슈퍼컴퓨터로 코로나19 항체 후보물질 고른다

美 LLNL, 수퍼컴퓨터로 항체 약물 후보물질 20개로 압축 성공

로렌스 리버모어 미국 국립연구소(LLNL: Lawrence Livermore National Laboratory)가 슈퍼컴퓨터를 활용해 코로나19 치료제로 활용할 수 있는 항체 약물 후보물질을 10³⁹ 개에서 20개로 압축해 냈다. 코로나19 백신 개발 기간을 단축하는데 크게 기여할 것으로 보인다.

30일 HPCwire 등 외신에 따르면 LLNL은 보유한 세계 최고 성능의 슈퍼컴퓨터를 활용, 코로나19 확산을 방지하기 위한 진단, 역학, 치료, 백신 개발 등 학제 연구에 주력해 이같은 성과를 도출해 냈다.

아담 젬라가 이끈 LLNL 연구팀은 코로나19 3D단백질 구조를 예측한 결과물을 내놓았고, 이는 단백질의 결정 구조 식별을 통해 입증했다. 12개 이상의 외부 연구 그룹이 이를 사용한다.

다니엘 페이솔과 토머스 데소텔이 이끄는 연구팀은 '사스' 연구에서 효과를 입증한 항체 예측 방법과 지식으로 HPC 클러스터를 활용, 항체 분석 시뮬레이션에 AI를 적용했다. 이 시뮬레이션은 머신 러닝, 실험 데이터, 구조 생물학, 생물 비정형 모델링 및 분자 시뮬레이션을 통합해 가능한 항체 후보군을 설계한 최초의 시도다.

페이솔 박사는 "빠른 시기에 고품질 항체 치료제나 백신을 설계하는 것이 목표"라면서 "HPC 머신러닝과 분자 시뮬레이션 통합이 엄청난 수의 항체 설계를 검색하고 평가하는 데 필요한 속도와 확장성을 가능하게 해준다"고 말했다.

펠리체 라이트스톤이 이끄는 또 다른 연구 그룹은 2600만개의 분자를 조사해 코로나19의 핵심 단백질과 어떻게 상호작용하는지 실험했다. 이 실험에는 3.25페타플롭스 피크 성능의 인텔 제온을 탑재한 쿼츠 클러스터를 적용했다.

라이트스톤은 "새로운 항바이러스제를 찾기 위한 첫 걸음"이라며 "약물 설계를 위한 전체 파이프라인 개발에 따라 약품 설계 과정이 빨라질 것"이라고 말했다.