살아있는 세포를 시뮬레이션하는 NVIDIA GPU

일리노이 대학교 어바나-샴페인(University of Illinois at Urbana-Champaign)의 연구원들은 살아있는 세포처럼 신진대사와 성장을 하는 원자 세포 20억 개를 시뮬레이션하는 GPU 가속 소프트웨어를 개발했습니다
by NVIDIA Korea

모든 살아있는 세포는 에너지 생산, 단백질 형성, 유전자 전사 등을 수행하는 수천 개의 요소로 구성된 소우주를 가지고 있습니다.

일리노이 대학교 어바나-샴페인(University of Illinois at Urbana-Champaign)의 과학자들은 세포의 이러한 물리적, 화학적 특성을 입자 규모로 복제하는 3D 시뮬레이션을 구축해, 살아있는 세포의 행동을 모방하는 완전히 역동적인 모델을 만들었습니다.

학술지 ‘셀(Cell)’에 게재된 이 프로젝트는 세포의 생존, 기능, 복제에 필수적인 소수의 유전자 세트를 포함한 살아있는 최소 세포를 시뮬레이션합니다. 이 모델은 NVIDIA GPU를 사용해 20분의 세포 주기 동안 7,000개의 유전 정보 과정을 시뮬레이션하죠. 과학자들은 이를 현존하는 가장 길고 복잡한 세포 시뮬레이션이라고 여깁니다.

자연적으로 발생하는 세포보다 더 간단한 최소 세포는 디지털 방식으로 재생성하기가 더 수월합니다.

일리노이 대학의 화학 교수이자 살아있는 세포 물리학 센터의 공동 소장인 자이다 루테 슐텐(Zaida Luthey-Schulten)은 “최소 세포도 20억 개의 원자를 필요로 합니다. GPU없이 이와 같은 3D 모델 시뮬레이션은 현실적으로 인간의 시간 척도로 실행이 불가능합니다”라고 말했습니다.

일단 실험 수를 늘리고 세분화할 수 있다면, 전체 세포 모델은 과학자들이 실제 세포의 조건이나 게놈의 변화가 실제 세포 기능에 미치는 영향을 예측하도록 도울 수 있는데요. 하지만 현재 단계만으로도, 최소 세포 시뮬레이션을 통해 과학자들은 살아있는 세포의 기초를 형성하는 물리적, 화학적 과정에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

자이다 루테 슐텐 소장은 “우리는 시뮬레이션한 세포에서 기본적인 행동들을 출현한다는 것을 발견했습니다. 우리가 그렇게 프로그래밍했기 때문이 아니라, 우리 모델에서 운동 매개 변수와 지질 메커니즘이 정확했기 때문입니다”라고 전했습니다.

루테 슐텐 소장이 공동 개발하고 3D 최소 세포 시뮬레이션에 사용했던 GPU 가속 소프트웨어인 Latis Microbics는 NVIDIA NGC 소프트웨어 허브에서 이용 가능합니다.

사실감이 극대화된 최소 세포

살아있는 세포 모델을 만들기 위해 일리노이 대학 연구원들은 가장 단순한 살아있는 세포 중 하나인 미코플라스마라고 불리는 기생 박테리아를 시뮬레이션했습니다. 그 모델의 기반은 캘리포니아 라호야(La Jolla)에 소재한 J. 크레이그 벤터 연구소(J. Craig Venter Institute) 과학자들이 합성한 미코플라스마 세포를 잘라낸 모형이었는데요. 미코플라스마 세포는 500개 미만의 유전자만로도 생존을 유지하는 세포입니다.

비교하자면, 단 하나의 대장균 세포에는 약 5,000개의 유전자가 있고, 인간의 세포에는 20,000개 이상이 있죠.

루테 슐텐 팀은 DNA, RNA, 단백질, 세포막으로 모델을 구축하기 위해 아미노산, 뉴클레오티드, 지질, 소분자 대사 물질 등 미코플라스마의 내부 작용에 대해 잘 알려진 특성을 사용했습니다.

루테 슐텐 소장은 “알려진 모든 것을 재현할 수 있을 만큼 모델에서 충분한 반응을 얻었습니다”라고 말했습니다.

NVIDIA Tensor Core GPU에 있는 Latis Microbics 소프트웨어를 사용해, 연구원들은 DNA를 대량으로 확장이나 복제를 시작하기 전에 세포의 수명 주기를 20분간 3D 시뮬레이션했습니다. 이 모델은 세포가 대부분의 에너지를 세포막을 가로질러 분자를 운반하는 데 쓴다는 것을 보여줬는데, 이는 기생 세포로서의 특성과도 일치합니다.

대학원생이자 논문의 주요 저자인 제인 손버그(Zane Thornburg)는 “만약 이 계산을 연속적으로, 또는 모든 원자 수준에서 해야 한다면, 몇 년이 걸릴 것입니다. 하지만 그 계산은 모두 독립적인 프로세스이기 때문에 코드에 병렬화를 도입해 GPU를 활용할 수 있습니다”라고 말했습니다.

제인 손버그는 성장과 세포 분열을 3D로 시뮬레이션하기 위해 GPU 가속 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이 팀은 NVIDIA DGX 시스템RTX A5000 GPU를 도입해 최근 작업을 더욱 가속화했으며, A5000 GPU를 사용하면 이전 세대 NVIDIA GPU를 사용하는 개발 워크스테이션에 비해 벤치마크 시뮬레이션 시간이 40% 빨라진다는 점을 발견했습니다.

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상단 이미지는 20분짜리 3D 공간 시뮬레이션 스냅샷으로 노란색과 보라색의 리보솜, 빨간색과 파란색의 억제 복합체, DNA 중합체와 단백질을 나타내는 작은 구를 보여줍니다.