토] 표시는 각 판단 사항을 적절한 전문가에게 연결해 줍니다.
연구 보고서 기반 규제 요약
아래의 비임상 연구 보고서 요약만을 사용해 IND 제출용 비임상 개요 섹션의 초안을 작성해 주세요: 약리학, 약동학, 독성학 항목에 보고된 그대로의 핵심 결과, 용량, 동물 종을 포함합니다. 중립적인 규제 문체를 유지하고, 각 문장을 해당 연구 번호와 상호 참조하며, 보고서 간 불일치가 있으면 팀이 해결할 수 있도록 나열해 주세요. 자료: [붙여넣기].
연구 번호 상호 참조를 넣으면 규제 문서 작성자와 QA가 초안을 검증하기 쉬워집니다.
기기 출력값을 구조화된 기록으로
아래 플레이트 리더 내보내기 파일을 웰당 한 행으로 구조화된 표로 변환해 주세요: 플레이트 ID, 웰, 첨부한 플레이트 맵의 샘플 ID, 측정값, 단위, 그리고 분석 SOP 발췌문에 명시된 관리 범위를 벗어난 웰에 대한 플래그를 포함합니다. 측정값은 절대 변경하지 마세요. 그런 다음 전자 실험 노트를 위해 이번 실행을 세 문장으로 요약해 주세요. 내보내기 파일, 플레이트 맵, SOP 발췌문: [붙여넣기].
측정값을 변경하지 말라는 지시가 데이터 무결성을 지켜줍니다.
Anthropic 제공
Anthropic이 라이프 사이언스 분야에 제공하는 것
Claude for Life Sciences
2025년 10월 출시된 Anthropic의 라이프 사이언스 제품으로, Benchling, BioRender, PubMed, Wiley의 Scholar Gateway, Synapse.org, 10x Genomics에 대한 커넥터, 단일세포 RNA 시퀀싱 품질 관리를 위한 Agent Skill, 구현 파트너를 포함합니다.
· 출처
Claude for Life Sciences (January 2026 expansion)
Anthropic의 헬스케어 제품 출시와 함께 발표된 확장으로, Medidata, ClinicalTrials.gov, ToolUniverse, bioRxiv와 medRxiv, Open Targets, ChEMBL, Owkin, Pathology Explorer에 대한 커넥터와 과학적 문제 선정, 기기 데이터의 Allotrope 형식 변환, 생물정보학 배포, 임상시험 프로토콜 초안 샘플을 위한 Agent Skills를 추가했습니다.
· 출처
Claude Science
2026년 6월 Pro, Max, Team, Enterprise 플랜을 위해 출시된 베타 AI 워크벤치로, 게놈학, 단일세포, 단백질체학, 구조생물학, 화학정보학을 위한 60개 이상의 엄선된 스킬과 커넥터, 로컬 및 HPC 환경 전반의 컴퓨팅 자원 관리, 인용과 계산을 확인하는 리뷰어 에이전트를 갖추고 있습니다.
· 출처
실제 활용
라이프 사이언스 팀은 Claude를 이렇게 활용합니다
Anthropic이 공개한 고객 사례에 따르면
Schrödinger
Anthropic의 2025년 10월 라이프 사이언스 발표에서 Schrödinger의 CTO 겸 COO는 Claude Code 덕분에 아이디어를 훨씬 더 빠르게, 경우에 따라 몇 배나 빠르게 작동하는 코드로 옮길 수 있다고 말했습니다.
Anthropic이 공개한 고객 사례에 따르면
10x Genomics
Anthropic의 2025년 10월 출시에서 커넥터 파트너로 참여한 10x Genomics는 전통적으로 단일세포 및 공간 분석에는 전산 전문성이 필요했다며, 이 커넥터가 이를 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다고 언급했습니다.
Anthropic이 공개한 고객 사례에 따르면
Axiom Bio
Anthropic의 2025년 10월 발표에서 인용된 Axiom Bio의 공동창업자는 자사가 약물 독성을 예측하는 AI를 구축하는 과정에서 Claude가 매우 귀중했다고 설명했습니다.
Anthropic이 공개한 고객 사례에 따르면
Genentech
Anthropic의 라이프 사이언스 솔루션 페이지에서 Genentech의 연구 및 초기 개발 책임자는 Claude가 일상적인 과학 연구를 재구성하는 데 도움을 주고, 자율 실험실을 위한 기반을 마련하고 있다고 설명합니다.
