Tamarind Bio, AWS와 함께 AI 의약품 개발 추진

연구개발(R&D)팀과 생명과학자는 인류가 직면하고 있는 매우 복잡한 질병의 치료법을 발견하는 데 매진하고 있습니다. 인간 생물학의 복잡성을 고려할 때 이런 획기적인 의약품을 개발하려면 비용이 많이 들고 수년에 걸친 노력이 필요합니다. 이제 생명을 구하는 의학 연구를 대규모로 가속화하는 열쇠는 AI가 쥐고 있습니다. 하지만 이러한 프로젝트를 추진하는 전문가들이 AI에 쉽게 접근할 수 있는 경우에만 가능한 일이죠.

여전히 대부분의 생명과학자는 선도적인 연구를 AI 모델로 단시간에 수행할 기회를 제대로 활용하지 못하고 있습니다. 그렇다면 생명과학자는 대규모 언어 모델(LLM)을 대신 배포하고 실행하기 위해 기술 전문성을 갖춘 동료에게 의존해야 합니다. 이로 인해 추진력이 떨어질 뿐만 아니라 최신 모델을 따라가는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. Tamarind Bio의 CEO 겸 공동 창립자인 Deniz Kavi는 데이터 과학자로서 직접 목격한 문제에 대해 “Stanford 대학 학부 연구실에서 저는 말 그대로 이 모델들을 실행하는 인간 백엔드 역할로 일했습니다. 게재 논문과 공동 작업자의 요구 사항이 너무 많아 직접 하기에는 불가능했죠.”라고 설명합니다.

Deniz Kavi와 Sherry Liu는 생명공학 및 제약 회사가 똑같은 어려움에 직면하고 있다는 사실을 깨닫고 2023년에 Tamarind Bio를 공동 설립했습니다. 어떤 과학자라도 AI의 힘을 활용할 수 있게 하겠다는 비전을 갖고, 아이디어를 가능한 한 빠르게 실제 의약품으로 만들어내는 데 도움이 되는 AWS 플랫폼을 개발했습니다. 이 스타트업은 현재 매일 세계 유수의 제약 회사에 서비스를 제공하고 있으며, 수천 명의 과학자가 새로운 분자를 개발하도록 지원하고 있습니다. CTO 겸 공동 창립자인 Sherry Liu는 “과학자들은 최고의 도구가 모두 한 곳에 있는 완벽한 플랫폼을 이용해 모델을 설정하고, 로컬 스크립트를 실행하고, 데이터를 정리하는 데 할애했을 수천 시간을 절약한 셈입니다.”라고 말했습니다.

복잡한 컴퓨터 생물학을 위한 해결책

Tamarind의 접근하기 쉬운 인터페이스는 모든 인프라 요구 사항을 처리하고 최신 모델이 등장하면 이를 연결합니다. 덕분에 모든 과학자가 AI를 이용할 수 있죠. R&D팀은 AlphaFold, RFdiffusion과 같은 고급 모델을 대규모로 사용하여 사회가 직면한 가장 큰 의료적 과제를 해결할 역량을 갖추고 있습니다. 이러한 도구를 통해 팀은 단백질의 역할과 단백질이 다른 분자와 상호 작용하는 방법에 대해 훨씬 더 짧은 시간 내에 더 자세히 파악할 수 있습니다. 이는 획기적인 개발을 위한, 정말 복잡하지만 핵심적인 요소입니다. Liu는 “저희는 과학자들이 이러한 모델을 파이프라인에서 사용하는 것을 허용하고 있습니다. 허용하지 않는다면 설정 및 업데이트를 위해 맞춤형 구성이 필요하겠죠.”라고 말합니다. 과학자가 코드를 걱정할 필요가 없기 때문에 Tamarind는 과학자가 중요한 곳에 시간과 자원을 집중할 수 있도록 지원합니다.

Tamarind는 스타트업으로서 실제 영향력을 입증하기 전에 기존 회사들의 신뢰를 얻어야 하는 과제를 안고 있었습니다. 자사 플랫폼을 구축하기 위해 처음부터 AWS와 협력한 덕분에 Tamarind는 빠른 성장을 시작할 수 있었습니다. Kavi는 “가장 신뢰할 수 있는 클라우드 제공업체를 이용하지 않았다면 대형 제약 회사와의 협력은 불가능했다고 생각합니다.”라고 말합니다.

