엔비디아는 NIM 에이전트 블루프린트(NIM Agent Blueprints)를 발표하고, 이를 통해 의약품 개발을 가속화하는 생성형 AI 기반 가상 스크리닝을 지원한다고 밝혔다.

이 혁신적인 접근 방식은 더 빠르고 스마트한 프로세스를 구축해 인명을 구하는 의약품 개발에 소요되는 시간과 비용을 줄여준다. 이는 환자에게 중요한 치료제를 더 빨리 제공할 수 있게 해준다.

이 NIM 에이전트 블루프린트는 신약 개발 프로세스의 패러다임의 전환, 그 중에서도 특히 중요한 '히트-투-리드(hit-to-lead)’ 전환을 가져온다. 기존의 고정 데이터베이스 스크리닝에서 생성형 AI 기반 분자 설계와 사전 최적화로 전환함으로써 연구자들이 더 효과적인 분자를 더 빠르게 설계할 수 있도록 하기 때문이다.

NIM 그리고 NIM 에이전트 블루프린트

엔비디아(NVIDIA) NIM 마이크로서비스는 AI 모델 배포와 실행을 가속화하는 모듈식 클라우드 네이티브 구성 요소다. 이 마이크로서비스를 통해 연구자들은 워크플로우 내에서 고급 AI 모델을 통합하고 확장해 복잡한 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 처리할 수 있다.

NIM 에이전트 블루프린트는 하나의 포괄적인 가이드로, 이러한 마이크로서비스가 히트 식별과 리드 최적화와 같은 신약 개발의 주요 단계를 어떻게 최적화할 수 있는지 보여준다.

NIM 에어전트 블루프린트 사용 방법

신약 개발은 표적 식별, 히트 식별, 리드 최적화의 세 가지 중요한 단계로 이루어진 복잡한 프로세스다. 표적 식별은 질병을 치료하기 위해 변경할 적절한 생물학적 표적을 선택하는 것이다. 히트 식별은 해당 표적에 결합할 수 있는 잠재적 분자를 식별하는 것이며, 리드 최적화는 이러한 분자의 디자인을 보다 안전하고 효과적으로 개선하는 것을 의미한다.

신약 개발 가속화를 위한 생성형 가상 스크리닝이라고 불리는 엔비디아 NIM 에이전트 블루프린트는 보다 스마트하고 효율적인 방식으로 가상 히트를 식별하고 개선한다.

그 핵심에는 3가지 필수적인 AI 모델이 있다. 여기에는 최근 엔비디아 NIM 마이크로서비스의 일부로 통합된 알파폴드2(AlphaFold2)가 포함된다.

- 단백질 구조 예측에 획기적인 영향을 끼친 알파폴드2가 이제 엔비디아 NIM으로 제공된다.

- 몰밈(MolMIM)은 엔비디아에서 개발한 새로운 모델로, 분자를 생성하는 동시에 높은 용해도와 낮은 독성 등 여러 속성을 최적화한다.

- 디피독(DiffDock)은 작은 분자와 단백질 표적의 결합을 빠르게 모델링하기 위한 고급 툴이다.

이러한 모델들은 함께 작동했을 때 히트-투-리드 프로세스를 더 효율적이고 빠르게 만든다.

각 AI 모델들은 휴대용 컨테이너인 엔비디아 NIM 마이크로서비스 내에 패키지화 돼있다. 이는 모델의 성능을 가속화하고, 출시 기간을 단축하며, 어디서나 생성형 AI 모델의 배포를 간소화하도록 설계됐다.

NIM 에이전트 블루프린트는 이러한 마이크로서비스를 유연하고 확장 가능한 생성형 AI 워크플로우에 통합해 신약 개발을 혁신하는 데 도움을 준다.

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 있다. 이들은 컴퓨터 지원 신약 개발 플랫폼에서 NIM 에이전트 블루프린트를 사용하고 있다.

이러한 통합은 히트-투-리드 프로세스를 더욱 빠르고 지능적으로 만들어 더 적은 시간과 비용으로 더 많은 실행 가능한 약물 후보를 식별하는 것을 목표로 한다.

글로벌 전문 서비스 기업인 액센츄어(Accenture)는 제약 파트너의 의견을 수렴해 분자 생성 단계를 최적화한다. 이를 통해 NIM 에이전트 블루프린트를 신약 개발 프로그램의 특정 요구사항에 맞게 조정하고 몰밈 NIM에 정보를 제공할 예정이다.

또한, NIM 에이전트 블루프린트를 구성하는 NIM 마이크로서비스는 고객이 생물학적 분석을 조율하는 데 도움을 주는 전용 서비스인 AWS 헬스오믹스(AWS HealthOmics)에서 곧 제공될 예정이다. 여기에는 기존 신약 개발 워크플로우에 AI를 통합하는 간소화 작업이 포함된다.

AI를 통한 신약 개발의 혁신

신약 개발의 위험성은 매우 높다.

신약 개발에는 일반적으로 약 26억 달러의 비용과 10~15년의 시간이 소요되며, 성공률은 10% 미만이다.

제약 회사는 엔비디아의 AI 기반 NIM 에이전트 블루프린트로 분자 설계를 더 스마트하게 수행함으로써 1조 5천억 달러 규모의 글로벌 제약 시장에서 이러한 비용을 절감하고 개발 일정을 단축할 수 있다.

NIM 에이전트 블루프린트는 원하는 치료 특성에 맞게 분자를 사전 최적화하는 생성형 AI 접근 방식을 제공한다. 이는 기존의 전통적인 신약 개발 방법에서의 엄청난 변화를 나타낸다.

예를 들어, NIM 에이전트 블루프린트의 분자 생성 모델인 몰밈은 고급 기능을 사용해 흡수율, 단백질 결합, 반감기와 기타 특성 등 최적화된 약동학적 특성을 가진 분자를 생성하도록 유도한다. 이는 이전 방법들에 비해 비약적인 발전이다.

저분자 설계에 대한 이러한 스마트한 접근 방식은 성공적인 리드 최적화의 가능성을 높여 전반적인 신약 개발 프로세스를 가속화한다.

이러한 기술의 도약은 더 빠르고 표적화된 치료법으로 이어질 수 있으며, 비용 상승부터 인구 고령화까지 의료 분야에서 증가하는 문제들을 해결할 수 있다.

엔비디아는 가속 컴퓨팅의 최신 발전으로 연구자들을 지원하고자 하며, 신약 개발의 가장 복잡한 문제를 해결하는 데 있어서 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다.

여기에서 생성형 AI 기반 가상 스크리닝을 위한 NIM 에이전트 블루프린트를 다운로드하고, 보다 빠르고 효율적인 신약 개발을 실현할 수 있다.

여기서 소프트웨어 제품 정보에 관한 공지를 확인할 수 있다.