[정보통신신문=박남수기자]
국내 기업의 40%가 유전체학 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라 사용 경험을 3년 이상 보유한 것으로 나타났다.
레노버 인프라스트럭처 솔루션 그룹(레노버 ISG)은 자사와 인텔이 후원하고 IDC가 실시한 설문조사 결과 ‘유전체 데이터 분석 및 활용을 위한 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라 활용’ 백서를 발표했다.
백서는 아시아 태평양 지역에 걸쳐 의료 산업을 움직이고 있는 핵심적인 도전 과제와 성장 동력, 그리고 유전체학 응용 연구가 주목할 만한 영향을 끼칠 수 있는 인류의 중대한 도전 과제를 집중 조명한다.
백서 내용을 살펴보면 40%의 국내 기업이 신약 및 백신 개발, 정밀 의료의 핵심인 유전체학 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라 사용 경험을 3년 이상 보유하고 있어 선진적인 단계에 있다는 설문조사 결과를 서술한다.
이는 국내 기업들이 전국 지역에서 고품질 개인 맞춤형 의료 서비스를 제공하고, 정밀 의료, 예측 의학, 해양 및 농업 분야에 유전체 염기서열 분석 기술을 적용하는데 있어서 상대적으로 높은 기술력을 보유하고 있음을 시사한다.
한편, 본 설문조사는 아시아 5개 주요 시장 인도, 한국, 싱가포르, 태국, 일본의 150개 제약기업 및 생명공학 기업을 대상으로 실시됐다.
국내 주요 의사 결정권자들의 33.3%는 현 사회와 인류가 직면한 가장 큰 문제와 관련해 유전체학이 만성질환, 희귀질환, 생활습관병 치료를 위한 ‘정밀 의료 전략 개발’에 필수적이라고 확신했다. 약 33%의 아시아 태평양 지역 기업들도 이와 동일하게 응답했다.
백서에서는 유전체학이 정밀 의료 응용 외에도 광범위한 잠재력을 갖고 있음을 강조한다. 국내 응답자의 상당수는 인류의 두번째로 중대한 과제와 세번째로 중대한 과제로 각각 '식량 및 영양실조 문제(30%)'와 '환경·기후 변화 이슈(36.7%)'를 지목했는데, 유전체학은 이러한 문제들을 해결하고 지구 환경을 개선시키는데 중요한 역할을 하는 게임 체인저(game-changer)가 될 수 있다고 응답했다.
시니사 니콜릭(Sinisa Nikolic) 레노버 ISG 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 인공지능(AI) 부문 디렉터 겸 대표는 "현재 생성되고 있는 유전체학 데이터 양과 종류는 상상할 수 없을 정도로 많다.
이를 바탕으로 기업이 정확한 의사결정을 내리려면 엄청난 양의 컴퓨팅 성능이 필요하다"고 말했다. 이어 “컴퓨팅 인프라의 낮은 성능 및 확장성은 유전체학 데이터 기반의 의사결정을 더욱 어렵게 만들며, 인프라 처리량 및 확장성은 새로운 유전체학 솔루션 도입을 고려하고 있는 국내 기업의 50%가 매우 신중하게 검토해야 할 요인이다. 레노버 ISG는 연구 및 생명과학 산업에서 까다로운 워크로드를 처리해야 하는 국내 기업을 대상으로 효율성 높고 단순한 관리를 지원하는 HPC 플랫폼을 통해 AI, 시뮬레이션 및 모델링을 포함한 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 원활하게 처리할 수 있도록 기술적인 지원을 제공할 수 있다. 예를 들어, 레노버 ISG의 슈퍼컴퓨터는 가동 시 기후 변화 평가, 지진 및 해양 연구뿐 아니라 기후 예측에도 사용될 수 있다"고 전했다.
글로벌 팬데믹 사태 이후 기존보다 더욱 세분화된 인구집단별로 적합한 치료법을 제공하는 ‘개인화된 맞춤형 의료 솔루션’ 개발 트렌드가 더욱 강화되고 있는 가운데, 향후 이러한 트렌드가 성장할 것으로 기대된다.