Tamarind는 파트너십을 통해 빠르게 신뢰를 쌓아 왔으며, 이와 동시에 실무 구현 지침도 제공합니다. Tamarind는 현재 수십 개의 AWS 서비스를 사용하여 Amazon Bedrock, Amazon EC2, Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon EKS를 비롯한 수백 개의 모델을 호스팅하고 변화하는 요구 사항에 민첩하게 대응합니다. Kavi는 “많은 인프라를 관리하고 있으며, 관리는 AWS를 통해 매우 원활하게 이루어집니다. 이런 상황에서 데이터 센터에 인프라를 구축하거나 다른 클라우드 제공업체를 이용하는 것은 불가능할 것입니다.”라고 말합니다.

에이전틱 AI를 사용한 실험의 가속화

Tamarind는 단백질 엔지니어링 도구를 간편하게 그리고 접근하기 쉽게 만든다는 사명을 위해 에이전틱 AI 어시스턴트를 통합하여 “작업을 실행하고 결과를 분석”하고 있다고 Liu는 말합니다. Kavi는 “과학자는 문제를 해결할 직관력과 아이디어를 가지고 있지만, 실험을 시뮬레이션하는 시스템을 만들 전문 지식은 갖추고 있지 않은 경우가 많습니다. 저희는 에이전틱 AI를 통해 과학자가 전체적인 상황을 더 깊게 고려할 수 있게 될 것이라고 믿습니다.”라고 설명합니다.

이 스타트업은 모든 AWS 워크플로와 도구를 Amazon Bedrock의 LLM에 연결하여 컴퓨팅 과학의 복잡성을 없애고 있습니다. 이전에는 과학자가 의약품 개발 과정의 각 작업에 필요한 코드를 작성하여 이온부터 물 분자, 세포막에 이르기까지 모든 것을 하나하나씩 추가해야 했습니다. Tamarind Copilot은 자사 에이전틱 AI 도구로, 이러한 방대한 사전 준비 작업을 처리하여 사용자가 평이한 영어로 복잡한 분자 시스템을 시뮬레이션하고 이전에는 불가능했던 방식으로 실험을 반복할 수 있게 합니다.

Kavi는 도구 개발 프로세스를 설명하면서 “AWS 관계자가 최적의 구현 방법과 확장성을 확보하는 방법을 안내해 주셨습니다. 그 이후로 원활하게 구현할 수 있었습니다.”라고 말합니다. 출시 이후 Tamarind는 Amazon Bedrock을 사용하여 기술이 발전함에 따라 체계적이고 안전한 방식으로 에이전틱 AI 제품을 계속 개발할 수 있었습니다. Kavi는 “시간이 지나도 계속해서 AWS에서 새로운 모델을 이용할 수 있다는 점은 큰 도움이 됩니다. 동일한 표준 스키마와 동일한 신뢰할 수 있는 IT 요구 사항을 갖추기 때문이죠.”라고 덧붙입니다.

과학자의 역량 확장

테스트 모델 운영의 복잡성을 고려할 때 요구 사항의 급증에 대응하기 위해서는 상당한 양의 컴퓨팅 자원이 필요합니다. Tamarind는 AWS를 통해 대규모 초기 투자 없이 고성능 확장성을 활용할 수 있습니다. Kavi는 “AWS의 오토 스케일링 기능을 사용하면 몇 분 만에 GPU를 0개에서 10,000개로 확장할 수 있습니다.”라고 말합니다. 이 스타트업은 필요한 리소스만 필요한 만큼만 사용하면서 대형 제약 회사에 자사 제품의 성능을 빠르게 입증할 수 있었습니다.

Tamarind는 수백 개의 모델을 온디맨드 방식으로 안전하게 스핀업/다운하기 위해 Amazon EC2와 Amazon EKS를 사용합니다. “스팟 인스턴스를 사용하여 확장 가능한 가용성을 유지하면서 컴퓨팅 비용을 50% 이상 절감할 수 있었습니다. AWS가 없었다면 급증하는 워크로드를 처리할 수 없었을 것입니다.”라고 Liu는 말합니다. 또한 Tamarind는 확장 가능한 객체 스토리지에는 Amazon S3를 사용하고, 규모와 관계없이 고성능을 제공하는 완전 관리형 데이터베이스에는 Amazon DynamoDB를 사용합니다.

