양자 컴퓨팅(quantum computing)은 다양한 난제들의 해결에 일조할 것으로 기대를 모읍니다. 기업들은 전통적 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅을 결합하는 하이브리드 접근법을 발빠르게 수용해 난치병을 치료할 신약 개발 등에 힘쓰고 있죠.
큐비트 제약(Qubit Pharmaceuticals)은 하이브리드 양자 컴퓨팅으로 약물 분자 시뮬레이션과 모델링을 가속합니다. 이를 통해 종양과 염증성 질환, 바이러스성 문제의 유망한 치료법 식별에 소요되는 시간과 비용을 크게 절감하는 방법을 모색하는 중입니다.
큐비트 제약은 양자 컴퓨터와 전통적 컴퓨터를 결합한 하이브리드 시스템용 NVIDIA QODA 프로그래밍 모델과 자체 개발한 아틀라스(Atlas) 소프트웨어 제품군을 바탕으로 신약 개발 플랫폼을 구축하고 있습니다. 아틀라스는 물리적 분자의 상세 시뮬레이션으로 연산을 가속하며, 기존의 연구 기법 대비 10만 배 빠른 연산 속도를 자랑합니다.
프랑스 파리와 미국 보스턴을 기반으로 2020년에 설립된 큐비트 제약은 NVIDIA Inception의 회원이기도 합니다. NVIDIA Inception은 최첨단 스타트업을 대상으로 시장 진출 기회와 전문성, 관련 테크놀로지를 지원하는 프로그램입니다.
큐비트 제약은 신약 개발용으로는 프랑스 최대 규모로 손꼽히는 NVIDIA DGX 시스템 기반 GPU 슈퍼컴퓨터를 보유하고 있습니다. GPU로 가속해 진행한 연구를 바탕으로 여러 제약회사들이 개발한 최초의 신약 후보군 테스트가 내년에 시작될 예정입니다.
큐비트 제약의 로버트 마리노(Robert Marino) 사장은 “NVIDIA의 연산력과 최첨단 소프트웨어를 큐비트 제약의 시뮬레이션/분자 모델링과 결합해 신약 개발에 드는 시간을 획기적으로 단축하고, 비용 또한 10배 가까이 절감할 수 있다”고 자신합니다. “이 독보적 협업은 신약 개발에 활용할 최초의 양자 물리학 알고리즘 개발을 가능케 할 것입니다.”
전례 없는 컴퓨팅
컴퓨팅을 활용한 신약 개발에는 약물 분자 후보군의 고해상도 시뮬레이션 생성을 비롯해 이 분자들과 체내 표적 단백질(target protein)의 결합력을 예측하는 작업이 포함됩니다.
정확한 결과를 도출하려면 대규모 샘플링을 통해 수백 개의 서로 다른 배열, 즉 분자를 구성하는 원자들의 공간적 배열을 시뮬레이션해야 합니다. 또한 분자의 역장(force field)을 정확히 모델링해 친화도, 다시 말해 분자간 결합력을 예상해야 하죠.
이 시뮬레이션과 모델링에는 고성능 컴퓨팅이 필요합니다. 큐비트 제약은 NVIDIA DGX 시스템과 추가적인 NVIDIA 가속 서버 등 총 200개의 NVIDIA Tensor Core GPU를 탑재한 슈퍼컴퓨터를 선택했습니다. 이 슈퍼컴퓨터로 아틀라스 소프트웨어를 구동해 전통적 기법으로는 수년이 걸릴 연산을 수시간 내에 완료합니다.
아틀라스는 양자 물리학의 미시적 모델링으로 정확도를 극대화합니다. 큐비트 제약의 개발팀은 NVIDIA QODA를 도입해 GPU 가속 슈퍼컴퓨터와 양자 컴퓨터를 하이브리드 방식으로 활용하는 방법을 탐구하고 있는데요. 이 시스템은 QPU, 즉 양자 처리 장치(quantum processing unit)를 통해 분자 모델링용 핵심 소프트웨어 커널을 가속할 전망입니다.
큐비트 제약은 NVIDIA cuQuantum SDK로 양자 회로를 시뮬레이션할 수 있으며, 미래의 양자 컴퓨터에서 사용할 알고리즘도 설계할 수 있습니다.
신약 개발의 모든 단계에 활용되는 AI
큐비트 제약은 신약 개발과 관련한 전통적 연구 기법의 경우, 전임상 시험(preclinical test) 전에 평균 5,000개의 화합물을 합성해야 약물의 시장 출시가 가능할 것으로 추산합니다. 그러나 시뮬레이션 기반 신약 개발 접근법은 해당 수치를 200여개로 줄여 수억 달러에 달하는 비용과 수년에 걸친 개발 기간을 단축합니다.
아틀라스 소프트웨어에는 신약 개발 주기의 모든 단계를 겨냥한 AI 알고리즘이 포함돼 있습니다. 표적 감별(target characterization)로 특정 질병에 기여하는 단백질을 분석하고자 분자 역학 시뮬레이션을 마이크로초 단위로 지원하죠. 이에 힘입어 해당 단백질과 결합할 약물 분자의 새 포켓을 식별할 수 있게 됩니다.
신약 후보군의 선별과 검증 과정에서는 대상 분자의 범위를 좁히고 새 화합물의 생성을 돕는 AI 모델의 활용도 가능합니다. 큐비트 제약은 후보 분자의 약물기량성(druggability)과 안전성, 교차반응성(cross-reactivity)을 예측하는 추가 필터들도 개발하고 있습니다.
큐비트 제약의 공동 창립자인 장 필립 피키말(Jean-Philip Piquemal)과 루이 라가르데르(Louis Lagardère)의 NVIDIA 온디맨드 영상을 시청하고, 고성능 컴퓨팅과 양자 가속 분자 역학 소프트웨어에 대해 더 자세히 알아보세요.
메인 이미지 제공: 큐비트 제약