NVIDIA는 12월 17일부터 22일까지(현지시간) 미국 애틀랜타에서 개최되는 ‘슈퍼컴퓨팅 2024(Supercomputing 2024, SC24) 콘퍼런스에서 오픈소스 NVIDIA BioNeMo 프레임워크를 통해 제약바이오 혁신을 가속화하고 있습니다. 글로벌 제약, 테크바이오 업계 리더, 학계 선구자, AI 연구자들은 오픈소스 BioNeMo 프레임워크를 채택해 신약 개발을 발전시키고 분자 설계를 가속화하고 있습니다.
연구자들은 치료제를 더 빠르게 설계하기 위해 대규모로 인사이트를 수집할 수 있는 전문화된 생체 분자 모델과 데이터 세트가 필요한데요. 오픈 소스 BioNeMo 프레임워크는 생체 분자 연구를 위한 AI 모델을 기하급수적으로 확장할 수 있도록 설계된 가속 컴퓨팅 도구 모음을 제공합니다. 이를 통해 바이오 제약 분야는 새로운 차원의 슈퍼컴퓨팅을 만날 수 있습니다.
NVIDIA 헬스케어 부문 부사장인 킴벌리 파월(Kimberly Powell)은 “최근 노벨 화학상 수상에서 알 수 있듯이 AI와 가속 컴퓨팅, 확장되는 데이터 세트의 융합은 제약 업계에 전례 없는 기회를 제공합니다. 우리는 생물학적 시스템의 복잡성을 풀기 위해 오픈 소스 BioNeMo 프레임워크를 도입했습니다. 전 세계 연구자들은 생명을 구하는 치료법 개발을 가속화할 수 있을 것”이라고 말했습니다.
선구적인 생명공학 기업, 테크바이오 연구진, AI 플랫폼 기업과 조직들은 이미 오픈 소스 프레임워크에 기여하고 있거나 기여할 예정입니다. 여기에는 A 알파 바이오(A Alpha Bio), 아르곤 국립연구소(Argonne National Laboratory), 다이노 테라퓨틱스(Dyno Therapeutics), 제넨텍(Genentech), 로슈 그룹(Roche Group) 계열사, 징코 바이오웍스(Ginkgo Bioworks), 릴레이션(Relation), 밴트AI(VantAI), 웨이츠 & 바이어시스(Weights & Biases) 등이 있습니다. 또한 컴퓨터 사이언스를 발전시키는 것으로 유명한 주요 연구 리더들도 BioNeMo 프레임워크를 사용해 혁신을 주도하고 있습니다.
아르곤 국립연구소의 계산 과학 그룹 리더인 아르빈드 라마나단(Arvind Ramanathan)은 “아르곤은 고성능 컴퓨팅 환경에서 훈련하기 위해 특수 소프트웨어가 필요한 수십억 개의 파라미터를 가진 생물학적 모델에 기여해 왔습니다. 아르곤과 광범위한 생명공학 커뮤니티는 BioNeMo를 통해 대규모 생물학적 파운데이션 모델의 훈련을 쉽게 확장할 수 있는 엔터프라이즈급 오픈 소스 솔루션을 얻게 됐습니다. 이는 컴퓨팅 전문 지식이 없는 연구실에서도 활용할 수 있습니다”고 말했죠.
차세대 BioNeMo 플랫폼
엔드투엔드 NVIDIA BioNeMo 플랫폼은 신약 개발과 분자 설계를 위한 AI 모델 생성, 맞춤화, 배포를 가속화하도록 설계됐습니다. 이 플랫폼은 가속 컴퓨팅 인프라와 원활하게 통합돼 비용을 절감하고, 규모를 늘리며 신약 개발 워크플로우의 속도를 높입니다. 이를 통해 생체 분자 데이터로부터 빠르고 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하죠.
이 플랫폼은 BioNeMo 프레임워크 외에도 BioNeMo를 위한 안전하고 확장 가능한 AI 추론을 위해 최적화된 마이크로서비스인 NVIDIA NIM™을 지원합니다. 또한 웨트 랩(we-lab)과 컴퓨팅 워크플로우에 최적화된 레퍼런스 디자인인 NVIDIA BioNeMo Blueprint도 제공합니다.
NVIDIA는 BioNeMo를 위해 최적화되고 사용하기 쉬운 새로운 NIM 마이크로서비스 컬렉션을 발표했습니다. 이 마이크로서비스는 온프레미스 또는 모든 데이터센터 또는 클라우드에서 빠르고 쉽게 배포할 수 있죠. 개발자는 다양한 환경에서 애플리케이션을 유연하게 실행할 수 있으며, 생물학적 신약 개발 연구를 위한 추론에서 인사이트까지 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.
새롭게 제공되는 NIM 마이크로서비스는 다음과 같은 업계 최고의 모델을 지원합니다.
- AlphaFold2는 단백질 구조 예측을 혁신하기 위해 구글 딥마인드(Google DeepMind)에서 개발한 딥 러닝 모델입니다. 단백질 구조를 거의 실시간으로 예측할 때, BioNeMo를 위한 AlphaFold2 NIM 마이크로서비스를 사용한 연구자들은 5배 빠른 속도를 달성했습니다.
- DiffDock 2.0은 MIT 연구를 기반으로 하며, 골드 스탠다드 플린더(PLINDER) 데이터 세트를 기반으로 훈련됐습니다. 연구자들은 DiffDock 2.0 NIM 마이크로서비스를 통해 분자의 방향을3배 더 빠르고 16% 더 정확하게 예측했습니다.
- RFdiffusion과 ProteinMPNN NIM 마이크로서비스는 표적 분자와 결합할 새로운 단백질을 설계하는 프로세스를 가속화하고, 새로운 단백질 치료제를 개발할 수 있도록 지원합니다.
BioNeMo는 이제 화학을 위한 DiffDock 예측에 필수적인 수학적 계산을 가속화하는 cuEquivariance를 포함한 새로운 가속 라이브러리를 제공합니다.
기업은 맞춤형 참조 AI 워크플로우 카탈로그인 NVIDIA BioNeMo Blueprint를 사용해 개발자가 AI 배포를 엔터프라이즈급 생산 파이프라인으로 확장할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
가상 스크리닝을 위한 BioNeMo Blueprint는 NIM 마이크로서비스를 사용해 시간과 비용을 절약하면서 저분자를 더 빠르게 설계할 수 있는 사용자 정의 가능하고 따라 하기 쉬운 워크플로우를 제공합니다.
이미 200개 이상의 테크바이오, 대형 제약사, 스타트업 기업이 컴퓨터를 이용한 신약 개발 플랫폼과 워크플로우에 BioNeMo를 통합하고 있습니다.
글로벌 시스템 통합업체, 소프트웨어 제공업체, 클라우드 서비스 제공업체인 액센츄어(Accenture), AWS, 딜로이트(Deloitte)는 전 세계 기업에 NVIDIA BioNeMo Blueprint를 제공하고 있습니다.