예시 시나리오
시퀀싱 실행에서 실험 노트 기록까지
- 생물정보학자가 Claude에게 임곗값을 매개변수로 설정하고 합성 테스트를 포함한 품질 관리 스크립트를 요청합니다.
- 스크립트가 합성 테스트를 통과하고, 생물정보학자가 이를 새 데이터셋에 실행합니다.
- 생물학자가 그래프를 검토하고, 희귀 세포 집단을 제거했을 임곗값 하나를 조정합니다.
- Claude가 실행 내용, 사용된 임곗값, 제거된 세포를 전자 실험 노트용으로 요약합니다.
- 과학자가 기록에 서명하고 최종 매개변수를 데이터와 함께 기록합니다.
핵심 워크플로
R&D 전반에 걸친 Claude 라이프 사이언스 활용 사례
라이프 사이언스를 위한 AI와 바이오텍 팀을 위한 AI가 과학자의 시간을 가장 많이 절약해주는 영역입니다.
문헌 검토
직접 제공하거나 PubMed, bioRxiv 같은 커넥터로 가져온 논문을 바탕으로 생의학 문헌을 검토하고 타깃을 평가하며, 모든 주장에 출처를 표기합니다.
생물정보학
생물정보학을 위한 AI는 Python과 R 코드 작성 및 디버깅, 시퀀싱 QC, Nextflow와 scVI-tools 같은 도구를 활용한 파이프라인 작업을 포함합니다.
실험실 데이터와 문서화
측정값은 그대로 유지하면서 기기 출력을 구조화된 기록으로 변환하고, 실험 노트용 실험 요약과 SOP 초안을 작성합니다.
임상시험 프로토콜
시놉시스와 기존 데이터를 바탕으로 임상시험 프로토콜 초안을 작성하고, 선정/제외 기준을 검증 가능한 문장으로 작성하며, 판단이 필요한 부분은 검토 표시를 남깁니다.
규제 업무
바이오텍 규제 업무를 위한 AI는 IND 섹션 초안 작성, 당국 질의에 대한 답변, 연구 보고서 요약을 QA를 위해 상호 참조와 함께 작성하는 것을 의미합니다.
신약 발굴 지원
신약 발굴을 위한 AI는 타깃 근거, ChEMBL 같은 출처의 화합물 데이터를 정리하고, 과학자가 검증할 가설을 세우는 작업을 의미합니다.
Anthropic이 공개한 내용
Claude는 어떤 실험실 도구와 연결되나요?
Anthropic은 2025년 10월 라이프 사이언스 제품을 출시하면서 Benchling, BioRender, PubMed, Wiley의 Scholar Gateway, Synapse.org, 10x Genomics에 대한 커넥터를 추가했으며, Google Workspace, Microsoft 365, Databricks, Snowflake 같은 범용 도구도 함께 제공했습니다. 또한 단일세포 RNA 시퀀싱 품질 관리를 위한 Agent Skill도 공개했습니다.
2026년 1월, Anthropic은 Medidata, ClinicalTrials.gov, ToolUniverse, bioRxiv와 medRxiv, Open Targets, ChEMBL, Owkin, Pathology Explorer에 대한 커넥터를 추가하며 이 구성을 확장했습니다. 또한 과학적 문제 선정, 기기 데이터를 Allotrope 형식으로 변환, scVI-tools와 Nextflow를 활용한 생물정보학 배포, 임상시험 프로토콜 초안 생성을 위한 샘플 스킬 등 Agent Skills도 추가했습니다.
2026년 6월, Anthropic은 Pro, Max, Team, Enterprise 사용자를 위한 베타 과학 워크벤치를 출시했습니다. 여기에는 게놈학, 단일세포 연구, 단백질체학, 구조생물학, 화학정보학에 맞게 미리 구성된 60개 이상의 엄선된 스킬과 커넥터가 포함되어 있습니다. Anthropic에 따르면 이 워크벤치는 단백질 구조와 게놈 브라우저 트랙을 렌더링하고, 노트북, 클러스터, GPU에서 컴퓨팅 자원을 관리하며, 인용과 계산을 검토하는 리뷰어 에이전트를 포함합니다.
임상 및 규제
임상시험과 규제 업무에서 AI는 어떻게 활용되나요?
