QIAGEN과 엔비디아가 AI 신약발굴 플랫폼 구축 협업을 발표했다. 25년간 축적된 QIAGEN의 생물의학 지식베이스에 엔비디아 BioNeMo 플랫폼과 그래프 기반 AI를 통합해 표적 발굴, 바이오마커 발견, 약물 재창출 전 과정을 가속화한다.
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신약발굴에 걸리는 수년의 시간을 단축할 수 있을까. 엔비디아 BioNeMo 플랫폼과 25년간 축적된 QIAGEN의 생물의학 지식베이스가 결합하면서 AI 기반 신약발굴의 속도와 정확도가 한 단계 높아질 전망이다.
글로벌 바이오인포매틱스 기업 QIAGEN(NYSE: QGEN)이 엔비디아(NVDA)와 협업해 AI 신약발굴 플랫폼을 구축한다고 발표했다. QIAGEN의 큐레이션 생물의학 지식베이스에 엔비디아의 BioNeMo 플랫폼과 가속 컴퓨팅을 통합해 신약 후보물질 발굴 과정을 획기적으로 개선하는 것이 목표다. 양사는 2026년 BIO-IT 월드 컨퍼런스에서 이 협업을 공식 발표했다.
신약발굴은 유전자, 질병, 대사경로, 화합물, 임상 근거 등 방대한 생물학 정보를 연결하는 작업이다. 연구자들이 데이터 폭증 속에서 핵심 연관성을 찾아내고, AI가 생성한 가설이 실제 생물학적 근거를 갖추는지 검증하는 과정이 병목 지점이었다.
QIAGEN과 엔비디아는 생물의학 지식그래프에 검색·추론 기법을 적용하는 그래프 기반 AI로 이 병목을 해결한다. PyTorch Geometric, GPU 가속 GraphRAG 시스템 등을 활용해 연구자들이 자연어 질문으로 생물의학 지식그래프를 탐색하면서도 구조화된 과학 근거와의 연결을 유지할 수 있도록 설계됐다.
QIAGEN Digital Insights는 25년 이상 연구자들이 복잡한 생물학을 해석하는 데 의존해온 생물의학 지식 기반을 구축해왔습니다. 이번 엔비디아와의 협업으로 고급 AI와 결합해 신약발굴의 핵심 단계를 획기적으로 개선할 수 있게 됐습니다.
Nitin Sood, QIAGEN 수석 부사장 겸 제품 포트폴리오 및 혁신 총괄
QIAGEN Digital Insights는 전 세계 150,000명 이상의 과학자들이 활용하는 지식베이스를 보유하고 있으며, 70,000편 이상의 과학 논문을 바탕으로 30,000개 이상의 질병에 대한 유전자, 대사경로, 화합물, 임상 인사이트 정보를 체계화했다.
이번 협업은 신약발굴 전주기에 걸쳐 적용된다. 표적 발굴 및 검증 단계에서 AI가 질병 메커니즘과 유망한 치료 표적을 보다 빠르게 식별할 수 있고, 기존 허가 약물의 새로운 적응증을 찾는 약물 재창출에도 활용된다. 임상시험 성공률을 높이는 바이오마커 발견과 다중오믹스 데이터에서 가설을 생성하는 용도로도 쓰인다.
초기 파일럿 프로그램은 선별된 제약·바이오테크 파트너를 대상으로 우선 제공되며, 검증 이후 단계적으로 확대될 예정이다. QIAGEN 디스커버리 플랫폼은 자연어 질의를 통해 방대한 생물의학 지식그래프를 탐색하는 에이전틱(agentic) 다단계 워크플로우를 지원한다.
엔비디아는 BioNeMo 플랫폼을 통해 제약·바이오 산업의 AI 가속 컴퓨팅 표준으로 자리 잡겠다는 전략을 펼치고 있다. 알파폴드2로 시작된 단백질 구조 예측 혁명 이후, AI는 신약발굴의 초기 단계에서 실제 연구 도구로 빠르게 진입하고 있다.
QIAGEN은 PCR 키트, 유전체 분석, 바이오인포매틱스 소프트웨어로 잘 알려진 기업으로, 이번 엔비디아 협업은 데이터 해석 및 AI 플랫폼 기업으로의 전환을 가속화하는 신호로 해석된다. 제약사들의 R&D 비용 절감과 신약 성공률 제고 수요가 높아지는 가운데 AI 신약발굴 플랫폼 시장은 향후 수년간 급성장할 전망이다.
QIAGEN Digital Insights의 생물의학 지식베이스에 엔비디아 BioNeMo 플랫폼과 GPU 가속 컴퓨팅을 통합해 AI 기반 신약발굴 플랫폼을 구축하는 협업입니다. 그래프 기반 AI를 활용해 연구자들이 유전자, 질병, 화합물, 임상 데이터를 빠르게 연결하고 신약 후보를 발굴할 수 있도록 지원합니다.
엔비디아의 BioNeMo는 생명과학 연구에 특화된 AI 컴퓨팅 플랫폼입니다. 단백질 구조 예측, 분자 설계, 게놈 분석 등 바이오 분야의 AI 워크로드를 GPU로 가속하며, 제약·바이오테크 기업들이 AI를 신약발굴에 적용할 수 있도록 지원합니다.
유전자, 질병, 대사경로, 화합물, 임상 근거를 노드와 엣지로 연결한 지식그래프에 AI 검색·추론을 적용합니다. 연구자들이 자연어로 복잡한 생물학적 질문을 던지면 AI가 지식그래프를 탐색해 근거 있는 가설을 생성하고, 다단계 에이전틱 워크플로우로 신약발굴 과정을 자동화합니다.
신약 하나를 개발하는 데 평균 10년, 수십억 달러가 드는 현재 구조에서 AI가 표적 발굴, 바이오마커 발견, 약물 재창출 단계의 시간과 비용을 크게 단축할 수 있습니다. QIAGEN의 25년 큐레이션 지식베이스와 엔비디아의 GPU 컴퓨팅이 결합되면 AI 가설의 생물학적 신뢰도가 높아져 임상 성공률 개선으로 이어질 수 있습니다.
초기 파일럿은 선별된 제약·바이오테크 파트너를 대상으로 먼저 제공되며, 이후 검증 단계를 거쳐 광범위하게 출시될 예정입니다. 관심 있는 기업은 QIAGEN 공식 홈페이지 또는 이메일(Matthew.Mansson@qiagen.com)로 문의할 수 있습니다.
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