[바이오타임즈] 전 세계적으로 AI(인공지능) 신약개발이 주목되는 가운데, 글로벌 빅파마의 바이오 공략이 거세다.

AI 반도체 대장주인 엔비디아까지 신약 개발에 뛰어들면서 제약산업의 지형 변화에 관심이 쏠린다.

이에 따라 생성형 AI를 통한 신약개발 가속화로 디지털 수술, 디지털 생물학, 디지털 헬스에 이르기까지 다양한 영역에서 의료AI가 획기적인 기능을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

◇엔비디아, AI 신약개발 분야 본격적으로 진출…100개 이상 기업과 협력

미국 반도체 기업 엔비디아는 최근 신약 개발을 가속할 수 있는 생성형 AI 모델을 공개했다. '바이오네모(BioNeMo)'는 생체분자 데이터의 생성, 예측, 이해를 돕는 AI 도구다.

DNA 서열을 분석하고, 약물 분자에 반응해 단백질 모양이 어떻게 변할지 예측하며, RNA를 기반으로 세포의 기능을 결정하는 등 사전 학습된 생체 분자 AI 모델을 제공한다.

이러한 기능을 이용하면 가상으로 약물 분자를 더 잘 이해하고 설계할 수 있고, 시간과 자원이 많이 소요되는 물리적 실험의 필요성을 줄일 수 있다.

바이오네모의 등장으로 제약바이오 업계는 슈퍼컴퓨터 크기의 데이터세트로 신약 개발에 필요한 시뮬레이션을 할 수 있게 됐다.

바이오네모와 함께 화학 생체분자 구조를 가상으로 조합하는 솔루션 ‘오토독(AutoDock)’과 분자 역학 시뮬레이션 프로그램 ‘그로맥스(Gromacs)’, 전자 현미경이 촬영한 결과물을 3D로 재구성하는 프로그램 ‘릴라이온(RELION)’ 등을 통합해 제공한다.

엔비디아는 2021년 신약 개발 관련 최첨단 프레임워크, 애플리케이션, AI 모델의 집합체인 ‘클라라(Clara)’ 플랫폼을 공개한 바 있다. 클라라는 수십억 개의 잠재적 약물 분자가 체내에서 어떤 상호작용을 할 수 있는지에 대해 다양한 정보를 제공한다.

이 밖에도 잠재적인 약물후보와 3차원 구조를 예측하는 '디피독(DiffDock)', 단일 아미노산 서열을 기반으로 단백질 구조를 예측할 수 있는 'ESM폴드(ESMFold)' 등 20개 이상의 모델을 보유하고 있다.

엔비디아에 따르면 암젠, 케이던스, 인실리코 메디슨, 아스텔라스 등 100개 이상의 글로벌바이오헬스케어 기업들이 자사의 신약개발을 위한 생성형 AI인 바이오네모를 사용하고 있다.

암젠은 물질 스크리닝 및 최적화를 5개 모델에 훈련하는 시간을 3개월에서 몇 주로 단축했다. 인실리코 메디슨은 바이오네모를 AI 가속 약물 발견 워크플로우에 통합해 임상 단계 6개를 포함해 30개 이상의 치료제 파이프라인을 개발 중이다.

케이던스는 바이네오 마이크로서비스를 Orion 플랫폼과 통합해 분자 시뮬레이션 가속화에 활용한다. 로슈 그룹의 제넨텍은 지난해 실험실 실험과 계산 알고리즘 간의 격차를 해소하기 위해 엔비디아와 협력하기로 했다.

엔비디아는 존슨앤존슨과 수술에 생성형 AI를 사용하는 계약을 맺었고, GE 헬스케어와 의료장비 영상 개선을 위한 계약을 체결했다.

존슨앤존슨과 엔비디아는 수술 전부터 이후까지 사용되는 모든 디바이스와 플랫폼에 AI를 접목해 외과의가 필요한 모든 정보에 접근할 수 있도록 지원할 계획이다.

GE 헬스케어는 컴퓨터단층촬영(CT) 등 의료기기 50만 대에 엔비디아 GPU를 내장한 연산 장치를 사용하게 된다.

