AI와 가속 컴퓨팅이 약물 개발을 혁신하고 있습니다. 신약 개발은 질병을 효과적으로 타겟팅하면서 부작용을 최소화하는 복잡한 과정입니다. 전통적으로 이 과정은 10-15년이 걸리고, 연구 개발 비용은 10억-20억 달러에 달하며, 실패율이 90%에 달합니다. 그러나 최근의 분자 및 생명 과학의 발전이 가속 컴퓨팅과 생성 AI와 결합되면서 새로운 기회를 제공하고 있습니다.
AI와 가속 컴퓨팅의 역할
단백질 서열 분석: AI 모델은 디지털 생물학 데이터를 학습하여 단백질 서열 데이터베이스를 분석하고, 단백질의 서열이 어떻게 변화하면 그 형태와 기능이 어떻게 변할지 예측할 수 있습니다. 이를 통해 연구자들은 고확률 약물 후보군을 신속하게 식별할 수 있습니다.
시간과 비용 절감: 또한 NVIDIA의 전문가들에 따르면, 이러한 접근 방식은 실험의 시간과 비용을 줄여준다고 합니다. 연구자들은 다양한 설계 변형을 디지털 환경에서 평가할 수 있기 때문이죠
1. Amgen의 사례
Amgen은 AI와 가속 컴퓨팅을 활용하여 복잡한 생물학적 분자, 특히 다중 특이적 항체(multi-specific antibodies)를 개발하는 데 주력하고 있습니다. 다중 특이적 항체는 특정 질병 원인을 치료하는 데 효과적인 분자들입니다. Amgen은 다음과 같은 방식으로 AI와 가속 컴퓨팅을 적용하고 있습니다:
- 생성 AI 모델 개발: Amgen은 생성 AI 모델을 개발하여 잠재적 약물 설계를 제안하고 평가합니다. 이 모델은 약물의 효능, 안전성, 제조 가능성을 고려하여 다양한 설계 변형을 디지털 환경에서 시뮬레이션합니다.
- 우선순위 결정: 이 AI 모델을 통해 연구자들은 많은 설계 변형 중에서 가장 유망한 분자를 선택하고, 이를 우선적으로 습식 실험에 적용합니다. 이를 통해 습식 실험의 양을 줄이면서도 성공률을 높일 수 있습니다.
- 가속 컴퓨팅 활용: Amgen은 데이터를 준비하고, 모델을 학습시키고, 미세 조정하고, 평가하는 모든 과정에서 가속 컴퓨팅을 사용합니다. 이를 통해 약물 개발 시간을 크게 단축할 수 있습니다
2. Terray Therapeutics의 COATI 모델
Terray Therapeutics는 화학 분야에서 AI를 활용하여 새로운 약물을 개발하고 있습니다. 그들의 접근 방식은 다음과 같습니다:
- COATI 모델 개발: COATI는 수백만 개의 작은 분자 데이터셋을 사전 학습한 AI 모델입니다. 이 모델은 분자를 수학적 표현으로 변환하여 생성 AI가 새로운, 최적화된 분자를 설계할 수 있도록 합니다.
- 가속 클라우드 컴퓨팅 활용: Terray는 가속 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 모델 훈련 시간을 일주일에서 하루로 단축했습니다. 이를 통해 실험 효율성을 크게 높였습니다.
- 교차 학문적 연구: 이 접근 방식은 전통적인 화합물 너머의 새로운 분자를 발견할 수 있게 해주며, AI 모델이 기존 분자와 유사하지만 개선된 특성을 가진 새로운 분자를 생성할 수 있도록 합니다
3. 각 모델의 특이점
Amgen의 다중 특이적 항체 개발: 다중 특이적 항체는 특정 질병을 타겟으로 하여 치료 효과를 극대화할 수 있는 분자들입니다. Amgen은 이러한 항체를 설계하고 평가하는 데 생성 AI를 활용하여, 질병의 다양한 원인을 동시에 타겟팅할 수 있는 분자를 신속하게 개발하고 있습니다. AI 모델은 다양한 설계 변형을 시뮬레이션하여 최적의 분자를 찾아내는 데 중요한 역할을 합니다
Terray Therapeutics의 새로운 화합물 탐색: COATI 모델은 화학 데이터셋을 학습하여, 연구자들이 기존의 약물 구조를 넘어 새로운 화합물을 탐색할 수 있게 합니다. 이를 통해 매우 희귀하지만 효과적인 분자를 발견할 가능성이 높아집니다. 가속 클라우드 컴퓨팅은 모델 훈련 시간을 크게 단축하여 실험 효율성을 높이고, 연구자들이 더 많은 실험을 수행할 수 있도록 합니다
AI와 가속 컴퓨팅은 약물 개발의 모든 단계에서 시간과 비용을 절감하면서 성공률을 높이는 데 큰 기여를 하고 있습니다. Amgen과 Terray Therapeutics의 사례는 이러한 기술이 실질적으로 어떻게 적용되는지 보여주며, 앞으로의 약물 개발에 큰 변화를 가져올 것으로 기대해봅니다.
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