NVIDIA는 AI와 데이터 사이언스 분야를 혁신하는 스타트업을 위한 NVIDIA Inception 프로그램 회원인 엔토스(Entos)가 NVIDIA Clara Discovery 플랫폼을 활용해 분자 특성 예측을 1,000배까지 가속화하는 AI 기반 ‘오브넷(Orbnet) 소프트웨어’로 신약 발견을 가속화한다고 밝혔습니다.
NVIDIA Clara Discovery는 수십억 개의 잠재적 약물 분자가 체내에서 어떤 상호작용을 할 수 있는지에 대해 다양한 정보를 제공하는 최첨단 프레임워크, 애플리케이션과 사전 훈련 모델의 집합체입니다.
신약 개발은 수많은 시간이 소요될 뿐 아니라, 데이터 집약적인 프로세스로 인해 많은 어려움을 내포합니다. 엔토스의 오브넷 아키텍처는 분자 약물 발견을 위한 모델을 양자 정확도로 훈련시키는데 필요한 데이터를 약 30배 줄여줌으로써 이러한 어려움을 해결합니다. 또한, 유망한 약물 화합물을 찾는 데 필요한 실험을 약 100배 줄여주며 기존의 치료 약물 발견 방법과 관련한 대기 시간 및 복잡성을 줄입니다.
엔토스 CEO인 톰 밀러(Tom Miller)는 “우리의 물리 기반 접근법은 엔토스가 기초 양자 역학의 더 많은 특성을 머신 러닝 모델에 포함시킨다는 것을 뜻합니다. 이런 접근법으로 우리는 적은 데이터로도 더욱 정확한 결과를 예측할 수 있습니다”라고 설명했죠.
엔토스는 특정 형태의 암과 연관된 단백질을 비활성화하는 약물 분자를 찾는 데 주력합니다. 엔토스는 양자역학 계산을 머신 러닝 워크플로우에 통합하면서 이러한 표적 단백질과 결합한 잠재적 화합물의 범위를 더욱 신속하게 좁히고 있습니다.
AI를 활용한 신약 발견
머신 러닝은 기후 과학부터 신약 발견까지 다양한 분야에서 전문가들의 접근방식을 변화시키고 있습니다. 오늘날 AI와 머신 러닝의 결합은 과학 분야의 새로운 방식을 선도하고 있으며, 딥 러닝과 물리 기반 시뮬레이션을 통합해 신약을 발견하는 혁신적 방법이 도출되고 있습니다.
신약 발견을 진행하는 연구원들은 적절한 치료법을 파악하기 위해 분자와 단백질의 상호작용을 시뮬레이션 하는 과정에서 수많은 연산을 시도해야 하는데요. 이는 데이터 집약적인 과정이죠. 지금까지의 양자 계산에는 상당한 비용이 소요되어 왔습니다. 더불어, 계산이 완료되려면 수주에서 수개월이 소요되기도 했죠.
최근에는 AI와 가속 컴퓨팅이 통합됨에 따라 단백질과 약물의 상호작용이 양자 수준의 정확도로 시뮬레이션 되면서, 계산의 효율성 또한 극대화되고 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 기존의 양자 기계 계산으로 진행될 경우 큰 비용이 들죠.
NVIDIA DGX A100 Tensor Core GPU를 통해 엔토스는 오브넷 신약 발견 소프트웨어를 최적화합니다. 엔토스 CEO 톰 밀러와 NVIDIA 머신 러닝 연구 책임자 애니마 아난드쿠마르(Anima Anandkumar)가 캘리포니아공과대학(Caltech)에서 공동 개발한 오브넷 AI 모델은 로보틱 합성(robotic synthesis)과 높은 처리량 실험을 통해 치료법에 대한 설계를 가속화합니다.
NVIDIA의 애니마 아난드쿠마르는 “오브넷은 원자 간의 상호작용을 책임지는 도메인별 기능을 기반으로 한 그래프 신경망을 사용합니다. 또한 우리는 3차원 회전(rotation)과 같은 대칭성을 고려하고 있습니다. 이러한 설계 특징은 오브넷을 40개 미만의 원자들로 이루어진 작은 분자 단위에서 훈련시켜, 그 모델을 큰 단백질 분자에 매우 높은 정확도로 직접 적용하게 해줍니다”라고 설명했습니다.
톰 밀러는 “NVIDIA의 전문가들과 협력해 엔토스 연구팀이 높은 처리량 실험을 진행하게 되었으며, 우리의 지향점에 새로운 지평을 열 수 있었습니다”라고 덧붙였죠.
공유결합(Covalent Bond) 잠재력 향상
오늘날 머신 러닝의 발전은 유망한 신약을 발견하기 위해 탐색돼야 할 화학 데이터베이스의 범위 및 규모를 크게 변화시키고 있습니다. 또한, AI 모델은 과학자들이 체내 효소의 수많은 화학 반응을 새로운 방식으로 연구하도록 돕죠.
이러한 발전으로 연구원들은 기존 방법으로는 조사할 수 없었던 새로운 차원의 신약을 연구할 수 있게 됐습니다.
대표적인 유망 기술 중 하나는 표적 단백질과 공유 결합을 형성하는 약물 분자를 생성하는 기술입니다. 만일 치료제가 표적 단백질에 대해서만 공유 결합을 형성할 수 있다면, 환자들이 처방받는 약물은 적어지고 부작용도 줄일 수 있습니다. 엔토스 연구팀은 이 방법을 암, 당뇨병, 낭포성 섬유증 등의 질환에 적용할 계획입니다.
엔토스는 제약, 재료, 화학 업계의 선도기업들과 협약을 맺고 7월에 5,300만 달러를 모금하는 등 정확도 높은 치료법의 개발에 힘쓰고 있습니다. 엔토스는 NVIDIA 헬스케어 팀과의 협업을 통해 NVIDIA 하드웨어 아키텍처에 자사 애플리케이션을 최적화하기 위한 기술적 지원을 받고 있습니다.
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