국내 기업의 20%는 향후 2년 동안 연간 유전체학 워크로드 양이 10% 이상 늘어날 것으로 예상했다.
국내 기업의 60%는 2년 내로 연간 데이터 저장 및 컴퓨팅 지출액이 5~10% 정도 증가할 것으로 예상했다.
수미르 바티아(Sumir Bhatia) 레노버 ISG 아시아태평양 사장은 “'단위 표준화된 고정적 인프라로는 모든 요구사항을 충족시킬 수 없다(One size doesn’t fit all)'는 규칙은 백엔드 IT 인프라뿐만 아니라 의료 서비스 산업에도 적용된다.
끊임없이 늘어나는 데이터를 처리하기 위해 필요한 IT 인프라를 구축하는 일은 자본비용 및 운영비용을 크게 증가시킬 수 있다. 이러한 비용 문제는 국내 기업의 HPC 인프라 업그레이드 시 매우 중요한 도전 과제가 될 것이다.
해당 과제 해결에 있어 레노버 트루스케일(Lenovo TruScale)과 같은 사용량 기반 과금 방식의 인프라 모델은 핵심적인 역할을 한다. 레노버 트루스케일은 비즈니스 필요에 따른 유연한 스케일업 및 스케일다운이 가능하며, 인프라 관리에 따른 운영비용을 보다 쉽게 관리할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 고성능 컴퓨팅이 필수적인 인류의 중대한 도전과제 해결에 기여한다.”라고 말했다.
유전체학 데이터 저장 수요 증가에 따라, 국내 기업은 인프라 비용 지출 상승에 대한 부담을 지니고 있다. 현재 국내 기업의 70%는 데이터 컴퓨팅, 저장 및 유지관리 및 서비스에 연간 25만~100만 달러(약 3억1000~12억5000만원)을 지출하고 있다고 응답했다. 그러나 기존 유전체학 솔루션의 확장성, 유연성 및 비용 문제에도 불구하고 국내 기업의 절반은 HPC 인프라를 혁신적으로 향상시킬 수 있는 새로운 솔루션 도입을 고려하고 있지 않고 있는 것으로 조사됐다. 아시아 태평양 지역 주요 경영진의 50%도 이와 유사하게 답변했다.
정밀 의료 현실화에 대한 집중도가 더욱 높아짐에 따라, 국내 유전체학 산업 의사결정자 중 약 27%는 ‘유전체학 데이터 생성 속도가 빠른 반면 이를 분석할 컴퓨팅 능력의 부족함’이 IT 인프라 관점에서 유전체 염기서열 분석에 가장 큰 문제가 된다고 답변했다. 2순위와 3순위로는 응답자의 33.3%가 '사이버 보안 위험'과 '데이터의 다차원성'을 꼽았다.
유전체학 데이터의 시각화를 위해 고성능 워크스테이션과 노트북을 사용하고 있다고 응답한 국내 기업의 비율은 각각 90%로 나타났다.
응답자의 약 43%는 3D 증강 현실(Augmented Reality, AR) 및 가상 현실(Virtual Reality, VR) 솔루션을 사용하고 있으며, 이는 분자 모델링 및 시뮬레이션을 가능케하기 위해 딥러닝 기술을 접목한 몰입형 시각화 기술로의 전환이 빠르게 이뤄지고 있음을 시사한다.
시니사 니콜릭(Sinisa Nikolic) 레노버 ISG 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 인공지능(AI) 부문 디렉터 겸 대표 "연구자들의 주요 과제는 단일 유전체 정보를 처리하는 데 걸리는 시간이다. 다행히, 레노버 ISG의 유전체 분석을 위한 맞춤형 솔루션 고스트(GOAST)는 기존 150시간이 걸렸던 단일 인간 유전체 처리 시간을 48분 미만으로 줄여 분석을 크게 가속화한다. 이는 연구자들이 특정 인구집단의 유전체를 보다 빠르게 매핑할 수 있음을 의미한다. 고성능 컴퓨팅(HPC)은 높은 데이터 처리량을 지원하여 유전체 분석 속도를 가속화하며, 인공지능(AI)은 유전체 간의 차이를 이해하는 데 도움이 된다"고 덧붙였다.