임상시험을 위한 AI는 대부분 문서와 데이터 흐름에 관한 것입니다. 프로토콜, 개정본, 사전 동의서, 기관 간 커뮤니케이션, 연구 보고서는 길고 구조화되어 있으며 상호 참조가 많습니다. Claude는 시놉시스와 기존 데이터를 바탕으로 섹션 초안을 작성하고, 내부 일관성을 확인하며, 선정/제외 기준을 검증 가능한 문장으로 바꿉니다. ClinicalTrials.gov 같은 커넥터를 사용하면 등록된 연구와 설계를 비교하는 데도 도움이 됩니다.
AI가 IND 제출 서류를 작성할 수 있을까요? 연구 보고서를 바탕으로 섹션 초안을 작성할 수 있으며, Anthropic은 임상시험 프로토콜 초안을 위한 샘플 스킬을 공개했습니다. 다만 제출 서류에 무엇을 포함할지 결정할 수는 없고, 규제 전략이나 품질 검토를 대신할 수도 없습니다. 모든 문장은 통제된 원본 문서로 추적 가능해야 하며, 모든 초안은 다른 문서와 마찬가지로 문서 관리 프로세스를 거쳐야 합니다.
규제 문서 작성은 범위가 좁은 프롬프트에서 더 좋은 결과를 얻습니다. 하나의 섹션, 하나의 원본 문서 세트, 엄격한 상호 참조, 그리고 전문가 승인이 필요한 부분에 대한 표시가 그것입니다.
도구 선택
라이프 사이언스를 위한 Claude와 ChatGPT 비교
라이프 사이언스를 위한 Claude와 ChatGPT 비교는 자신의 실제 업무로 직접 해보는 것이 가장 좋습니다. 이미 답을 알고 있는 문헌 질문, 이미 작성한 스크립트, 이미 승인된 프로토콜 섹션으로 테스트해 보세요. 정확도, 인용 처리 방식, 코드 품질, 불확실성을 다루는 방식을 비교하십시오.
대부분의 조직에서 결정적인 요소는 자사의 과학 시스템과 연결되는 커넥터, 미공개 연구에 대한 데이터 이용 조건, 해당되는 경우 GxP에 따른 밸리데이션 요건, 그리고 IT팀과 품질팀이 승인하는 범위입니다.
실무적으로 참고할 점이 있습니다. Anthropic은 Fable 모델이 전문적인 생물학 및 신약 개발 관련 질의를 계속 차단할 것이라고 밝혔으며, 라이프 사이언스 전문가가 더 강력한 모델에 접근할 수 있도록 미국 정부와 함께 검증 프로그램을 발표했습니다. 자신의 플랜이 어떤 모델을 제공하는지, 그리고 자신의 업무에 무엇이 적용되는지 확인하십시오.
시작하기
바이오텍 팀을 위한 첫 한 달
문헌부터 시작하기
팀이 이미 답을 알고 있는 질문으로 시작하세요. 워크플로를 신뢰하기 전에 모든 인용을 원문 논문과 대조해 확인하십시오.
분석 코드 추가하기
Claude에게 합성 데이터로 테스트를 포함한 스크립트를 작성하게 하고, 검토를 마친 후에만 실제 데이터에 적용하십시오.
시스템 연결하기
조직에서 Benchling이나 PubMed 같은 커넥터를 활성화했다면, 이를 사용해 작업이 자사 기록에 근거하도록 하십시오.
GxP 경계 합의하기
품질팀과 함께 어떤 작업이 탐색적이고 어떤 작업이 규제 대상인지 결정하고, AI가 지원한 규제 대상 작업을 어떻게 검토하는지 문서화하십시오.
한계
과학적 진실성과 과학자가 판단해야 할 영역
Claude는 실제로 존재하지 않는 그럴듯한 인용을 만들어내거나, 용량을 잘못 기재하거나, 실행은 되지만 결과가 틀린 코드를 작성할 수 있습니다. 과학에서 이는 사소한 오류가 아닙니다. 인용은 직접 제공하거나 가져온 논문으로 제한하고, 모든 수치를 원본과 대조해 확인하며, 답을 알고 있는 데이터로 코드를 테스트하십시오.
실험 설계, 결과 해석, 프로그램 진행 여부 결정은 과학자의 몫입니다. Claude는 가설을 제안하고 빈틈을 짚어줄 수 있지만, 근거의 기준은 자사 팀이 정하며 임상 및 규제 업무의 경우에는 규제 당국이 정합니다.
미공개 데이터, 환자 단위 임상 데이터, 독점 화합물은 매우 민감한 정보입니다. 승인된 배포 환경만 사용하고, 자사의 데이터 거버넌스와 환자 개인정보 보호 규정을 따르며, 규제 대상 기록은 밸리데이션된 시스템 안에 보관하십시오.
