“일라이릴리가 약 150년간 축적한 방대한 의약품 데이터와 과학적 지식을 엔비디아의 컴퓨팅 파워, 인공지능(AI) 모델 구축과 결합하면 신약 개발 방식을 완전히 바꿀 수 있습니다. 세계 최고 수준의 인재들을 스타트업과 같은 환경에 모아놓고 두 기업이 단독으로는 달성할 수 없었던 혁신적인 성과를 창출할 것입니다.”
데이비드 A 릭스 일라이릴리 회장 겸 최고경영자(CEO)는 ‘JP모건 헬스케어 콘퍼런스(JPMHC)’ 개막일인 12일(현지 시간) 엔비디아와 AI 공동 혁신 연구소 설립을 발표하며 이같이 밝혔다. 글로벌 제약사 시가총액 1위인 일라이릴리와 AI 인프라 분야의 선두 주자인 엔비디아는 이 연구소에 5년간 최대 10억 달러(약 1조 4600억 원)를 투자해 AI 신약 개발 속도를 높이기로 했다. 연구소는 올 3월 미국 샌프란시스코 베이 지역에 설립될 예정이다. 일라이릴리의 생물학·의학 전문가들과 엔비디아의 AI 개발자들이 이곳에서 함께 근무하게 된다.
엔비디아가 이달 초 공개한 차세대 AI 칩 ‘베라 루빈’과 신약 개발 플랫폼 ‘바이오니모’를 활용해 대규모 데이터를 생성하고 신약 개발을 가속화할 AI 모델을 구축하는 것이 양 사 협력의 핵심이다. 컴퓨터와 AI를 활용한 ‘드라이랩(Dry Lab)’과 생물·화학 실험이 이뤄지는 ‘웨트랩(Wet Lab)’의 연결인 셈이다. 드라이랩에서 AI로 신약 타깃을 발굴하고 구조와 결합력 등을 예측하면 웨트랩에서 실제 물질을 합성하고 독성과 약효 등을 검증하는 방식이다.
그동안 웨트랩과 드라이랩의 분리는 AI 신약 개발에서 일종의 걸림돌로 작용했다. AI가 발굴한 신약은 이론상 ‘완벽한 레시피’에 가깝지만 현실에서 구현하는 것은 별개 문제이기 때문이다. AI가 발굴한 신약을 물질로 구현해 실제 개발 가능성이 있는지는 결국 웨트랩에서 확인하고 그 결과를 다시 AI 학습에 활용해야 한다. 하지만 이러한 과정을 연결하는 것은 현실적으로 쉽지 않다. 드라이랩이 정보기술(IT) 조직이라면 웨트랩은 생물학·화학 조직으로 성격이 다르다는 점도 유기적인 연결을 어렵게 한다. 드라이랩을 대표하는 엔비디아와 웨트랩을 대표하는 일라이릴리가 뭉친 만큼 새로운 결과에 기대가 쏠린다.
킴벌리 파월 엔비디아 헬스케어 및 라이프사이언스 부문 부사장은 “실험실(웨트랩)에서 실제 데이터를 지속적으로 생성해 생물학 기반 AI 모델을 학습시키고 이를 통해 대규모언어모델(LLM) 분야에서 이뤄진 모든 발전을 생물학 분야에 적용할 것”이라며 “릴리가 실험실과 제조 현장에서 피지컬 AI 활용을 강화하면 혁신적 변화가 일어나 높은 의약품 수요를 맞추는 데도 도움이 될 수 있다”고 내다봤다. 그는 이어 “글로벌 생명과학 기업 써모피셔사이언티픽과 AI 슈퍼컴퓨터 ‘DGX 스파크’를 활용해 자율 실험실을 구축하는 파트너십을 맺었다”고 밝혔다.
이렇게 구축된 AI 신약 개발 인프라는 중국 인실리코메디슨과 같은 기업에 대응하는 의미도 있는 것으로 풀이된다. 인실리코메디슨은 생성형 AI로 신약을 발굴해 임상 2상에 진입한 첫 번째 기업이다. AI로 발굴된 특발성 폐질환 치료제 후보물질 ‘렌토세닙’은 임상 2a상 톱라인(주요 지표)에서 우수한 약효와 안전성을 확인했다. 이처럼 빠른 성과의 기반이 된 것은 인실리코메디슨의 AI 신약 개발 플랫폼 ‘파마.AI’와 자동화 실험실이었다. AI가 물질을 도출하면 실험실에서 빠른 검증이 이뤄지고, AI는 해당 데이터를 피드백으로 받아 신약 설계에 반영하는 구조다.
파월 부사장은 “헬스케어 산업이 미국 산업 전체 평균보다 3배 빠른 속도로 AI를 도입하고 있다”며 “차세대 AI 칩인 베라 루빈은 추론 속도를 100배 이상 향상시켜 추론당 비용을 최대 10배까지 낮췄고, 이는 의료기관과 제약사 등 대규모 의료 시장에서 AI 칩이 핵심 인프라로 빠르게 도입되는 데 기여할 것”이라고 강조했다.
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