AI 도구와 파트너십, 정밀 의학 발전을 앞당기다

Yale University 연구진이 개인 맞춤 의학을 위한 새로운 인공지능 도구를 개발했으며, University of Liverpool은 Boston에 본사를 둔 생명공학 기업 BPGbio와 AI 기반 신약 발견 및 정밀 의료를 가속화하기 위한 협력을 시작했다.

Yale에서는 한 대학 연구실의 연구원 두 명이 NCSA Delta 슈퍼컴퓨터를 사용하여 개인의 유전적 변이를 고려하는 도구를 구축했다. 그중 하나인 유전체 언어 모델 UKBioBERT는 UK Biobank의 약 30만 명 개인 데이터에서 얻은 실제 유전 변이로 사전 학습되었다. 연구진은 UKBioBERT를 최신 아키텍처와 결합하여 UKBioFormer와 UKBioZoi를 만들어 개인 또는 유전자 간의 유전자 발현 예측을 개선했다. 이 모델은 의사가 개별 유전자가 질병 위험이나 약물 반응에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 이해하도록 돕기 위해 설계되었으며, 특히 유전자 발현의 미묘한 변화로 인해 발생하는 암, 당뇨병, 알츠하이머병 및 자가면역 질환과 같은 질환에 유용하다. 이 연구 결과는 npj Artificial Intelligence에 게재되었다. 연구진은 NCSA 자원을 사용하여 300개 유전자 모델의 훈련 시간을 한 달 이상에서 10일로 단축했다.

같은 연구실의 박사 과정 3년차 학생은 STORM(Spatial Temporal multi-Omics Representation Model)이라는 또 다른 도구를 개발했다. 이 도구는 그래프 신경망을 사용하여 공간적 위치, 시간, 그리고 여러 유형의 유전 데이터를 하나의 관점으로 통합한다. 이 도구는 조직의 발생 궤적을 규명하는 것을 목표로 하며, 표적 검진이나 조기 중재를 가능하게 할 수 있고, 인간 아틀라스 데이터에도 적용할 수 있는 잠재력을 지닌다.

별도로, University of Liverpool과 BPGbio는 AI를 활용한 신약 발견을 가속화하기 위한 협력을 발표했다. 이 파트너십은 University of Liverpool Civic HealthTech Innovation Zone(CHI-Zone) 프로그램을 통해 이루어졌으며, 2024년 10월 Liverpool City Region의 Boston 무역 사절단 기간 중 회의에서 시작되었다. 이 프로젝트는 의료 영상, 검사 결과, 유전자와 단백질에 관한 생물학적 정보를 포함한 대규모 의료 데이터를 고급 AI 기술로 분석하여 질병 과정의 인과 관계를 규명할 것이다.

BPGbio는 이번 협력을 통해 자사의 NAi 베이지안 AI 플랫폼을 확장할 예정이다. 이 플랫폼은 질병의 근본 원인을 식별하도록 설계되었으며, 이번 파트너십은 속도, 확장성, 신약 발견 및 정밀 의료에서의 적용을 강화하는 것을 목표로 한다. BPGbio의 사장 겸 CEO에 따르면 NAi는 이미 종양학, 미토콘드리아 질환, 신경학 분야에서 실행 가능한 약물 표적을 발견하고 새로운 치료법을 발전시키는 데 기여했다. 이 프로젝트에는 공중보건 데이터 과학, 베이지안 추론, 단백질체학, AI 응용 분야의 전문가를 포함한 다학제 연구팀이 참여할 것이다.

이번 협력은 지역에 일자리를 창출하고 글로벌 헬스테크 분야에서 Liverpool의 입지를 강화할 것으로 기대된다. CHI-Zone은 정부의 국가 투자 지구 프로그램(Investment Zone Programme)의 일부인 Liverpool City Region Life Sciences Innovation Zone Programme의 자금 지원을 받는다.