[기고] 포스트-팬데믹 시대 유전체 염기서열 분석: 인류의 중대한 과제 해결의 솔루션이 될 수 있는가?
신종코로나바이러스감염증(COVID-19) 사태 이후, 전염병과 새로운 팬데믹의 위협이 의료 산업의 가장 중요한 해결 과제로 대두됐으며, 앞으로의 의료 산업 진화 방식에도 영향을 끼치고 있다. 동시에, 팬데믹으로 인해 발생한 비대면 전환으로 인해 전세계 의료 산업은 다양한 방식으로 탈바꿈했다. 딜로이트의 ‘전세계 의료 전망 2022(Global Health Care Outlook 2022)’ 보고서는 지난 2년 동안 주목할 만한 트렌드로서 ‘디지털 의료 기술의 발전’을 규명했다. AI 기반 솔루션, 의료 사물 인터넷(IoMT), 디지털 의학(처방약과 센서를 결합한 디지털 의약품), 그리고 유전체학과 같은 기술은 의료진의 의사결정을 개선했고, 환자를 원격에서 효과적으로 치료할 수 있도록 도왔다.
이러한 의료 기술의 진보는 ‘정밀의료’로의 전환에 추동력으로 작용한다. 정밀의료는 유전체학과 빅데이터 분석 기술, 그리고 인구집단건강학이 결합된 의료산업의 새로운 최첨단 영역으로서, 의사와 연구진으로 하여금 인류의 미래 건강 및 질병을 정확하게 예측하고 개인화된 치료를 제공하는 일을 가능하게 만든다. 그리고 이러한 정밀의료의 정수(精髓)는 바로 ‘어떻게 유전적 변이가 우리의 건강에 영향을 미치는가’를 이해하려는 노력이라고 할 수 있다.
◇유전체 염기서열 분석 – 정밀의료를 위한 게임체인저
레노버와 인텔이 후원한 IDC의 최근 백서에 따르면, 약 33.3%의 한국 의사결정자가 사회와 인류가 직면한 가장 중대한 과제를 해결하는데 있어서, 유전체학이 만성 질환, 희귀 질병, 생활습관병 치료를 위한 정밀의료 전략 개발에 본질적이고 필수적이라고 확신하고 있다.
유전체 염기서열 분석은 유전자 테스트를 단일한 분석으로 단축시키고, 이는 일생 전 주기에 걸쳐 질병 및 건강과 관련된 정보를 제공한다. 이를 통해 질병에 대해 더욱 효율적이고 비용효과적인 유전적 진단을 내릴 수 있게 된다. 유전체학 연구진은 건강, 질병, 또는 약물 반응에 영향을 미치는 ‘유전적 변이’를 발견하기 위해 ‘생물정보학’으로 알려진 고성능 컴퓨팅 및 연산 기술을 통해 거대한 양의 DNA 염기서열 데이터를 분석한다. 정밀의료는 유전체학 데이터의 홍수를 배경으로 등장해서 주목받기 시작했고 점차 현실화되고 있다.
◇유전체학 산업 연구자들이 직면한 도전과제
현재 많은 사람들의 스마트한 의료 서비스에 대한 요구사항이 점차 확대되고 있으며, 유전체학 리더들은 이러한 요구사항을 충족시키기 위해, 주요한 IT부분의 장애물을 극복해야 하는 상황이다. 가장 시급한 과제는 매우 빠른 속도로 생성되는 생물정보학 데이터 관련 문제를 해결할 수 있는 충분한 용량을 제공하는 스토리지 인프라다. 두 번째로 급한 과제는 생물 의학 프로젝트에서 처리하는 모든 종류의 병렬 워크로드에 높은 처리량과 확장성을 보장하는 초고성능 컴퓨팅 기술이다.
앞서 언급했던 IDC 설문조사 결과에 따르면, 거의 35%의 응답자는 유전체학과 관련한 1순위 IT 도전과제가 “유전체학 데이터 생성 속도가 빠른 반면 이를 분석할 컴퓨팅 능력의 부족함”이라고 말했다. 약 28%의 응답자는 기존 솔루션의 ‘확장성’ 결여 문제로 인해 대안적인 솔루션 도입을 검토하고 있다고 밝혔다.
