헬스케어 및 생명과학 리더들, 엔비디아 기반으로 신약 발굴 및 환자 치료 확대

엔비디아, 단백질 설계부터 암 치료·병원 운영까지 AI 적용 확대

엔비디아(NVIDIA)가 워싱턴대학교 의료원 단백질 설계 연구소(UW Medicine Institute for Protein Design)와 함께 새로운 오픈 모델 'RFD4-Proteina'를 선보였습니다. 이 모델은 프로그래밍 가능한 단백질 설계와 탐색 기능을 결합해 생명과학 분야의 새로운 가능성을 열 것으로 기대됩니다. 이와 함께 지멘스 헬시니어스(Siemens Healthineers), 여러 바이오 기업과 함께 암 치료와 병원 운영 등 의료 전반에 걸친 협력 소식도 전해졌습니다.

엔비디아는 이번 베를린 GTC 행사에서 전 세계 주요 의료 및 연구 기관과의 협력을 발표하며, 단백질 설계를 발전시키고 신약 개발을 가속화하며 암 치료의 정밀도를 높이겠다는 계획을 밝혔습니다. 엔비디아 의료 부문 부사장 킴벌리 파웰은 "에이전틱 AI와 피지컬 AI는 단백질 설계, 자율 실험실, 맞춤형 암 치료 등 의학 전반에 새로운 가능성을 열고 있다"며 "의료 및 생명과학 리더들과 함께 과학적 발견을 가속하고 더 정밀하고 접근성 높은 치료를 전 세계에 확산시키겠다"고 말했습니다.

RFD4-Proteina로 단백질 설계 탐색을 넓히다

단백질은 생명 활동의 핵심 기능을 수행하는 분자 도구입니다. 새로운 단백질을 설계할 수 있다면 신약, 진단 기술, 산업 응용 분야에서 새로운 길이 열릴 수 있습니다. 하지만 원하는 기능을 수행하는 단백질을 찾으려면 방대한 설계 가능성을 탐색해야 합니다.

엔비디아와 워싱턴대 단백질 설계 연구소가 선보인 RFD4-Proteina는 엔비디아 BioNeMo 오픈 모델로, 프로그래밍 가능한 단백질 설계와 탐색 기능을 결합했습니다. 과학자와 에이전트가 분자 입력값, 제약 조건, 평가 목표를 활용해 설계안을 탐색하고 정교하게 다듬을 수 있도록 지원합니다. 질병 진행 과정을 방해하는 단백질을 설계하거나, 진단 검사에서 질병의 신호를 감지하는 단백질을 설계하는 데 활용될 수 있습니다.

연구 초안에 보고된 테스트에서 RFD4-Proteina는 단백질 결합, 소분자 결합, 효소 골격 설계, DNA 결합 등 네 가지 벤치마크 스위트에서 평가 대상 기준 모델보다 높은 계산 설계 성공률과 생성 처리량을 기록했습니다. 이 모델은 연구자들이 실험실 테스트를 위한 후보물질을 탐색하고 우선순위를 정하는 데 도움을 줍니다.

2024년 노벨 화학상 수상자이자 워싱턴대 단백질 설계 연구소장인 데이비드 베이커는 "우리는 자연이 만든 단백질을 발견하는 시대에서 완전히 새로운 단백질을 설계하는 시대로 나아가고 있다"며 "RFD4-Proteina는 신약 개발을 발전시킬 단백질부터 농약을 분해하는 효소까지 과학자들이 만들 수 있는 것의 범위를 넓힌다"고 말했습니다. 이 모델은 Amazon Bio Discovery, Anthropic의 Claude Science, Benchling, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, OpenAI 등 여러 파트너를 통해 오늘부터 이용할 수 있습니다.

지멘스 헬시니어스, 적응형 방사선 치료에 AI 적용

지멘스 헬시니어스는 엔비디아와 협력해 에이전틱 및 로봇 지능을 결합한 차세대 적응형 방사선 치료를 개발하고 있습니다. 영상 및 종양학 전문성에 가속 컴퓨팅과 시뮬레이션을 더해 업무 흐름을 단순화하고 치료 접근성을 넓히는 것이 목표입니다.

전 세계적으로 2050년에는 연간 약 3,500만 명이 암 진단을 받을 것으로 예상됩니다. 의료진은 제한된 전문 인력 속에서 정밀하고 개인화된 치료를 제공해야 하는 부담이 커지고 있습니다. 효율성이 높아지면 종양에는 처방된 선량을 정확히 전달하면서 주변 건강한 조직은 보호하는 정밀성을 유지하면서도 치료 접근성을 확대할 수 있습니다.

