BMS, 엔비디아와 신약 발굴용 AI 팩토리 구축 협력

[의약뉴스] 브리스톨마이어스스퀴브(BMS)가 생명과학 분야에서 가장 강력한 인공지능(AI) 팩토리를 구축하기 위해 엔비디아와의 협력을 확대한다.

BMS는 엔비디아 DGX 베라 루빈(Vera Rubin) NVL72 시스템 기반의 DGX SuperPOD를 도입해 컴퓨팅 인프라를 확장할 계획이라고 20일 발표했다. 이를 통해 생명과학 분야에서 가장 강력하고 에너지 효율적인 단일 기업 소유의 엔비디아 인프라를 갖출 방침이다.

확장된 베라 루빈 인프라는 BMS의 연구 및 컴퓨팅 팀에 컴퓨팅 역량 및 효율성 측면에서 획기적인 변화를 가능하게 할 것으로 기대된다. 베라 루빈 아키텍처는 이전 세대 대비 메가와트당 최대 10배 높은 성능을 제공해 에너지 소비를 비례적으로 늘리지 않고도 더 크고 정교한 AI 워크로드를 수행할 수 있도록 지원한다.

이번 투자는 약 3년 전 BMS가 연구개발 활동을 지원하기 위해 엔비디아 DGX SuperPOD 인프라를 처음 도입하며 시작된 양사의 협력을 기반으로 한다. 이는 종양학, 혈액학, 심혈관, 면역학, 신경과학 분야에서 확대되고 고도화되는 BMS의 AI 기반 연구 프로그램에 발맞춰 기존 기반을 한층 확장하는 계기가 될 전망이다.

현재 BMS는 표적 발굴부터 임상 개념검증에 이르기까지 전 과정을 아우르는 통합형 AI 기반 학습 시스템을 구축해 연구진이 각 개발 단계에서 더 높은 확신을 갖고 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 전략을 추진하고 있다.

BMS는 이번 협력 확대로 AI 과학자와 인간 연구자가 긴밀히 협업하는 과학 연구 모델인 하이브리드 인텔리전스 비전을 한 단계 발전시키게 됐다고 설명했다. 이 모델에서 AI 시스템은 복잡하고 데이터 집약적인 업무를 수행하고, 연구자는 연구 방향 설정과 결과 해석, 깊이 있는 인간의 전문성이 요구되는 의사결정에 집중하게 된다.

베라 루빈 클러스터는 이러한 비전을 뒷받침하는 핵심 컴퓨팅 기반 역할을 수행하게 된다. BMS가 수십 년간 축적해 온 독자적인 데이터를 기반으로 차세대 파운데이션 모델 개발을 지원하며, 필요할 경우 생물학 AI 플랫폼인 엔비디아 바이오네모(BioNeMo)의 도메인 특화 기능도 활용할 수 있다. 또한 연구자들이 불과 수년 전만 해도 불가능했던 규모로 가설을 평가할 수 있도록 지원하는 에이전틱 워크플로우를 구동할 수 있다.

브리스톨마이어스스퀴브의 그렉 마이어스 최고디지털기술책임자는 “BMS는 AI에 전략적 투자를 단행했으며, 그 성과가 당사의 파이프라인과 운영 전반에서 나타나기 시작하고 있다”며 “AI가 환자에게 실질적인 성과를 가져올 수 있도록 하는 데 전념하고 있으며, 이를 위해서는 이를 뒷받침할 수 있는 인프라가 필요하다”고 말했다.

이어 “엔비디아와 함께 컴퓨팅 역량을 확대함으로써 당사 연구진과 사업 전반의 팀들은 AI를 활용한 신약 발굴과 개발에서 BMS가 최첨단 혁신을 지속적으로 선도하는 데 필요한 컴퓨팅 규모를 확보하게 됐다”고 밝혔다.

브리스톨마이어스스퀴브의 로버트 플렌지 최고연구책임자 겸 부사장은 “신약 발굴은 불확실성 속에서 연속적으로 의사결정을 내려야 하는 과정이며, 보다 나은 의사결정은 더 나은 근거를 신속하게 확보하는 것에서 비롯된다”고 말했다.

이어 “이러한 인프라는 모든 실험과 임상 결과로부터 학습해 다음 가설을 더욱 정교하게 다듬을 수 있도록 지원하며, BMS 연구진이 수작업에 들이는 시간을 줄이고 인간의 판단이 필요한 과제에 더욱 집중할 수 있도록 한다”면서 “목표는 속도를 높이는 것 자체가 아니라 각 연구개발 프로그램이 올바른 선택일 가능성을 높이는 것”이라고 강조했다.

엔비디아의 헬스케어ㆍ생명과학 사업개발 부문 수석 디렉터 로리 켈러허는 “BMS는 가장 복잡한 인간 질환 분야에서 수십 년간 축적한 뛰어난 과학적 지식을 보유하고 있다”며 “엔비디아 베라 루빈과 바이오네모 에이전트 툴킷을 통해 BMS는 기업의 과학 데이터를 독자적인 인텔리전스로 전환하고, AI 에이전트에 도메인 특화 도구를 제공함으로써 연구진이 생물학을 탐구하고 후보물질을 설계하며 연구 가설을 전례 없는 규모로 검증할 수 있도록 지원할 것이며, 이를 통해 신약 발굴과 개발 방식을 새롭게 정의할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.