화학자로 나선 클로드: Opus 4.7, NMR 분석서 전문 소프트웨어 능가

유기화학 실험실에서 밤을 새워본 연구자라면 복잡한 NMR(핵자기공명) 스펙트럼 피크를 하나하나 분자 구조와 맞춰보는 작업이 얼마나 고통스러운지 잘 알고 있을 것입니다.

화합물 구조를 보고 스펙트럼을 예측하는 전용 프로그램은 오래전부터 쓰였지만, 반대로 실험 스펙트럼 데이터를 보고 미지의 구조를 역추적하는 작업은 여전히 화학자의 직관과 수작업에 의존해 왔습니다.

Anthropic은 Claude의 화학 분석 능력을 검증한 백서를 공개했습니다. 사내 화학자인 David Kamber는 Claude Opus 4.7, Opus 4.6, Sonnet 4.6을 화학계의 표준 소프트웨어인 ChemDraw 및 MestReNova와 직접 비교 평가했습니다.

전용 소프트웨어를 넘어선 수소 스펙트럼 예측

모델이 학습 데이터를 단순히 암기해 답하는 것을 막기 위해, 평가에는 모델의 학습 컷오프 이후 화학 프리프린트 서버 ChemRxiv에 등록된 신규 화합물 20개가 사용되었습니다.

SMILES 문자열과 실험에 사용된 용매 조건을 입력했을 때, Opus 4.7은 1차원 수소 NMR 화학적 이동 예측에서 평균 오차 ±0.079 ppm을 기록하며 두 전용 소프트웨어를 모두 앞섰습니다. 탄소 예측에서도 오차 ±1.37 ppm으로 MestReNova의 ±1.48 ppm과 대등한 성능을 보였습니다.

예측 난도가 매우 높은 클로로피리다진 계열의 NH 수소 피크에서 격차는 더욱 뚜렷했습니다. 실제 위치가 6.8에서 7.9 ppm 사이인 상황에서 Opus 4.7은 다소 낮지만 일관된 범위를 짚어냈습니다. 반면 Opus 4.6은 수 ppm에 걸쳐 불안정하게 흩어졌고, Sonnet 4.6은 10에서 13 ppm이라는 크게 벗어난 값을 내놓았습니다.

피크가 갈라지는 스플리팅 간격 예측에서도 Claude 3개 모델은 약 80% 확률로 0.5Hz 이내의 정확도를 기록해, 26%에서 35% 수준에 그친 기존 소프트웨어들을 크게 따돌렸습니다.

스펙트럼 데이터만으로 구조를 풀어내다

더 눈에 띄는 대목은 스펙트럼만으로 거꾸로 분자 구조를 알아내는 역추정 작업입니다. 기존의 구조 분석 프로그램은 다차원 2D NMR 데이터와 복잡한 설정, 전문적인 교육을 요구했습니다.

고분해능 질량분석기로 얻은 분자식과 1차원 수소 및 탄소 NMR 피크 데이터만 입력한 채 Opus 4.7에게 구조를 제안하도록 했습니다.

그 결과 비교적 단순한 8개 분자에 대해서는 세 번의 시도 모두 단 하나의 오차도 없이 정확한 구조를 찾아냈습니다. 고리 화합물 등 구조가 복잡한 7개 목표물에 대해서는 반응 출발 물질 힌트를 하나 주자, 4개는 3회 모두 맞혔고 나머지 3개는 3회 중 2회 정답을 맞혔습니다.

다만 이번 실험은 정방향 예측 20개, 역추정 15개라는 소규모 표본으로 진행되었기 때문에 모든 실험실 조건에서 완벽하게 작동한다고 일반화하기는 이릅니다.

왜 중요한가

우리가 보기에 이번 결과의 핵심은 Opus 4.7이 화학 전용 파인튜닝을 거치지 않은 범용 파운데이션 모델이라는 점입니다. 그럼에도 분석 화학자들이 수십 년간 써온 전문 도구의 예측력을 넘어서는 동시에, 기존 툴이 엄두를 내지 못하던 1차원 역추정까지 해냈습니다.

일선 유기합성 연구원이나 바이오 스타트업 연구자에게 이는 당장 실질적인 도움이 됩니다. 비싼 전용 소프트웨어 라이선스를 사거나 까다로운 2D NMR을 찍지 않고도, 일상적인 대화창에 피크 수치와 분자식을 붙여넣는 것만으로 믿을 만한 조수를 얻게 된 셈입니다. 풀리지 않던 스펙트럼 데이터를 당장 테스트해 볼 가치가 충분합니다.

기존 과학 소프트웨어 업계에는 강력한 경고음입니다. 규칙 기반 알고리즘과 전용 데이터베이스로 쌓아 올린 장벽이 범용 모델의 다중 모달 및 추론 능력에 의해 무너질 수 있음을 보여주었기 때문입니다.

아직 표본 수가 적다는 한계는 분명하지만, 프론티어 AI가 실제 과학 연구 현장의 거친 실무를 덜어주는 방향으로 빠르게 진화하고 있다는 점은 분명해 보입니다.