로슈, 엔비디아와 전략적 인공지능 연구 제휴
가속 컴퓨팅 능력ㆍ인공지능 수혈 신약발굴ㆍ개발 가속화
입력 2023.11.22 13:41
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신약을 발굴하고 개발하는 일은 오랜 기간이 소요되는 데다 복잡하고 불확실한 과정을 거쳐야 하며, 예측 또한 대단히 어려운 것이 통례이다.

이와 관련, 로슈 그룹이 자회사인 제넨테크社를 통해 미국의 인공지능(AI) 컴퓨팅 리더기업 엔비디아社(NVIDIA)와 다개년 전략적 연구제휴 계약을 체결했다고 21일 공표해 관심을 모으고 있다.

양사는 제넨테크 측이 보유한 인공지능 역량과 광대한 생물학‧분자학 데이터세트, 연구 노하우 등을 엔비디아가 자랑하는 세계적인 가속 컴퓨팅 능력 및 인공지능과 결합시켜 신약의 발굴‧개발을 가속화하기 위해 손을 잡은 것이다.

이 같은 양사의 제휴는 제넨테크 측이 자사의 생성형 인공지능 모델 및 알고리즘을 차세대 생성형 인공지능 플랫폼에 통합해 첨단 연구 프로그램의 진행속도를 크게 향상시키고, 신약 발굴 및 환자 접근성 확보를 촉진하기 위한 취지에서 구상됐다.

양사는 제넨테크 측이 독자보유한 기계학습(ML) 알고리즘 및 모델에 엔비디아의 ‘DGX 클라우드’를 적용해 가속화‧최적화하기 위해 긴밀하게 협력해 나간다는 방침이다.

‘DGX 클라우드’는 엔비디아의 인공지능 슈퍼컴퓨팅 및 소프트웨어를 위해 구축된 트레이닝-애스-어-서비스 플랫폼(training-as-a-service)을 제공해 오고 있는데, 이 가운데는 신약발굴을 위해 엔비디아의 생성형 인공지능을 적용하기 위한 플랫폼 바이오네모(BioNemo)가 포함되어 있다.

엔디비아는 자사의 컴퓨팅 노하우를 제넨테크의 컴퓨터 과학자팀과 공유하면서 제넨테크 측이 보유한 모델의 최적화‧규모 확대를 진행하고, 이 과정에서 자사의 플랫폼 향상 또한 도모한다는 방침이다.

제넨테크社의 아비브 레게브 연구‧조기개발(gRED) 담당대표는 “인공지능 모델과 알고리즘의 힘을 이용하면서 우리가 보유한 고유의 자료와 실험방법을 결합시켜 믿기 어려울 만큼 빠른 속도로 과학적인 발굴을 진행하고 예상할 수 없었던 규모의 통찰과 정보를 창출해 내고자 하는 것”이라면서 “제넨테크가 과학과 기술을 하나로 통합하면 언제나 생물의학 분야의 혁신이 창출되는 기반이 되어 왔다”고 말했다.

그런 맥락에서 신약의 발굴‧개발을 한층 더 최적화하고, 이를 통해 환자들의 삶을 바꿔놓을 치료제들을 선보이기 위해 우리가 엔비디아와 힘을 합쳐 나가게 된 것을 환영해 마지 않는다고 덧붙이기도 했다.

엔비디아社의 젠슨 황 대표는 “생성형 인공지능이 미친 가장 큰 영향이 생명공학과 의료산업에 혁신을 불러온 것이라 할 수 있다”면서 “우리가 제넨테크의 차세대 인공지능 플랫폼을 창출하기 위해 제휴함에 따라 신약의 발굴‧개발 속도가 크게(dramatically) 가속페달을 밟을 수 있게 될 것”이라고 말했다.

실제로 엔비디아와 제휴함에 따라 제넨테크 측은 자사의 인공지능/기계학습 조직을 강화하고, 다양한 치료제 연구분야들에 걸쳐 근본적인 인공지능 및 기계학습 모델을 개발‧적용해 나갈 수 있게 될 것으로 보인다.

제넨테크 연구진은 약물 표적과 발굴을 위한 새로운 정보를 수집하고, 인체 생물학 및 질병에 관한 근본적인 의문점들에 대한 해답을 구하는 데 목표를 두고 있다.

이와 함께 양사의 제휴는 제넨테크가 보유한 ‘랩 인 어 루프’(lab in a loop)의 가동속도를 높이는 데도 힘을 보태기로 했다.

‘랩 인 어 루프’란 패턴을 발견하고 새로우면서 테스트 가능한 예측을 가능케 해 줄 광범위한 실험 데이터 피드 컴퓨팅 모델을 말한다.

연구진은 실험실에서 이 같은 예측내용을 빠르게 평가하고, 모델에 피드백 처리해 기저 컴퓨터 모델의 개선을 도모하고, 보다 나은 치료제들을 반복적으로 개발하는 데 적용할 수 있게 될 것으로 기대하고 있다.

양사가 제휴관계를 유지하는 동안 제넨테크 측은 공유키로 한 독자보유 자료를 규제하기로 했다.

엔비디아 측의 경우 제넨테크 측이 독자보유한 자료에 대한 직접적 접근권을 제한적으로 허용될 것이라는 의미이다.

제넨테크 측이 사용을 허용할 경우에 한해 접근권을 얻게 될 것이기 때문이라는 설명이다.

제넨테크 측은 인공지능이 신약개발을 혁신하는 데 대단히 중요한 역할을 할 것이라는 믿음을 드러내 보였다.

예측 가능성을 높일 뿐 아니라 비용효율성을 향상시키고, 장기적으로는 연구‧개발의 성공률을 끌어올려 궁극적으로는 각종 치료제들의 발굴과 설계를 돕게 될 것이라 내다보고 있는 것이다.

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