제2차 세계대전 당시의 전투 전략을 현대적으로 재해석한 연구가 치명적인 에볼라 바이러스를 퇴치하는 데에 공헌하고 있습니다. 그리고 이 연구는 유행성 독감 대응에도 적용될 전망입니다.
연구의 주역은 바로 일리노이 대학교 어바나 샴페인(UIUC)의 내셔널 슈퍼컴퓨팅 어플리케이션 센터(NCSA: National Center for Supercomputing Applications)에 소속되어 있는 에릭 야콥슨(Eric Jakobsson) 교수와 스탠포드 대학교의 아미르 바라티 파리마니(Amir Barati Farimani) 연구원입니다.
두 사람은 제2차 세계대전 중 나치의 영국 대공습에서 본 연구를 착안했다고 합니다. 이들은 독일 전투기로부터 런던을 방어한 대공포(anti-aircraft guns)의 무작위 자동 격발 패턴에서 아이디어를 얻었습니다. 그리고 이와 유사한 GPU기반 확률통계학적 알고리즘을 이용하여 에볼라 변종마다 어떤 항체가 최적인지 예측할 수 있는 다중 시뮬레이션 분자 모델을 개발했습니다.
에볼라는 3~4년 주기로 변이를 일으키며 진화하기 때문에 추적이 쉽지 않습니다. 독감은 변이 주기가 3~4개월에 불과하므로 이를 정복하는 것은 더욱 힘든 일입니다. 하지만 이제 연구진은 에볼라를 넘어 독감에 도전하려 하고 있습니다.
야콥슨 교수는“지금 이대로라면 엄청나게 많은 사람들이 유행성 독감에 목숨을 잃을 것입니다. 이는 불 보듯 훤한 일이죠.”라고 이야기하며,“독감 바이러스는 예측 불가능한 방향으로 돌연변이를 일으킬 것입니다. 연구진은 에볼라를 위해 개발한 대응책을 독감에도 적용하여 신종 악성 바이러스가 출현할 때에도 신속한 대응을 할 수 있기를 바랍니다”라고 덧붙였습니다.
야콥슨 교수와 스탠포드 대학에서 학위 후 연구원으로 일하는 파리마니 연구원은 역사와 기술을 결합하여 에볼라 퇴치에 나선 바 있습니다. 두 사람은 세계2차 대전 전략을 바탕으로 엔비디아 테슬라(Tesla) K20X GPU 액셀러레이터로 구동되는 NCSA의 블루워터스(Blue Waters) 슈퍼컴퓨터를 이용해 파리마니 연구원의 분자 시뮬레이션을 구현했습니다.
독감 바이러스 연구에 박차를 가하다
에볼라를 퇴치할 수 있는 항체를 찾기 위해서는 보통 10~15년의 시간과 수천 명의 인력이 필요합니다. 의학자들이 인체 임상 결과를 지켜봐야 하기 때문인데요.
야콥슨 교수와 파리마니 연구원은 의학연구 프로세스를 블루워터스에서 시뮬레이션으로 재현하고, 생체정보학과 심층 데이터 분석을 적용함으로써 에볼라 퇴치에 효과적인 항체를 개발하는 과정을 단축했습니다.
연구진은 수백 번의 시뮬레이션을 거쳤고, 여기에는 매번 24시간에서 48시간까지의 연산시간이 요구되었습니다. 최종적으로, 연구진은 향후 약 2년 간 에볼라 변종 모델의 움직임을 예측해냈습니다.
파리마니 연구원은 “엔비디아 GPU 덕분에 변종을 치료할 수 있는 차세대 항체를 상당한 여유를 가지고 디자인 할 수 있습니다”라고 말합니다.
CPU로 시뮬레이션을 구현했더라면 아마 100배나 많은 시간이 소요되었을 것입니다. 하지만 GPU의 뛰어난 성능은 그러한 문제를 자연스럽게 해결해 주었지요.
야콥슨 교수는“GPU의 축복은 더 많은 시도를 해 볼 수 있는 기회를 제공해 준다는 점입니다.” 라고 말했습니다.
신속 대응의 중요성
야콥슨 교수는 연구진이 독감 정복에 나서면서 연산 수요가 확대되었고, 머신 러닝과 딥 러닝의 활용이 필요했다고 설명합니다.
야콥슨 교수는 “독감 변종 중 대부분은 상대적으로 경미한 질병을 유발하며 사망자도 많지 않습니다. 하지만 정말 끔찍한 유행성 독감이 발생할 가능성은 언제나 산재해 있습니다. 우리는 그러한 위험에 대비할 수 있도록 인류를 돕고 싶습니다”라고 말합니다.
야콥슨 교수와 파리마니 연구원은 이제 항체 개발에 있어 시행착오를 줄임으로써 더 신속한 대응을 가능하게 하는 연산 디자인 가능성을 입증하는 논문을 준비 중입니다. 치명적인 독감 변종이 발생할 경우, 신속 대응에 사활이 걸렸기 때문입니다.
이미지 제공: NIAID