의료 생명 과학 분야에서 주목해야 할 생성형 AI 스타트업

생성형 AI는 현재 의료와 생명 과학 분야에서 많은 주목을 받고 있습니다. 이 분야의 AI 기술은 패러다임 전환을 이끌고 있으며, 텍스트를 이미지로 변환하는 능력과 ChatGPT와 같은 모델의 등장은 이러한 변화를 가속화하고 있습니다.

의료 생명 과학 분야 생성형 AI

생성적 사전 학습 트랜스포머(GPT)는 대규모 언어 모델(LLM)로, 딥러닝을 활용하여 인간과 유사한 텍스트를 생성합니다. LLM은 이미 오랫동안 연구되어 왔지만, OpenAI의 ChatGPT와 같은 혁신적인 모델은 새로운 패러다임을 제시하며 의료 및 생명 과학 분야에서의 활용 가능성을 증대시켰습니다. 이제 ChatGPT를 통해 수백만 명의 사용자들은 의료 분야에서 새로운 응용 프로그램을 개발하고 적용하는데 관심을 기울이고 있습니다. 이러한 응용 분야로는 새로운 검색 엔진 아키텍처 구축, 알고리즘 설명, 개인화된 치료법 개발 등이 포함됩니다.

의료 및 생명 과학 분야에서 제너레이티브 AI의 의미는 다양합니다. 의료 분야에서는 환자 데이터를 분석하고 진단, 예측, 치료 방법을 개발하는 데 활용될 수 있으며, 생명 과학 분야에서는 유전체 분석, 분자 설계, 약물 스크리닝 등에 활용됩니다.

VC 투자와 스타트업 활동 측면에서도 제너레이티브 AI와 LLM 기술을 활용하는 의료 및 생명 과학 스타트업은 큰 관심을 받고 있습니다. VC들은 이러한 스타트업에 대규모 자금을 투자하고 있으며, 이러한 투자는 계속 확대될 것으로 예상됩니다.

엔비디아 인셉션과 같은 프로그램은 스타트업에게 최첨단 기술과 자금 지원을 제공하며, 이러한 스타트업들은 엔비디아의 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다.

의료 및 생명 과학 분야에서는 생성형 AI와 LLM 기술을 활용한 스타트업들이 떠오르고 있으며, 이러한 기술은 의료 진단, 치료, 연구 등 다양한 영역에서 혁신을 이끌고 있습니다. VC들은 이 분야에 대한 투자를 계속 확대할 것으로 보이며, 앞으로 더 많은 진보된 의료 및 생명 과학 솔루션이 개발될 것으로 기대됩니다.

주목해야 할 테크바이오 스타트업

바이오제약 및 테크바이오 분야에서 AI 기술은 혁신과 획기적인 발전을 이끌고 있습니다. 특히, 2022년에 이 분야의 스타트업 펀딩이 전년 대비 두 배로 증가한 것은 이 분야의 중요성과 성장 가능성을 강조하는 증거입니다.

AI를 활용한 생물학은 단순한 과학적인 문제 해결을 넘어 공학적인 접근이 필요한 도전적인 분야입니다. 이제 AI와 엔지니어링을 결합하여 생물학을 혁신하고 있으며, 대규모 언어 모델(LLM)과 생성 AI를 사용하여 다양한 응용 분야에서의 가능성을 탐구하고 있습니다.

NVIDIA Clara와 BioNeMo 플랫폼은 바이오제약 분야에서 AI를 활용하는 데 필수적인 도구 중 하나입니다. Clara는 이미징, 기기, 유전체학, 신약 개발 등 다양한 헬스케어 응용 분야에 대한 애플리케이션 프레임워크로, AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. BioNeMo는 엔비디아 NeMo 메가트론(LLM 트레이닝을 위한 프레임워크)을 기반으로 하며, 생물학과 화학 분야에 특화된 플랫폼입니다.

이 플랫폼은 대규모 생체 분자 트랜스포머 AI 모델을 훈련하고 미세 조정하며 배포하는 데 사용됩니다. 단백질, DNA, RNA, 저분자 분자와 같은 생물 분야의 다양한 데이터 형식을 지원하며, 이를 활용하여 단백질 구조 및 특성 예측, 새로운 단백질 및 저분자 치료제 설계 등에 AI 기술을 적용할 수 있습니다.