지멘스 헬시니어스는 에이전틱 공동 계획, 환자별 시뮬레이션, 실시간 컴퓨팅을 통해 적응형 방사선 치료를 고도화하고 있습니다. 엔비디아 Nemotron 오픈 파운데이션 모델은 종양내과 전문의가 개인 맞춤형 치료 전략을 평가하고 다듬도록 돕는 에이전틱 공동 계획에 활용하는 방안이 검토되고 있습니다. 여기에 CUDA 가속 선량 계산으로 환자별 시뮬레이션을 빠르게 수행하고, Holoscan 플랫폼으로 실시간 센서 데이터를 AI 및 시뮬레이션과 연결해 적응형 치료를 지원할 계획입니다.

지멘스 헬시니어스의 암 치료 사업부 Varian의 아서 카인들 대표는 "적응형 방사선 치료는 치료가 환자에게 맞춰져야 한다는 단 하나의 원칙에 기반한다"며 "최근 Accela 시스템 출시 등 정밀성과 적응성에서 중요한 진전을 이뤘고, 엔비디아와의 협력은 AI와 실시간 컴퓨팅이 임상의에게 더 빠른 판단과 통찰을 제공할 수 있는지를 탐구하는 것"이라고 말했습니다.

과학 에이전트, 신약 개발 속도 높인다

생명과학은 세계적으로 가장 중요한 과학 분야 중 하나이며, 전 세계 과학 R&D 규모는 3조 8,000억 달러에 이르고 연간 제약 예산은 약 3,000억 달러에 가깝습니다. 과학 에이전트와 자율 실험실은 설계, 실험, 학습을 연속적인 순환 구조로 연결해 이런 투자를 증거와 통찰, 궁극적으로 새로운 치료제로 전환하는 데 기여할 수 있습니다.

연구 및 실험실 기술 기업들은 엔비디아 BioNeMo 플랫폼과 Nemotron 등의 기술을 활용해 과학 에이전트와 전문 모델, 도구를 개발하고 있습니다.

Benchling은 에이전트를 실험 데이터, 연구 맥락, 연결된 과학 워크플로와 결합하고 있습니다. Biolevate는 신약 개발 전반에서 생물학 데이터, 전문 과학 도구, 에이전틱 추론을 연결하고 있습니다. Boltz는 과학 에이전트가 분자 구조를 예측하고 후보물질을 설계·평가하는 데 사용할 수 있는 전문 모델과 도구를 개발하고 있으며, 워크플로를 계획하고 결과를 해석해 다음 실험을 이끄는 과학 에이전트도 시범 공개했습니다. Automata는 과학 에이전트를 자동화된 실험실 인프라와 연결해 실험을 시작하고 구조화된 결과를 워크플로를 통해 기록하도록 지원합니다. Genedata의 AI 공동 과학자는 Danaher의 자율 실험실 내 단백질 설계 시설에서 단백질 설계와 테스트를 조율할 예정이며, 이 워크플로에는 RFD4-Proteina가 포함됩니다. Hologen은 대형 의료 모델과 Nemotron을 결합해 영상 및 임상 데이터를 환자 결과에 대한 통찰로 바꾸는 AI 임상 과학자를 만들고 있으며, 이는 임상시험 설계에도 활용될 수 있습니다. Therna Biosciences는 대형 언어 모델의 추론을 활용해 실험 근거와 RNA 의약품 설계를 연결하고 있습니다.

병원 운영 효율화와 전문 진료 접근성 확대

유럽의 의료 시스템들도 과중한 행정 부담을 줄이면서 전문 진료에 대한 접근성을 넓히려고 노력하고 있습니다. Avelios, Corti, Dedalus, Dawn Health, Sword 등은 Nemotron을 기반으로 AI 기록 도우미부터 AI 지원 임상 진료, 맞춤형 환자 지원 서비스에 이르기까지 다양한 솔루션을 구현하고 있습니다. PolyAI는 Agent Toolkit을 활용해 벨기에와 프랑스 전역에 걸쳐 7만 명이 넘는 의료 전문가를 연결하는 의료 소프트웨어 기업 Corilus와 다국어 대화 시스템을 구축하고 있습니다. 또한 Apian과 VitVio는 Cosmos 월드 모델과 Omniverse 라이브러리를 활용해 병원 운영을 모니터링하고 개선하는 디지털 트윈을 구축하고 있습니다.

엔비디아 창업자이자 CEO인 젠슨 황의 GTC 베를린 기조연설은 엔비디아 웹사이트에서 다시 볼 수 있습니다.