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엔비디아 재단, 선구적 암 연구 단체에 40만 달러 지원 발표

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양효정기자기자 기사승인17-01-02 19:32 조회3,324댓글0

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AI 컴퓨팅 분야의 세계적인 선도기업 엔비디아(CEO 젠슨황)는 엔비디아 재단이 GPU를 활용하여 선구적인 암 연구를 진행하고 있는 단체 두 곳을 선정, 총 40만 달러(한화 약 4억 7천만원) 를 지원한다고 밝혔다. 이번에 선정된 단체는 응용유전체학연구소(TGen, Translational Genomics Research Institute)의 김승찬 박사 연구팀과 노스텍사스대학(University of North Texas)의 앙드레 시스네로(Andrés Cisneros) 박사 연구팀으로, 두 팀은 엔비디아 임직원들이 함께 이끌고 있는 엔비디아 재단에서 각각 20만 달러(한화 약 2억 3천만원)를 지원받게 됐다. 지원금은 보다 표적화된 새로운 치료 방법을 개발하기 위한 연구에 사용될 예정이다.

 

본 지원은 엔비디아 재단이 암 치료 및 진단의 비약적 발전을 목표로 병렬 컴퓨팅 기술을 활용하고 있는 프로젝트들을 돕기 위해 진행하는 컴퓨트 더 큐어(Compute the Cure) 활동의 일환이다. 지원 대상은 엔비디아 임직원 그룹이 미국 국립 암 연구소(National Cancer Institute) 연구진들의 지원을 받아 전 세계에서 제출된 20여 개의 제안서를 면밀히 검토해 선정했다.

 

이번에 선정된 두 단체가 진행하고 있는 암 연구 방식은 ‘암과의 백병전’이라 할 수 있다. 이들은 인간 생물학의 가장 기본적인 수준에서 암을 극복하기 위해 가속 컴퓨팅을 활용하고 있다. 먼저, 애리조나주 피닉스에 위치한 TGen의 김승찬 박사가 이끄는 연구팀은 일부 암세포는 치료제에 반응하는 반면, 일부는 반응하지 않는 원인을 파악하고 있다. 본 연구를 통해 각기 다른 약을 통한 세포별 치료가 가능할 전망이다. 한편 노스텍사스대학의 앙드레 시스네로 박사의 연구팀은 DNA 손상을 복구하는 단백질에 변형을 유발하는 돌연변이를 연구하고 있다. 이러한 돌연변이는 암 출현의 징후일 수 있다.

 

 

 

TGen 김승찬 박사 연구팀: 세포 단위로 전개되는 암과의 전쟁

 

TGen의 김승찬 박사 연구팀이 진행 중인 연구는 환자별 종양 내 특정 세포를 대상으로 한 정밀 치료의 발판을 제공한다. 연구팀은 세포의 DNA가 단백질 생성을 제어하는 방식과, 이들 단백질이 상호간에 그리고 다른 분자들과 상호작용하는 방식을 상세히 조사할 수 있는 GPU 가속 통계분석도구를 개발했다. 이 도구를 활용해 연구진은 동일한 종양 내 세포 집단 간 차이점을 파악할 수 있게 됐다. 이는 종양의 각기 다른 부위를 다양한 약으로 치료할 수 있는 암 환자 별 맞춤형 치료를 가능하게 할 전망이다.

 

서울대를 졸업 후, 미국 텍사스 A&M 대학(Texas A&M University) 박사 과정을 거쳐 현재 TGen 연구팀을 이끌고 있는 김승찬 박사는 "세포 내에 A 성분에만 반응하거나 혹은 B 성분에만 반응하는 하위집단이 있을 수 있다.”고 밝혔다. 

 

연구팀이 개발한 도구 ‘EDDY-GPU’는 “evaluation of differential dependency(차별화된 의존성의 평가)"의 약자로, 김승찬 박사는 해당 도구를 통해 연구진이 수천 개의 암세포에서 확보한 방대한 분량의 데이터를 빠르게 분석함으로써 환자 별 차이를 구분할 수 있다고 전했다. 이는 기존 CPU 기반 EDDY가 두 달 간 4,754개의 샘플에 대한 작업을 진행하고도 분석을 완료하지 못했던 것과 대조적인 결과이다.

 

김승찬 박사는 "생명이 위태로운 암 환자가 눈 앞에 있는 경우라면, 결과를 마냥 기다리고 있을 수는 없다"고 말했다.

 

김승찬 박사는 컴퓨트 더 큐어 기금을 이용해 연구팀의 알고리즘을 개선함으로써 연구 속도를 가속화할 계획이다. 김승찬 박사와 그의 연구팀은 샌프란시스코 캘리포니아 대학(University of California at San Francisco)과의 실험도 계획 중이다. 뇌암 환자 두 명의 조직 샘플을 이용해 환자의 종양에 대한 상세한 분석을 실시, 치료 방식을 제안하고 환자로부터 도출된 모델을 활용해 치료 방식에 대한 연구를 심화하겠다는 계획이다.

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