노보노디스크를 보유한 노보노디스크 재단은 신약개발을 목표로 엔비디아의 AI 기술로 구현되는 새로운 슈퍼컴퓨터에 자금을 지원키로 했다.
 

◇ 헬스케어 AI시장도 공략… GTC서 의학·헬스케어 분야 파트너십 20개 발표

엔비디아는 헬스케어 시장으로도 사업 범위를 확장하고 있다. 최근 개최된 'GTC 2024' 콘퍼런스'에서 엔비디아는 전 세계 헬스케어 기업이 어디서나 모든 클라우드에서 최첨단 생성 AI를 활용할 수 있도록 지원하는 20여 개의 새로운 마이크로서비스를 출시했다.

새로운 엔비디아 헬스케어 마이크로서비스 제품군에는 최적화된 엔비디아 NIM AI 모델과 워크플로가 포함된다.

이들은 클라우드 네이티브 애플리케이션을 생성하고 배포하기 위한 빌딩 블록 역할을 하는 업계 표준 API를 갖추고 있다. 또 고급 영상, 자연어와 음성 인식, 디지털 생물학 생성, 예측, 시뮬레이션 등을 제공한다.

아울러 엔비디아 가속 소프트웨어 개발 키트와 툴을 '엔비디아 쿠다-X(CUDA-X)' 마이크로서비스로 액세스해 신약 개발, 의료 영상과 유전체학 분석을 위한 헬스케어 워크플로를 가속화할 수 있다. 여기에는 '파라브릭스(Parabricks)', '모나이(MONAI)', '네모(NeMo)', '리바(Riva)', '메트로폴리스(Metropolis)' 등이 포함된다.

새로 출시된 마이크로서비스는 제약 회사, 의사, 병원에 수많은 기회를 제공하는 생성형 AI를 통해 헬스케어 기업의 혁신을 가속할 수 있다. 여기에는 의약품 개발을 위한 수조 개의 약물 화합물 스크리닝, 질병 조기 발견을 돕기 위한 환자 데이터 수집 개선, 더 스마트한 디지털 비서 구현 등이 포함된다.
 

◇생성형 AI 솔루션 확산 가속…의료계에 미치는 영향은?

제약 업체를 대상으로 한 생성형 AI 솔루션은 빠르게 확산하고 있다. 이 역시 엔비디아가 중심에 있다.

업계에 따르면 엔비디아를 주요 고객으로 확보한 일본의 AI 1위 프리퍼드네트웍스는 AI 딥러닝을 활용해 추출한 혈액으로부터 14종의 암을 발견하는 AI 유전자 분석 기술 상용화를 눈앞에 두고 있다.

페노믹 AI 솔루션은 새로운 암을 식별하는 솔루션으로 제약사인 베링거인겔하임, 암젠과 같은 기업들이 채택 중이다.

비바 시스템 솔루션은 의사의 진료와 시술, 진단에 대한 정보를 바탕으로 제약사의 개인화된 영업 전략을 수립하는 모델이 업계의 화두가 되고 있다.

글로벌 컨설팅 기업 맥킨지앤드컴퍼니(McKinsey & Company)는 보고서에서 "생성형 AI 기술은 모든 산업에 영향을 미치겠지만 특히 제약 산업에 큰 영향을 미칠 것"이라면서 "생성형 AI의 기본 모델은 언어뿐 아니라 이미지, 오믹스, 환자 정보, 기타 유형의 데이터를 구축되는 데, 질병의 진행 과정과 최선의 치료 방법을 설명하고 해결할 때 이러한 모든 데이터가 필요하기 때문"이라고 분석했다.

맥킨지 연구팀의 분석 결과에 따르면, 생성형 AI 기술은 임상시험의 성공 가능성 약 10% 증가, 비용 및 기간 약 20% 감소, 승인까지 걸리는 시간을 1~2년 단축한다. 또 구매와 제조, 품질, 공급망 등 모든 제약 운영 가치사슬을 개선할 것으로 기대되며, 마케팅 효율성을 높일 수 있도록 도울 수 있다.

[바이오타임즈=김가람 기자] news@biotimes.co.kr