엔비디아, 구글의 AI신약 개발 전쟁

엔비디아는 AI반도체 시장의 대장, 구글은 누가 뭐라 해도 인터넷 최고의 기업이 아닌가. 이들도 먹거리를 찾고 있다. 인공지능(AI)을 기반으로 하는 생명공학기술. 바로 신약 개발이다. 원래 신약개발은 제약사의 몫이 아니었던가. 흥미롭다.
 
 
 

엔비디아의 AI반도체

 
 
 

엔비디아가 공룡이 된 원인

올해 초 미국 샌프란시스코에서 컨퍼런스가 열렸다. 제약, 바이오분야 그리고 IT전문가들과 투자자들이 참여했다. 이 자리에서 엔비디아 창업자 젠슨 황은 제2의 AI컴퓨팅 혁명으로 AI를 활용한 신약 개발을 지목했다. 엔비디아는 AI반도체 시장의 80% 이상을 차지하고 있다. 그야말로 공룡기업이다. 엔비디아가 공룡기업이 된 원인은 무엇일까. AI는 정보를 수집할 때 GPU(그래픽장치)가 필요하다. AI시장이 활발해지면서 GPU 수요가 가히 폭발적으로 늘어나 엔비디아는 인터넷 거대 기업인 구글과 인텔 등을 제치고 공룡이 되었음이다. 
 
 
 

엔비디아, 신약개발

엔비디아를 이끌고 있는 젠슨 황은 왜 신약 개발에 눈을 돌리고 있을까. 관심을 가질만하다. 흔히 첨단기술은 시작 시점에 천문학적인 자금을 투입한다. 엔비디아도 신약 개발에 엄청난 자금을 쏟아부었다는 후문이다. AI 신약 개발에 많은 투자를 하는 기업이 엔비디아에 국한되지 않음이다. 구글엔 AI기업 딥마인드가 있다. 딥마인드는 단백질의 3차원적인 구조를 예상할 수 있는 생성형 AI모델인 '알파폴드'를 공개했고, 구글의 또 다른 기업인 아이소모픽 랩스는 기업들이 이 알파폴드를 신약 개발에 사용할 수 있는 사업을 추진 중이라고.
 
 
 

엔비디아의 바이오니모

엔비디아도 '바이오니모'라는 AI 신약 개발 플랫폼을 개발했다. 엔비디아의 바이오니모는 생채 분자 언어 즉, 아미노산 서열, 염기서열, 화합물이나 단백질의 구조 등을 학습해 화합물을 만들고 단백질의 구조를 예측하고 만들 수 있는 AI 모델을 구축하는 기술이다. 신약 개발 기업들은 이 바이오니모를 활용하여 신약 개발에 필요한 여러 자료들을 확보할 수 있을 것이다. 다국적 제약사인 암젠이 가만히 있을 리 없다. 바이오니모를 이용해 '프레이야'를 구축했다. 암젠의 프레이야는 5억 개 정도의 유전자 즉 3천만 명의 유전자가 저장된 AI모델이다. 하지만 엔비디아는 프레이야보다 7배 정도 빠른 데이터 속도를 자랑한다고.
 
 
다국적 제약사들은 테크 관련 거대 기업들과 손을 잡을 뿐만 아니라 유망 기술을 가지고 있는 AI신약 개발 기업들을 찾아내 이들의 기술들을 활용하고 있다. 길리어드라는 기업은 신약을 개발함에 AI기술을 적극적으로 활용하기 위해 미국 기업 제네시스 테라퓨틱스의 기술인 젬스를 활용하기 위해 계약을 체결한 바 있다. 제네시스 테라퓨틱스는 이외에도 다국적 제약사 기업인 제넨텍, 일라이 릴리 등과도 계약하고 있음이다. 일라이 릴리도 AI 기술로 리보헥산 RNA 표적 물질을 찾을 수 있는 기술을 보유한 제네틱 립과 계약을 체결하기도 했다. 
 
 
AI가 세상을 바꾸고 있다는 데는 다른 생각이 없을 것이다. 바이오, IT 등 AI의 영향을 안 받는 산업이 거의 없다. 산업계가 AI에 관심을 갖고 받아들이는 이유가 무엇일까. 아마도 비용은 적으면서 높은 효율 때문이 아닐까. 아마 맞을 것이다. 아무리 AI라 하지만 산업게 적용되어 효과를 낼 때까지는 시간이 필요할 것이다. 당장 효과가 난다면 대폭발이 있지 않겠는가. 물론 부작용도 나오게 될 것이다. 세상의 변화는 연착륙해야 하는 이유다. 생각해 보시라. 갑자기 AI로 시스템이 바뀌면 기존 시스템은 어떻게 되겠는가.
 
 
 

AI의 근간은 정보의 수집 관리

전문가들에 의하면 첨단기술은 다음과 같은 단계를 거쳐 산업에 적용된다고 한다. 기술 출현, 기대 정점, 환상 소멸, 기술 성숙, 기술 안정의 다섯 단계를. 따라서 이 사이클에 의하면 신약 개발에 AI를 적용하는 것도 정점에 이른 후 거품이 서서히 걷히는 단계를 맞는다는 것이다. 신약 개발에 사용되는 AI는 많은 문제점을 가지기도 한다. AI는 기본적으로 정보가 있어야 한다. 그것도 활용 목적에 맞는 정보를 확보해야 한다. 하지만 첨단 기술을 가진 기업들이 그렇듯이 제약사도 생존이 걸린 정보를 공개하지 않을 리 만무하지 않은가. 없는 정보를 어디서 찾는다는 말인가.
 
 
많은 산업분야에 AI기술이 속속 적용하고 있지만 유독 신약개발 부분에 적용이 더딘 이유 중의 하나가 바로 정보의 비공개이다. 신약 개발 기업은 후보물질의 발굴, 임상시험, 신약허가의 과정을 거치면서 많은 실패를 하게 된다. 시간이 오래 걸리므로 데이터도 많지 않을뿐더러 기업이 정보를 공개할 이유도 없는 것이다. 또한 개인정보 문제도 AI를 적용함에 풀어야 할 숙제다. 정보를 활용하여 AI기술을 적용하려면 환자 개인의 정보가 드러나게 되는 것은 어쩔 수 없기에. 하지만 개인정보 문제 해결을 위한 방법을 찾아야지 AI를 막을 수는 없지 않은가.
 
 
 
정리하면
엔비디아는 최근 신약 개발을 위한 AI 신약 개발 플랫폼  바이오니모를 개발해 신약 개발에 적극 나서고 있다. 엔비디아는 여러 제약 및 바이오 괄련 다국적 기업들과 협력하여 AI기반 신약 개발 생태계를 강화하고 있다. AI기술의 적용으로 신약 개발에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있다. 이는 기존의 물리적 실험을 대체하거나 보완하는데 많은 도움이 되고 있음이다. 엔비디아는 헬스케어, 생명과학 분야에서 AI설루션은 제공하기도 하며 신약 개발 외에 의료 영상, 웨어러블 등에서도 혁신을 이루고 있다. 어디까지 성장할 수 있을까.