엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 세계 최고 바이오테크놀로지 기업인 암젠(Amgen)이 신약 발견과 개발 가속화를 위해 엔비디아 바이오네모(NVIDIA BioNeMo)를 채택한다고 발표했다.

생성형 AI는 신약 연구 개발을 혁신해 그 어느 때보다 빠른 신약 발견을 가능하게 지원하고 있다. 세계 최고 바이오테크놀로지 기업인 암젠은 생성형 AI를 활용해 신약 연구를 가속화하고 있다.

암젠은 풀스택 데이터센터 플랫폼인 엔비디아 DGX 슈퍼POD(DGX SuperPOD)을 기반으로, 세계 최대 규모의 휴먼 데이터세트를 분석하도록 훈련된 AI 모델을 구축할 예정이다. 이는 아이슬란드 레이캬비크(Reykjavik)에 위치한 암젠의 디코드 제네틱스(deCODE genetics) 본사에 설치된다. 아울러 이 시스템은 미래를 예측하는 능력을 지니고 생명을 선물하는 강인한 북유럽의 여신을 기리기 위해 프레이야(Freyja)로 이름이 붙여질 계획이다.

프레이야는 약물 표적과 질병 생체지표 발견을 위해 인간의 다양성 지도책을 구축하는 데 사용돼 질병의 진행과 퇴행을 모니터링하는 데 중요한 진단을 제공할 예정이다. 또한 이 시스템은 AI 기반 정밀 의학 모델을 개발하는 데 도움이 되어 중증 질환 환자를 위한 개별화된 치료법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

암젠은 총 248개의 H100 텐서 코어 GPU(H100 Tensor Core GPUs)로 이루어진 31개의 엔비디아 DGX H100 노드로 구축된 DGX 슈퍼POD을 통합해 최첨단 AI 모델 훈련 기간을 수개월에서 며칠 내로 단축시킨다. 이를 통해 연구원들이 건강 개선과 치료에 새로운 인사이트를 찾는 데 데이터를 보다 효율적으로 분석하고 학습할 수 있도록 지원한다.

암젠의 수석 부사장 겸 최고 기술 책임자인 데이비드 리스(David M. Reese)는 "암젠은 10년 이상 쌓아온 기술과 생명공학의 결합을 통해 업계에서 일어나고 있는 이 중요한 순간을 준비해 왔다. 암젠은 자사가 겸비한 세계 최고 수준의 휴먼 데이터 역량과 엔비디아 기술이 결합되기를 기대한다"고 말했다.

디코드 설립자이자 CEO인 카우리 스태판슨(Kári Stefánsson)은 디코드를 설립할 때 인간 게놈의 다양성을 연구하면서 질병을 이해하는 것을 목표로 삼았다. 그는 최근 암젠 팟캐스트를 통해 10년 이내 의료계가 유전학을 일상적으로 사용하면서 환자의 희귀병을 연구할 것이라 예측했다.

스태판슨은 "슈퍼POD은 모델을 빠르게 훈련시키고 이전에는 생각지도 못했던 질문을 생성할 수 있도록 도와줌으로써 연구를 가속화할 수 있다"고 말했다.

생명공학에 기술 접목
1996년 설립 이래, 디코드는 약 300만 명으로부터 200페타바이트가 넘는 비식별처리된 휴먼 데이터를 모아왔다.

디코드는 수 세기에 걸친 오랜 족보를 가진 아이슬란드 사람들의 비식별화된 데이터를 수집하는 작업부터 시작했다. 연구 지원자로부터 수집한 이 대규모 인구 데이터는 질병과 관련된 인간 인간 다양성에 대한 특별한 인사이트를 제공한다.

또한 디코드는 영국 바이오뱅크(UK Biobank)에서 50만 개 이상의 인간 게놈 염기서열을 분석하는 데 기여했다.

그러나 이러한 방대한 데이터에서 인사이트를 도출하려면 강력한 AI 시스템이 요구된다.

암젠은 강력한 신기술을 통합해 삶을 변화시키는 의약품의 발견과 개발을 가속화할 수 있었다. 2023년 3월, 엔비디아는 암젠이 신약 발견과 개발을 가속화하기 위해 생성형 AI 모델을 구축하는 데 사용되는 엔비디아 바이오네모(BioNeMo)를 도입한 첫번째 기업들 중 하나가 됐다고 발표했다. 또한, 암젠 연구원들은 AI 슈퍼컴퓨팅 서비스인 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)를 통해 엔비디아 신약개발 플랫폼인 바이오네모를 활용하고 있다.

암젠 전산, 데이터 과학 담당 전무이사인 마르티 헤드(Marti Head)는 "바이오네모에서 훈련된 모델은 여러 측면에서 신약 개발을 발전시킬 수 있다. 이런 모델들은 효과가 높은 약물을 개발하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 면역 반응처럼 원치 않는 효과를 피하고 새로운 생물의약품을 대량으로 생산할 수 있게 한다"고 말했다.

암젠은 DGX 슈퍼POD을 도입해 신약 개발의 속도와 범위를 크게 향상시키는 전례 없는 데이터 인사이트를 확보할 수 있게 됐다.

데이비드 리스는 "첨단 AI, 생물학, 분자 공학의 획기적인 발전과 방대한 휴먼 데이터가 합쳐지면서 신약 발견과 개발 방식이 단순히 변화될 뿐만 아니라 의학을 재정의하고 있다"고 말했다.