◇HPC와 AI는 어떻게 정밀의료의 장벽을 해결할 수 있을 것인가
고성능 컴퓨팅(HPC) 및 인공지능(AI)는 현대의 가장 성장 가능성 높은 연구분야이며, 특히 의료 연구에 핵심적인 역할을 한다. 고성능 컴퓨팅 및 슈퍼컴퓨터의 지원 덕분에 광범위한 영역에서 생명과학 연구가 진행되고 있다. 뿐만 아니라, AI는 정보 수집 및 의사결정에 소요되는 시간을 단축시켜준다. 이는 의료 제공 기업과 연구진들이 다양한 바이러스와 질병을 정확하게 분류 및 진단하는 일을 지원함으로써 환자 치료 방식을 변혁시켰다.
레노버는 인류의 중대한 도전과제 해결을 목표로 연구를 진행하고 있는 전세계 연구진들에게 솔루션을 제공하고 있다. 레노버는 유전체학 워크플로우의 성능에 영향을 미치는 하드웨어, 소프트웨어 및 시스템 요소 간의 서로 다른 조합에 대한 연구 및 철저한 테스트를 통해 유전체학을 위한 HPC 구축·배포 및 확장 툴인 고스트(Genomics Optimization and Scalability Tool, GOAST)를 개발했다. 레노버가 개발한 고스트는 대량의 체학 데이터를 기록적인 속도로 분석한다.
2003년 인간유전체 프로젝(human genome project)에서 한 사람의 유전체를 분석하는 데는 13년이라는 오랜 시간이 걸렸지만, 오늘날 고스트는 한 명의 전체 유전체를 분석하는 시간을 18분이라는 매우 짧은 시간으로 단축시킨다. 전체 진유전체(exome) 분석 시간은 약 30초로 단축시킨다. 값비싼 가속기와 특허 소프트웨어에 의존하는 솔루션과 비교 시, 고스트는 훨씬 적은 비용으로 유전체학 분석을 가속화하고 샘플 처리량을 증가시킨다. 이로 인해 유전체 분석에 대한 합리적인 선택지가 된다.
게놈아시아 100K(GenomeAsia 100K) 프로젝트는 인구수준 유전체학의 훌륭한 사례다. 상이한 국적의 아시아인 유전체에 대한 비교 분석 과정을 통해, 연구진은 안전성 및 효능이 향상된 치료법에 대한 인사이트를 얻고 있다. 싱가포르, 미국, 한국, 인도의 대학 및 기업은 다양한 국가의 아시아 혈통 인구로부터 수집한 데이터 분석에 유전체 분석을 위한 레노버 HCP를 적용해 사용하고 있다. 연구진은 질병 및 약물 부작용과 연관돼 있는 유전적 변이를 찾고, 개인화된 치료법에 적용할 수 있는 인사이트를 도출하는 것을 목표로 연구를 진행 중이다.
◇고스트 및 코비드(COVID) 연구
레노버의 고스트는 연구실에서 생산성을 향상시키는데 매우 중요한 역할을 했다.특히 COVID-19 상황에서 이러한 연구 생산성은 결정적인 역할을 했다. 고스트 덕분에 연구진은 백신 개발의 긴 여정에서 바이러스 연구에 더욱 집중할 수 있었다. 이들은 유전체를 분석했고, 시간의 흐름에 따라 바이러스 변이를 더 잘 이해할 수 있었으며, 궁극적으로 왜 특정 집단이 COVID-19에 더 취약할 수밖에 없는지 이해할 수 있게 됐다.
기초 연구, 식물바이러스학, 일기예보, 전염병 통제 또는 정밀의료 등 접근 가능한 혁신의 기술적인 혁명이 도래했다. 포스트-팬데믹 세계로 나아가면서 우리는 고스트가 정부, 연구진 및 민간기업으로 하여금 인류의 중대한 과제 해결을 위한 솔루션 개발 시 이에 필요한 더 빠르고 안정적인 인사이트를 확보할 수 있도록 지원할 것이라 믿는다.
신규식 레노버 ISG 코리아 대표이사
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