더 빠르고 스마트한 프로세스를 목표하며, NVIDIA는 생성형 AI 기반 가상 스크리닝을 위한 NIM Agent Blueprint를 발표했습니다.
이 혁신적인 접근 방식은 인명을 구하는 의약품 개발에 소요되는 시간과 비용을 줄여줍니다. 따라서 환자에게 중요한 치료제를 더 빨리 제공할 수 있죠.
NIM Agent Blueprint는 신약 개발 프로세스의 패러다임의 전환, 그 중에서도 특히 중요한 ‘히트-투-리드(hit-to-lead)’ 전환을 가져옵니다. 이는 기존의 고정 데이터베이스 스크리닝에서 생성형 AI 기반 분자 설계와 사전 최적화로 전환함으로써 연구자들이 더 효과적인 분자를 더 빠르게 설계할 수 있도록 하기 때문입니다.
NIM과 NIM Agent Blueprint는 무엇일까?
NVIDIA NIM 마이크로서비스는 AI 모델 배포와 실행을 가속화하는 모듈식 클라우드 네이티브 구성 요소입니다. 이를 통해 연구자들은 워크플로우 내에서 고급 AI 모델을 통합하고 확장해 복잡한 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다.
NIM Agent Blueprint는 하나의 포괄적인 가이드로, 이러한 마이크로서비스가 히트 식별과 리드 최적화와 같은 신약 개발의 주요 단계를 어떻게 최적화할 수 있는지 보여줍니다.
NIM Agent Blueprint 사용 방법
신약 개발은 표적 식별, 히트 식별, 리드 최적화의 세 가지 중요한 단계로 이루어진 복잡한 프로세스입니다. 표적 식별은 질병을 치료하기 위해 변경할 적절한 생물학적 표적을 선택하는 것이죠. 히트 식별은 해당 표적에 결합할 수 있는 잠재적 분자를 식별하는 것이며, 리드 최적화는 이러한 분자의 디자인을 보다 안전하고 효과적으로 개선하는 것을 의미합니다.
신약 개발 가속화를 위한 생성형 가상 스크리닝이라고 불리는 NVIDIA NIM Agent Blueprint는 보다 스마트하고 효율적인 방식으로 가상 히트를 식별하고 개선합니다.
그 핵심에는 3가지 필수적인 AI 모델이 있는데요. 여기에는 최근 NVIDIA NIM 마이크로서비스의 일부로 통합된 AlphaFold2가 포함됩니다.
- 단백질 구조 예측에 획기적인 영향을 끼친 AlphaFold2가 이제 NVIDIA NIM으로 제공됩니다.
- MolMIM은 NVIDIA에서 개발한 새로운 모델로, 분자를 생성하는 동시에 높은 용해도와 낮은 독성 등 여러 속성을 최적화합니다.
- DiffDock은 작은 분자와 단백질 표적의 결합을 빠르게 모델링하기 위한 고급 툴입니다.
이러한 모델들은 함께 작동했을 때 히트-투-리드 프로세스를 더욱 효율적이고 빠르게 만듭니다.
각 AI 모델들은 휴대용 컨테이너인 NVIDIA NIM 마이크로서비스 내에 패키지화 돼있습니다. 모델의 성능을 가속화하고, 출시 기간을 단축하며, 어디서나 생성형 AI 모델의 배포를 간소화하도록 설계됐죠.
NIM Agent Blueprint는 이러한 마이크로서비스를 유연하고 확장 가능한 생성형 AI 워크플로우에 통합해 신약 개발을 혁신하는 데 도움을 줍니다.
현재 NIM 마이크로서비스를 사용하고 있는 선도적인 컴퓨터 신약 개발 및 생명공학 소프트웨어 제공업체에는 벤칠링(Benchling), 닷매틱스(Dotmatics), 테레이(Terray), 테트라사이언스(TetraScience), 케이던스 몰레큘러 사이언스(오픈아이)(Cadence Molecular Sciences(OpenEye)) 등이 있습니다. 이들은 컴퓨터 지원 신약 개발 플랫폼에서 NIM Agent Blueprint를 사용하고 있죠.
이러한 통합은 히트-투-리드 프로세스를 더욱 빠르고 지능적으로 만들어 더 적은 시간과 비용으로 더 많은 실행 가능한 약물 후보를 식별하는 것을 목표로 합니다.
글로벌 전문 서비스 기업인 액센츄어(Accenture)는 제약 파트너의 의견을 수렴해 분자 생성 단계를 최적화합니다. NIM Agent Blueprint를 신약 개발 프로그램의 특정 요구사항에 맞게 조정하고 MolMIM NIM에 정보를 제공할 예정입니다.
또한 NIM Agent Blueprint를 구성하는 NIM 마이크로서비스는 고객이 생물학적 분석을 조율하는 데 도움을 주는 전용 서비스인 AWS 헬스오믹스(AWS HealthOmics)에서 곧 제공될 예정입니다. 여기에는 기존 신약 개발 워크플로우에 AI를 통합하는 간소화 작업이 포함됩니다.
AI를 통한 신약 개발의 혁신
신약 개발의 위험성은 매우 높습니다.
신약 개발에는 일반적으로 약 26억 달러의 비용과 10~15년의 시간이 소요되며, 성공률은 10% 미만이죠.
제약 회사는 NVIDIA의 AI 기반 NIM Agent Blueprint로 분자 설계를 더 스마트하게 수행함으로써 1조 5천억 달러 규모의 글로벌 제약 시장에서 이러한 비용을 절감하고 개발 일정을 단축할 수 있습니다.
NIM Agent Blueprint는 원하는 치료 특성에 맞게 분자를 사전 최적화하는 생성형 AI 접근 방식을 제공합니다. 이는 기존의 전통적인 신약 개발 방법에서 엄청난 변화를 보여주죠.
예를 들어, NIM Agent Blueprint의 분자 생성 모델인 MolMIM은 고급 기능을 사용해 흡수율, 단백질 결합, 반감기와 기타 특성 등 최적화된 약동학적 특성을 가진 분자를 생성하도록 유도합니다. 이는 이전 방법들에 비해 비약적인 발전입니다.
저분자 설계에 대한 이러한 스마트한 접근 방식은 성공적인 리드 최적화의 가능성을 높여 전반적인 신약 개발 프로세스를 가속화합니다.
이러한 기술의 도약은 더 빠르고 표적화된 치료법으로 이어질 수 있으며, 비용 상승부터 인구 고령화까지 의료 분야에서 증가하는 문제들을 해결할 수 있습니다.
NVIDIA는 가속 컴퓨팅의 최신 발전으로 연구자들을 지원하고 있습니다. 신약 개발의 가장 복잡한 문제를 해결하는 데 있어서 중요한 역할을 수행할 것으로 기대되는데요.
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