[GTC 2021] "엔비디아 제품으로 신약 개발 SW 만들었다"

엔비디아 제품을 활용한 신약 개발 소프트웨어(SW) 개발 사례가 등장했다.

엔비디아(대표 젠슨 황)는 11일(현지시간) 자사 개발자 컨퍼런스인 'GTC 2021'에서 엔비디아 제품을 활용해 신약 개발 SW를 만든 스타트업 엔토스(Entos)의 사례를 발표했다.

엔토스는 AI 기반 제약사이자 엔비디아의 스타트업 지원 프로그램 '엔비디아 인셉션(Inception)'에 참여하는 회원이다.

이번 GTC 2021에서 엔토스는 엔비디아 클라라 디스커버리(Clara Discovery) 플랫폼을 활용해 신약 개발 SW 오브넷(Orbnet)을 개발했다고 밝혔다. 해당 SW는 신약 개발에 필요한 분자 특성 예측 작업을 1000배까지 가속화한다.

엔비디아 클라라 디스커버리는 수십억 개의 잠재적 약물 분자가 체내에서 어떤 상호작용을 할 수 있는지에 대한 정보를 제공하는 최첨단 프레임워크이자 애플리케이션, 사전 훈련 모델의 집합체다.

엔토스의 오브넷 아키텍처는 신약 개발에 필요한 분자 약물 발견 모델을 훈련시키는데 필요한 데이터를 30배 정도 줄여준다. 신약 개발에 유망한 약물 화합물을 찾는 실험의 경우 약 100배 줄일 수 있다.

발표자로 나선 톰 밀러(Tom Miller) 엔토스 CEO는 "우리의 물리 기반 접근법은 기초 양자역학의 더 많은 특성을 머신러닝(ML) 모델에 적용한다. 이러한 접근법을 통해 적은 데이터로 보다 정확하게 예측할 수 있는 것"이라고 말했다.

엔토스는 특정 형태의 암과 연관된 단백질을 비활성화하는 약물 분자를 찾는 데 주력한다. 양자역학 계산을 ML 워크플로우에 통합하면서 이러한 표적 단백질과 결합한 잠재적 화합물의 범위를 더욱 신속하게 좁히고 있다.

엔토스는 엔비디아 헬스케어 팀과의 협업을 통해 엔비디아 하드웨어 아키텍처에 자사 애플리케이션을 최적화하기 위한 기술적 지원을 받고 있다.

오브넷 SW 최적화에는 엔비디아 DGX A100 텐서코어(Tensor Core) GPU를 사용했다.

엔토스 CEO 톰 밀러와 엔비디아 ML 연구책임자 애니마 아난드쿠마르(Anima Anandkumar)는 오브넷 AI 모델을 공동 개발했다. 해당 모델은 로보틱 합성(robotic synthesis)과 높은 처리량 실험을 통해 치료법에 대한 설계를 가속화한다.

애니마 아난드쿠마르는 "오브넷은 원자 간의 상호작용을 책임지는 도메인별 기능을 기반으로 한 그래프 신경망을 사용한다. 또한 우리는 3차원 회전(rotation)과 같은 대칭성을 고려하고 있다. 이러한 설계 특징은 오브넷을 40개 미만의 원자들로 이뤄진 작은 분자 단위에서 훈련시켜, 그 모델을 큰 단백질 분자에 매우 높은 정확도로 직접 적용하게 해준다"고 설명했다.

톰 밀러는 "엔비디아의 전문가들과 협력해 엔토스 연구팀이 높은 처리량 실험을 진행하게 되었으며, 우리의 지향점에 새로운 지평을 열 수 있었다"고 전했다.

향후 엔토스는 AI 기술을 활용해 표적 단백질과 공유 결합(Covalent Bond)을 형성하는 약물 분자를 생성하는 연구를 진행할 계획이다.

치료제가 표적 단백질에 대해서만 공유 결합을 형성할 수 있다면, 환자들이 처방받는 약물은 적어지고 부작용도 줄일 수 있다. 엔토스 연구팀은 이 방법을 암, 당뇨병, 낭포성 섬유증 등의 질환에 적용할 계획이다.

AI타임스 박성은 기자 sage@aitimes.com

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