초창기부터 전담 AWS 계정 관리자는 지속적인 지침, 워크숍 및 AWS Activate 크레딧을 통해 다양한 서비스를 탐색하면서 비즈니스를 지원해 왔습니다. “AWS는 저희의 요구 사항에 진정으로 관심을 기울이고 있으며 기술 지원과 빠른 응답 시간을 제공할 수 있습니다.”라고 Liu는 말합니다. 비용 최적화든 제품 개발 협업이든 상관없습니다. Kavi는 “한 가지 놀라운 점으로, AWS는 매우 오래 함께할 파트너라고 생각합니다. AWS는 저희가 성공하는 데 매우 집중하고 있으며, 저희와의 지향점이 매우 잘 맞는다고 생각합니다.”라고 덧붙입니다. Tamarind의 목표를 최우선으로 생각하는 것부터 “팀의 연장선” 역할을 수행하는 것까지, 창립 이래 Tamarind의 폭발적인 성장은 포괄적인 전문 지식과 맞춤형 클라우드 아키텍처 자문을 바탕으로 이루어졌습니다.

세계 최고의 고객 확보 

생명공학 및 제약 업계에서 데이터는 매우 민감한 정보로, 특허가 등록되지 않은 분자 구조를 포함합니다. 결국 수십억 달러 규모의 의약품이 될 수도 있죠. 따라서 데이터가 유출되거나 손실되면 조직에 치명적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그렇기 때문에 업계에서는 엄격한 보안 표준과 지적 재산권 요구 사항을 준수하는 것을 가장 중요하게 생각합니다. 이 데이터를 처리하려는 공급업체로서 Tamarind가 처음에 당면한 과제 중 하나는 기존 제약 회사에 자사의 보안 자격 증명을 입증하는 것이었습니다.

잠재 고객이 이미 AWS를 사용하고 있다는 사실을 알게 된 Tamarind는 파트너십을 통해 신속하게 신뢰를 구축하고 조달 절차를 간소화할 수 있음을 깨달았습니다. “AWS는 R&D 조직이 신뢰할 수 있는 제공업체입니다. 대부분의 관계자는 보안 및 확장성 관점에서 AWS를 사용해 달라고 요청합니다.”라고 Kavi는 말합니다. 또한 Liu는 AWS Key Management Service, AWS Identity and Access Management 덕분에 “안전한 멀티테넌트 인프라를 구축할 수 있었다”고 말합니다.

Tamarind는 급속한 성장세를 이어가며 소규모 연구실 및 생명공학 회사를 아우르도록 고객 기반 확대를 추진하고 있습니다. 전략으로는 주요 산업 행사 및 컨퍼런스에서의 노출 확대와 같은 AWS와의 공동 마케팅 활동을 강화하는 것이 포함됩니다. 이를 통해 R&D를 위한 “원스톱 서비스”이자 “컴퓨팅 기반의 의약품 개발이 이루어지는 핵심 플랫폼”이 되기를 바란다”고 Liu는 말합니다.

‘약물 치료가 불가능한’ 질병의 약물 치료

Tamarind는 R&D의 효율과 효과를 더욱 향상하는 것을 궁극적인 목표로 삼아 두 가지 접근 방식을 취하고 있습니다. AI를 사용하여 기존 의약품 개발 프로그램을 최적화하는 새로운 방법을 계속 모색하는 동시에, 이전에 평가 또는 고려되지 않은 질병을 표적화하는 방안도 모색하는 것이죠. Kavi는 “AI는 실제 세계의 제약을 받지 않습니다. 그렇기 때문에 약물 치료가 불가능했던 질병의 치료제를 만들고 질병에 대한 새로운 지평을 열 수 있습니다.”라고 설명합니다.

이 스타트업은 긴 제품 로드맵을 준비하면서 AWS를 장기 여정의 필수 요소로 보고 있습니다. 약물 치료가 불가능한 질병을 퇴치하기 위한 핵심 전략은 복잡성을 점점 더 줄이기 위한 지속적인 에이전틱 AI 개발이 될 것입니다. Kavi가 말하는 ‘흥미로운 목표’에 대한 아이디어가 과학자에게 있다면 Tamarind는 과학자가 즉시 연구를 시작하고 훨씬 더 빠르게 시험 단계로 넘어갈 수 있도록 지원하고자 합니다. 수백만 명이 더 나은 삶을 살게 할 잠재력이 있는 일이죠.

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