오늘날 전 세계에는 치매를 앓고 있는 사람이 5,700만 명에 달합니다. 이들을 돕기 위해 노력하는 연구자들에게 있어 걸림돌은 노력 부족이 아니라, 데이터가 너무 많고 이를 종합할 전문가가 부족하며, 질병의 진행 속도를 따라잡지 못하는 발견의 속도입니다.
신경퇴행성 질환 분야의 생물의학 연구 및 인공지능 컨소시엄(C-BRAIN)은 엔비디아와 협력하여 AI를 활용해 이를 변화시키고 있습니다.
알츠하이머병은 오늘날 세계적인 주요 보건 과제 중 하나로, 매년 1,000만 건 이상의 새로운 치매 사례가 진단되고 있습니다. 지난 15년간 미국 국립보건원(NIH)의 연구 지원금이 7배 증액되어 연간 39억 달러에 이르렀음에도 불구하고, 아직까지 이 질환을 멈추거나 예방하거나 되돌릴 수 있는 치료법은 발견되지 않았습니다.
병목 현상은 충분히 높은 영향력을 가진 과학적 발견이 부족하고, 기관별 데이터 사일로에 방치된 데이터가 지나치게 많으며, 발표되는 연구 속도를 따라잡을 만큼의 통합이 너무 느리다는 점입니다.
랜들 베이트먼 박사와 학계, 자선단체, 제약 및 연구 기관 등 18개 회원 기관으로 구성된 컨소시엄이 주도하는 C-BRAIN은 2025년 11월에 출범하여, 새로운 치료법의 개발을 가능하게 하는 연구를 가속화함으로써 과학자들이 더 나은 결과를 보다 빠르게 도출할 수 있도록 지원합니다.
“우리는 인공지능을 통해 그동안 해왔던 방식과는 근본적으로 다른 연구를 수행할 수 있는 기회를 갖고 있으며, 이는 환자들에게 도움이 되는 새로운 발견을 가속화하는 데 기여합니다.”라고 세인트루이스에 위치한 워싱턴대학교 의과대학의 C-BRAIN 설립자이자 소장이며, 찰스 F.와 조앤 나이트 신경학 석좌교수인 베이트먼은 말했습니다. 그는 자신들의 연구를 “과학자들이 과학자를 위해 개발한 AI 도구”라고 설명했습니다.
컨소시엄은 과학자들의 연구를 지원하기 위해 그동안 활용되지 않았던 알츠하이머병 연구 데이터를 활용하는 시스템을 구축하고 있습니다.
연구 기간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축
알츠하이머병 연구에서 핵심 자산은 그동안 AI 도구나 인간 연구자들에게 공개된 적이 없는 데이터 세트들입니다. 여기에는 미공개 연구 결과, 부정적 결과 및 회원 기관의 관리된 독점 데이터가 포함됩니다.
“많은 생명과학 데이터가 최첨단 모델에 반영되지 못하고 있습니다.”라고 C-BRAIN의 최고기술책임자 아데 오제볼레 박사는 말했습니다. “그 결과, 우리는 상당한 지식과 가치를 놓치고 있는 셈입니다.”
C-BRAIN은 이를 ‘다크 데이터’라고 부르며, 이는 알츠하이머병 연구를 저해한다고 설명합니다.
일부 다크 데이터는 AI 도구가 접근할 수 있도록 보안된 컴퓨터 시스템에 직접 저장됩니다. 환자의 개인정보나 기관의 거버넌스를 침해하지 않으면서 이 데이터를 활용하기 위해 C-BRAIN은 중앙 집중형과 연합형을 결합한 하이브리드 방식을 채택합니다. 이 방식에서는 각 기관의 데이터가 외부로 유출되지 않은 채 해당 기관 내에서 AI 모델이 학습합니다. 이러한 인프라는 구축과 확장이 상당히 복잡하고 까다롭기 때문에, NVIDIA가 이번 협업에 제공하는 기술적 지원의 일부입니다.
C-BRAIN은 현재 온프레미스에서 NVIDIA 데이터센터 GPU 64개를 운영하고 있으며, 마이크로소프트 애저의 클라우드 기반 노드와도 연동되고 있습니다. 또한 컨소시엄의 비전이 확장됨에 따라 NVIDIA 블랙웰 시스템을 포함한 추가 NVIDIA GPU 용량도 곧 도입될 예정입니다.
AI와 가속 컴퓨팅이 기술적 요구사항을 충족하면서 알츠하이머병 연구를 어떻게 발전시킬 수 있는지 탐구하기 위해, C-BRAIN은 NVIDIA와 협력하여 NVIDIA BioNeMo 오픈 개발자 플랫폼과 MONAI 프레임워크를 포함한 기술들을 C-BRAIN의 연구 파이프라인에 도입하고 있습니다.
“엔비디아와의 C-BRAIN 협업은 해당 모델들이 상당히 파급력 있고 중요한 성과를 낼 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.”라고 베이트먼은 말했습니다.
“오늘날의 공간 오믹스 기계 학습 아키텍처가 모델링할 수 있는 범위를 확장해 나가려면 상당한 수준의 최적화가 필요할 것입니다.”라고 오제볼레는 말했습니다. “그러한 과정에서 엔비디아 소프트웨어가 분명히 중요한 역할을 할 것입니다.”
C-BRAIN의 연구진은 이미 두 가지 도구를 개발했습니다: 리서치 과학자 저스틴 리스가 주도한 노력으로 로렌스 버클리 국립연구소와 함께 개발한 OpenScientist와, 387 Labs와 함께 개발한 InsightEngine입니다.
OpenScientist는 과학자의 연구 질문과 데이터셋을 입력받아 반자동으로 가설을 생성하고 분석을 수행하며 검증 가능하고 감사 가능한 인사이트를 도출하는 오픈소스 에이전트형 AI 공동과학자입니다. InsightEngine은 에이전트형 AI를 활용해 과학 문헌을 기반으로 가설을 검증하고, 사용자가 제공한 데이터셋을 분석하며, 생물의학 지식 그래프를 탐색하고, 모든 주장에 대해 근거를 철저히 검증하여 연구자가 비용이 많이 드는 실험을 시작하기 전에 환각 현상을 사전에 차단하는 오픈소스 연구 플랫폼입니다.
공개된 사례 연구에서 OpenScientist는 도메인 전문가들이 수주에서 수개월이 걸릴 것으로 예상했던 분석을 단 몇 분 만에 완료했으며, 각 실행 비용은 10달러 미만이었습니다. C-BRAIN의 현재 200여 개 이상의 연구 그룹에 대한 적용 범위를 고려할 때, 이러한 역량은 막대한 연구 자원을 해방시킬 수 있으며, 규모를 확대하면 연간 백만 시간을 훌쩍 넘는 효과를 낼 수 있습니다.
상관관계에서 인과관계로
앞으로 C-BRAIN은 신경영상, 다중 오믹스, 체액 생체표지자 및 종단적 임상 지표 등 모든 데이터를 포괄하는 다중 모달 생물학적 기반 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다.
3년 차에는 이용 가능한 모든 연구와 데이터를 포괄적으로 활용하여, 뇌 노화와 알츠하이머병의 새로운 인과 메커니즘을 규명하고 이를 검증 가능한 과학적 원리로 발전시키는 것을 목표로 합니다.
베이트먼은 “사고하고 추론할 수 있는 인공지능은 전 국민을 위한 강력하고 실현 가능한 예방 및 치료법으로 이어질 수 있는 발견을 가속화할 잠재력을 지니고 있다”고 말했다.