이러한 플랫폼은 바이오제약 및 테크바이오 스타트업에게 혁신적인 도구와 기술을 제공하며, 의료 및 생명 과학 분야에서 AI를 효과적으로 활용하여 다양한 응용 분야에서의 가능성을 탐구하는 데 중요한 역할을 합니다. VC들이 이 분야에 더 많은 투자를 진행하고 있으므로, 앞으로 더 많은 기술 혁신과 발전이 기대됩니다.

LLM과 생성형 AI로 변화시키고 있는 인셉션 테크바이오 스타트업

테크바이오 스타트업들은 혁신적인 방식으로 AI 기술을 활용하여 바이오제약 분야를 변화시키고 있습니다. 각 스타트업은 고유한 목표와 기술을 가지고 있으며, 다양한 분야에서 AI를 활용하여 의약품 개발과 생물학적 연구를 혁신하고 있습니다.

1. Alchemab: Alchemab은 ML과 LLM을 활용하여 항체 아미노산 서열의 구성 요소와 구조를 분석하고 보호 항체와 면역 레퍼토리 기반 환자 계층화 도구를 개발합니다. 이를 통해 개인 맞춤형 치료법을 연구하고 개발하는 데 기여합니다.
2. Biomatter: Biomatter는 ProteinGAN과 같은 GPU 가속 알고리즘을 사용하여 효소를 설계하는 Architecture™ 플랫폼을 개발합니다. 이를 통해 고유하고 기능적인 효소를 설계하며, 신약 및 생물학적 연구 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다.
3. Entos: Entos는 엔비디아 GPU와 SDK를 활용하여 물리 기반 제너레이티브 AI 설계와 고처리량 실험을 결합하여 약물 개발을 가속화합니다. 이를 통해 암 환자의 미충족 수요를 해결하고 약물 개발 프로세스를 단축합니다.
4. Etcembly: Etcembly는 엔비디아 GPU를 활용하여 T세포 수용체 설계 플랫폼을 구동하며, 생성적 AI를 활용하여 TCR 면역치료제 후보를 생성합니다.
5. Evozyne: Evozyne은 엔지니어링과 딥 러닝을 결합하여 고기능성 합성 단백질을 설계합니다. ProT-VAE와 같은 엔비디아 BioNeMo 프레임워크를 사용하여 단백질 설계를 가속화하고 있습니다.
6. Innophore: Innophore는 엔비디아의 BioNeMo 서비스를 기반으로 하는 카탈로포어™ 플랫폼을 사용하여 새로운 치료제와 더 나은 효소 발견을 가속화합니다.
7. Insilico Medicine: Insilico Medicine은 AI 기반의 엔비디아 GPU 가속 신약 개발 플랫폼을 제공하며, Chemistry42와 같은 생성형 AI를 사용하여 약물 개발에 기여합니다. FDA로부터 희귀의약품 지정을 받은 성과를 가지고 있습니다.
8. Molecule.one: Molecule.one은 NVIDIA GPU를 사용하여 화학 반응 결과를 예측하는 AI 모델을 개발하고, 약물 합성을 최적화하고 신약 개발 일정을 단축하는 데 활용됩니다.
9. New Equilibrium: New Equilibrium은 현재 개발되지 않은 본질적으로 무질서한 단백질의 신약 개발을 위해 하이브리드 AI 실험 플랫폼을 구축합니다. 생성 AI, 머신 러닝, 양자 화학을 활용하여 단백질 역학 시뮬레이션 및 물리학 모델링을 수행합니다.
10. Peptilogics: Peptilogics의 Nautilus™ 생성 AI 플랫폼은 펩타이드 약물 설계와 리드 최적화를 가능하게 합니다. 이를 통해 다양한 치료 분야와 생물학적 표적에 대한 혁신적인 연구가 이루어집니다.
11. Peptone: Peptone은 엔비디아 GPU를 사용하여 무질서한 단백질의 가능성 있는 형태를 예측하기 위한 물리적 모델링 방법과 ML 알고리즘을 적용합니다.
12. Relay Therapeutics: Relay Therapeutics는 컴퓨팅 및 실험 기술을 활용하여 암 및 치매와 관련된 단백질의 신약 개발을 가속화합니다. GPU 가속 생성 ML 기술을 통해 데이터를 통합하고 신약 개발을 혁신합니다.
13. Vyasa (Certara): Vyasa는 딥 러닝 기반 애플리케이션 제품군을 제공하여 신약 개발 파이프라인을 가속화하고 분석을 지원합니다. 다양한 분석 영역에서 데이터를 가속화하는데 사용됩니다.
14. Variational AI: Variational AI는 변형 자동 인코더(VAE)를 활용한 생성 AI 플랫폼 Enki를 훈련하는 데 NVIDIA GPU를 사용합니다. 새로운 치료제와 키나아제 억제제를 개발하는 데 중점을 둡니다.

