말라리아·결핵 실제 신약 후보 경쟁서 클로드 계열 선두

비드래프트. 사진=비드래프트 딥테크 AI·과학연구 전문기업 비드래프트가 개발한 공개형 AI 신약발견 프로젝트 'Open Discovery Challenge'가 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스에 공개된 뒤 불과 3일 만에 2,000건 이상의 후보물질이 제출되며 범용 AI들의 새로운 경쟁장이 되고 있다. 이 대회는 정해진 시험문제의 정답률을 겨루는 일반 AI 벤치마크와 다르다. 참가자가 OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen, KIMI 또는 자신이 개발한 AI를 활용해 직접 새로운 분자구조를 찾고, 제출된 물질의 약효 가능성·독성·표적 결합도·ADME와 전임상·임상 가능성 시뮬레이션을 종합해 점수와 순위를 공개한다. 초기 데이터에서는 흥미로운 차이도 나타났다. 말라리아 시즌에서 Claude 계열을 활용한 제출물의 중앙값은 43.7점으로 가장 높았으며, OpenAI 계열은 31.7점으로 약 12.1점 낮았다. 결핵 시즌에서도 Claude 39.9점, OpenAI 30.9점으로 같은 순서가 반복됐다. 서로 다른 두 질환에서 동일한 경향이 나타났다는 점에서 향후 데이터가 누적될수록 범용 AI의 과학적 발견 능력을 비교하는 새로운 지표가 될 것으로 주목된다. 특히 DeepSeek·Qwen·KIMI 등 중국계 오픈모델의 선전도 눈에 띈다. 이들 모델의 중앙값은 37.7점으로 OpenAI 계열보다 높았으며, 현재 표본에서 두 시즌 모두 OpenAI와 통계적으로 유의한 차이가 확인되지 않았다. 무료 또는 개방형으로 접근 가능한 AI 모델이 상용 최상위 모델과 경쟁 가능한 신약 후보를 제시했다는 의미다. 비드래프트. 사진=비드래프트 Gemini 계열은 현재 중앙값 17.1점으로 가장 낮지만 제출 건수가 12건에 불과해 현 단계에서 모델 성능 자체를 단정하기는 어렵다. 더 중요한 결과도 있다. 같은 AI 모델을 사용한 제출물조차 점수가 한 자릿수에서 78점대까지 크게 벌어졌다. 이는 어떤 모델을 선택했는지만큼, 어떤 프롬프트를 사용하고 어떤 검색·화학·분석 도구를 연결했는지가 신약발견 결과에 큰 영향을 미칠 수 있음을 보여준다. 결국 경쟁의 대상은 단순한 LLM 자체가 아니라 'AI 모델+프롬프트+도구+연구전략'으로 구성된 과학 에이전트 전체인 셈이다. 현재 Open Discovery Challenge에서는 시즌1 말라리아와 시즌2 결핵이 모두 공개돼 참여가 진행 중이다. 참가자는 비드래프트가 제공하는...