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엔비디아, 유전병 치료 위한 딥러닝 SDK 오픈소스 공개

OSS관리자 게시글 작성 시각 2019-07-08 11:25:38 게시글 조회수 4469

7월 5일

ⓒ지디넷코리아, 남혁우 기자 / firstblood@zdnet.co.kr

 

단백질 거대분자 형성 과정 예측하며 알츠하이머 등 유전병 원인 찾아

 

엔비디아가 유전병 해결을 위해 유전자 단백질을 분석하는 딥러닝 소프트웨어 개발 킷(SDK)을 오픈소스로 공개했다.

 

엔비디아는 지난 3일 공식 인공지능(AI) 개발자 지원 페이지를 통해 클라라 유전체학 분석 SDK를 공개했다. 클라라 유전체학 분석 SDK는 깃허브에서 무료로 다운받아 사용할 수 있다.

 

클라라 유전체학 분석 SDK는 클라우드, GPU 등 향상된 컴퓨팅기술을 기반으로 제작된 딥러닝 개발툴이다. DNA, RNA 등 유전자 단백질 서열을 분석하고 단백질 접힘을 통해 단백질 분자 모양이 어떤 구조를 이루고 있는지 예측하기 위해 개발됐다.

 

이 SDK는 엔비디아의 헬스케어 플랫폼인 클라라의 일환으로 개발됐으며 주로 희귀유전질환 진단 및 치료 연구에 활용될 전망이다.

 

단백질 서열은 단백질의 구성요소인 아미노산 20개로 이루어진 서열을 말한다. 몇 개의 아미노산이 어떤 순서로 연결됐는지에 따라 1차에서 고차 구조로 나눠진다. 첫 아미노산 배열 순서를 1차 구조라 하며 단백질 분자를 구성하는 펩티드사슬이 서로 겹치는 등 고유의 공간적 배치가 일어나는 단백질 접힘 과정을 거쳐 2차 이상 고차구조를 형성하며 단백질 분자모형을 이룬다.

 

고차구조를 형성하는 단백질 접힘 과정에서 문제가 발생할 경우 알츠하이머병, 파킨스씨병, 헌팅턴병 등 유전성 신경퇴행성 질환이 유발되는 것으로 알려져 있다.

 

그동안 상대적으로 단순한 2차 구조까지 단백질 분자모형은 예측할 수 있지만 그 이상 고차구조는 과정이 매우 복잡해 단백질 거대분자 모형 예측이 어려웠다.

 

이러한 복잡한 과정을 딥러닝으로 학습한 AI를 이용해 예측하고 단백질 접힘 과정과 단백질 거대모형을 구현할 수 있다면 유전성 질환의 원인을 찾을 수 있을 것으로 기대 받고 있다.

 

엔비디아 클라라는 헬스케어 분야에 특화된 차세대 AI 플랫폼이다. AI를 활용해 질병을 조기 감지 및 진단, 치료하는 것을 목표로 하고 있으며 하드웨어 부분인 엔비디아 클라라 AGX와 소프트웨어 부분인 클라라 SDK로 이뤄져 있다.

 

엔비디아 클라라 AGX는 엔비디아 자비에AI 컴퓨팅 모듈과 엔비디아 튜링 GPU를 기반으로 하며 PGA, CPU와 GPU의 세 가지 컴퓨팅 아키텍처를 GPU 기반 단일 아키텍처로 간소화한 것이 특징이다. 또한 쿠다(CUDA)를 통한 가속화 컴퓨팅을 지원한다.

 

클라라 SDK는 방대한 의료 데이터를 바탕으로 AI기반 의료 애플리케이션을 개발할 수 있도록 컴퓨팅, 그래픽과 AI를 위한 일련의 GPU 가속 라이브러리와 재구성, 영상처리와 렌더링용 예시 애플리케이션, CT, MRI와 초음파용 컴퓨팅 등의 워크플로우를 제공한다.

 

 

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[원문출처 : http://www.zdnet.co.kr/view/?no=20190705184429]

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