유전체학이 처한 시급한 3가지 IT문제
[정보통신신문=박남수기자]
국내기업의 40%가유전체학고성능컴퓨팅(HPC)인프라사용경험을 3년이상보유한 것으로 나타났다.
레노버인프라스트럭처솔루션그룹(레노버ISG)은자사와인텔이후원하고IDC가실시한설문조사결과‘유전체데이터분석및활용을위한고성능컴퓨팅(HPC)인프라활용’백서를발표했다.
백서는아시아태평양지역에걸쳐의료산업을움직이고있는핵심적인도전과제와성장동력,그리고유전체학응용연구가주목할만한영향을끼칠수있는인류의중대한도전과제를집중조명한다.
백서 내용을 살펴보면40%의국내기업이신약및백신개발,정밀의료의핵심인유전체학고성능컴퓨팅(HPC)인프라사용경험을3년이상보유하고있어선진적인단계에있다는설문조사결과를서술한다.
이는국내기업들이전국지역에서고품질개인맞춤형의료서비스를제공하고,정밀의료,예측의학,해양및농업분야에유전체염기서열분석기술을적용하는데있어서상대적으로높은기술력을보유하고있음을시사한다.
한편,본설문조사는아시아5개주요시장인도,한국,싱가포르,태국,일본의150개제약기업및생명공학기업을대상으로실시됐다.
국내주요의사결정권자들의33.3%는현사회와인류가직면한가장큰문제와관련해유전체학이만성질환,희귀질환,생활습관병치료를위한‘정밀의료전략개발’에필수적이라고확신했다.약33%의아시아태평양지역기업들도이와동일하게응답했다.
백서에서는유전체학이정밀의료응용외에도광범위한잠재력을갖고있음을강조한다.국내응답자의상당수는인류의두번째로중대한과제와세번째로중대한과제로각각'식량및영양실조문제(30%)'와'환경·기후변화이슈(36.7%)'를지목했는데,유전체학은이러한문제들을해결하고지구환경을개선시키는데중요한역할을하는게임체인저(game-changer)가될수있다고응답했다.
시니사니콜릭(Sinisa Nikolic)레노버ISG고성능컴퓨팅(HPC)및인공지능(AI)부문디렉터겸대표는"현재생성되고있는유전체학데이터양과종류는상상할수없을정도로많다.
이를바탕으로기업이정확한의사결정을내리려면엄청난양의컴퓨팅성능이필요하다"고말했다.이어“컴퓨팅인프라의낮은성능및확장성은유전체학데이터기반의의사결정을더욱어렵게만들며,인프라처리량및확장성은새로운유전체학솔루션도입을고려하고있는국내기업의50%가매우신중하게검토해야할요인이다.레노버ISG는연구및생명과학산업에서까다로운워크로드를처리해야하는국내기업을대상으로효율성높고단순한관리를지원하는HPC플랫폼을통해AI,시뮬레이션및모델링을포함한컴퓨팅집약적인워크로드를원활하게처리할수있도록기술적인지원을제공할수있다.예를들어,레노버ISG의슈퍼컴퓨터는가동시기후변화평가,지진및해양연구뿐아니라기후예측에도사용될수있다"고전했다.
글로벌팬데믹사태이후기존보다더욱세분화된인구집단별로적합한치료법을제공하는‘개인화된맞춤형의료솔루션’개발트렌드가더욱강화되고있는가운데,향후이러한트렌드가성장할것으로기대된다.
국내기업의20%는향후2년동안연간유전체학워크로드양이10%이상늘어날것으로예상했다.
국내기업의60%는2년내로연간데이터저장및컴퓨팅지출액이5~10%정도증가할것으로예상했다.
수미르바티아(Sumir Bhatia)레노버ISG아시아태평양사장은“'단위표준화된고정적인프라로는모든요구사항을충족시킬수없다(One size doesn’t fit all)'는규칙은백엔드IT인프라뿐만아니라의료서비스산업에도적용된다.
끊임없이늘어나는데이터를처리하기위해필요한IT인프라를구축하는일은자본비용및운영비용을크게증가시킬수있다.이러한비용문제는국내기업의HPC인프라업그레이드시매우중요한도전과제가될것이다.
해당과제해결에있어레노버트루스케일(Lenovo TruScale)과같은사용량기반과금방식의인프라모델은핵심적인역할을한다.레노버트루스케일은비즈니스필요에따른유연한스케일업및스케일다운이가능하며,인프라관리에따른운영비용을보다쉽게관리할수있도록돕는다.이를통해고성능컴퓨팅이필수적인인류의중대한도전과제해결에기여한다.”라고말했다.
유전체학데이터저장수요증가에따라,국내기업은인프라비용지출상승에대한부담을지니고있다.현재국내기업의70%는데이터컴퓨팅,저장및유지관리및서비스에연간25만~100만달러(약3억1000~12억5000만원)을지출하고있다고응답했다.그러나기존유전체학솔루션의확장성,유연성및비용문제에도불구하고국내기업의절반은HPC인프라를혁신적으로향상시킬수있는새로운솔루션도입을고려하고있지않고있는것으로조사됐다.아시아태평양지역주요경영진의50%도이와유사하게답변했다.
정밀의료현실화에대한집중도가더욱높아짐에따라,국내유전체학산업의사결정자중약27%는‘유전체학데이터생성속도가빠른반면이를분석할컴퓨팅능력의부족함’이IT인프라관점에서유전체염기서열분석에가장큰문제가된다고답변했다. 2순위와3순위로는응답자의33.3%가'사이버보안위험'과'데이터의다차원성'을꼽았다.
유전체학데이터의시각화를위해고성능워크스테이션과노트북을사용하고있다고응답한국내기업의비율은각각90%로나타났다.
응답자의약43%는3D증강현실(Augmented Reality, AR)및가상현실(Virtual Reality, VR)솔루션을사용하고있으며,이는분자모델링및시뮬레이션을가능케하기위해딥러닝기술을접목한몰입형시각화기술로의전환이빠르게이뤄지고있음을시사한다.
시니사니콜릭(Sinisa Nikolic)레노버ISG고성능컴퓨팅(HPC)및인공지능(AI)부문디렉터겸대표 "연구자들의주요과제는단일유전체정보를처리하는데걸리는시간이다.다행히,레노버ISG의유전체분석을위한맞춤형솔루션고스트(GOAST)는기존150시간이걸렸던단일인간유전체처리시간을48분미만으로줄여분석을크게가속화한다.이는연구자들이특정인구집단의유전체를보다빠르게매핑할수있음을의미한다.고성능컴퓨팅(HPC)은높은데이터처리량을지원하여유전체분석속도를가속화하며,인공지능(AI)은유전체간의차이를이해하는데도움이된다"고덧붙였다.
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