AI 워크플로에 엄격함을 더하세요
AI로 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 과학자들은 출처에 근거를 두고 결과물을 검증하는 방법을 연습해왔습니다. 무료 Nightschool AI 커리큘럼은 첫 수업부터 실습 중심입니다.
자주 묻는 질문
임상시험에서 AI는 어떻게 활용되나요?
주로 문서와 데이터 흐름에 활용됩니다. 프로토콜 섹션과 개정본 초안 작성, 선정/제외 기준을 검증 가능한 문장으로 작성, 문서 간 일관성 확인, 연구 데이터 요약이 그 예입니다. Anthropic은 Medidata와 ClinicalTrials.gov에 대한 커넥터, 그리고 프로토콜 초안을 위한 샘플 스킬을 공개했습니다. 의학적, 통계적, 규제 관련 결정은 여전히 연구팀의 몫입니다.
AI가 IND 제출 서류를 작성할 수 있나요?
AI는 연구 보고서를 바탕으로 비임상 개요 같은 IND 섹션의 초안을 원본 문서에 대한 상호 참조와 함께 작성할 수 있습니다. 다만 규제 전략을 결정하거나 품질 검토를 대신할 수는 없습니다. AI가 작성한 모든 섹션은 통상적인 검토 및 승인 프로세스를 거치는 통제된 초안으로 취급하십시오.
AI가 임상시험 프로토콜을 작성할 수 있나요?
네, 시놉시스와 기존 데이터를 바탕으로 초안 수준에서는 가능합니다. Anthropic은 임상시험 프로토콜 초안 생성을 위한 샘플 Agent Skill을 공개했습니다. 평가변수부터 선정/제외 기준까지 모든 설계 선택은 프로토콜이 최종 확정되기 전에 의학적, 통계적 승인을 받아야 합니다.
Claude는 어떤 실험실 도구와 연결되나요?
Anthropic은 Benchling, BioRender, PubMed, Wiley의 Scholar Gateway, Synapse.org, 10x Genomics, Medidata, ClinicalTrials.gov, ToolUniverse, bioRxiv와 medRxiv, Open Targets, ChEMBL, Owkin, Pathology Explorer 등에 대한 커넥터를 공개했습니다. 실제 이용 가능 여부는 플랜과 조직의 설정에 따라 다릅니다.
Anthropic은 라이프 사이언스를 위해 어떤 도구를 공개했나요?
Anthropic은 2025년 10월 커넥터와 단일세포 QC 스킬을 갖춘 라이프 사이언스 제품을 출시했고, 2026년 1월에는 임상 및 신약 발굴 커넥터와 추가 스킬로 이를 확장했으며, 2026년 6월에는 베타 과학 워크벤치를 출시했습니다. 자세한 내용과 날짜는 이 페이지의 제품 섹션에서 Anthropic의 발표와 연결되어 있습니다.
Anthropic의 과학 워크벤치란 무엇인가요?
2026년 6월 베타로 출시된 이 워크벤치는 게놈학, 단백질체학, 구조생물학, 화학정보학 등의 영역을 위한 60개 이상의 엄선된 스킬과 커넥터를 갖춘 과학자용 환경입니다. Anthropic에 따르면 단백질 구조와 게놈 트랙을 렌더링하고, 노트북, 클러스터, GPU 전반의 컴퓨팅 자원을 관리하며, 인용과 계산을 확인하는 리뷰어 에이전트를 사용합니다.
AI는 신약 발굴 속도를 어떻게 높이나요?
실제로는 주로 과학자가 문헌을 검색하고, 분석 코드를 작성하고, ChEMBL과 Open Targets 같은 출처의 데이터를 정리하는 데 드는 시간을 줄여줍니다. Anthropic의 발표에는 Schrödinger가 Claude Code 덕분에 아이디어를 훨씬 더 빠르게 작동하는 코드로 옮길 수 있었다고 언급한 내용이 인용되어 있습니다. 이것이 실제로 프로그램 기간을 단축하는지는 과학 자체에 달려 있습니다.
미공개 연구 데이터에 AI를 사용해도 안전한가요?
조직이 승인한 배포 환경에서, IT팀, 법무팀, 품질팀이 검토한 데이터 이용 조건 하에서만 안전합니다. 환자 단위 임상 데이터에는 추가적인 개인정보 보호 의무가 따릅니다. 규제 대상 기록은 밸리데이션된 시스템 안에 보관해야 합니다.