이러한 스타트업들은 엔비디아의 GPU 기술과 AI를 활용하여 의약품 개발과 생물학적 연구 분야에서 혁신을 이끌고 있으며, 미래의 의료 및 바이오테크 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

주목해야 할 스마트 병원 스타트업

또한 의료 영상, 의료 기기, 디지털 헬스 분야의 혁신을 통해 병원이 환자와 임상의의 요구에 더 스마트하고 적응력 있게 대응할 수 있도록 돕고 있습니다. 스타트업은 트랜스포머 네트워크와 생성적 적대 신경망(GAN)을 사용하여 희귀 질환 에뮬레이션, 수술실의 수술 장면 증강, 개인 맞춤형 치료 계획을 위한 맞춤형 의료 보고서 제공 등 다양한 사용 사례에 대한 합성 데이터를 생성하고 있습니다.

인셉션 스타트업은 수술, 초음파 및 이미징을 위한 실시간 엣지 AI 사용 사례를 위해 오픈 소스 이미징 파운데이션, MONAI(의료용 AI 오픈 네트워크) 및 IGX의 NVIDIA Clara Holoscan의 혁신을 기반으로 구축되고 있습니다.

병원을 더 스마트하게 만드는 몇 가지 주목할 만한 인셉션 파트너를 소개합니다.

1. Activ Surgical: 엔비디아 GPU 기반의 AI 수술 인텔리전스 스타트업으로, 제너레이티브 AI를 활용하여 혈류 및 조직 관류의 원시 실시간 시각화 데이터를 생성하고 AI 모델 개발에 활용하고 있습니다. 이를 통해 수술 중 실시간 의사결정을 지원하고 환자 안전을 향상시킵니다
2. Alchemab: 알켐랩은 ML과 LLM을 활용하여 항체 아미노산 서열의 구성과 구조를 연구하고 자연적 보호 항체 및 면역 레퍼토리 기반 환자 계층화를 개발합니다. 이를 통해 개인 맞춤형 치료법을 연구하고 개발하는데 기여합니다.
3. Kaliber Labs: 수술 가이던스 SaaS 플랫폼을 제공하는 Kaliber Labs는 AI를 활용하여 수술을 분석하고 환자 및 외과의에게 솔루션을 제공합니다. 생성형 AI를 사용하여 합성 수술 비디오 데이터를 생성하며 수술 결과를 개선하는데 기여합니다.
4. Retrace: 치과용 AI 스타트업 Retrace는 환자별 해부학을 모방하는 제너레이티브 AI 모델을 개발하고 NVIDIA GPU를 활용합니다. 이를 통해 진단 정확도를 개선하고 보험금 처리 및 위험 관리를 지원합니다.
5. Segmed: AI 의료 영상 데이터 스타트업인 Segmed는 1,800만 건의 의료 영상 연구를 보유하고 있으며, AI 학습 및 검증을 위한 합성 의료 영상 데이터를 생성합니다. 이를 통해 AI 기술을 개발하고 향상시키는 데 활용됩니다.
6. Subtle Medical: Subtle Medical은 병원 및 영상 센터에서 빠른 방사선 검사를 위해 NVIDIA GPU를 활용한 가속화된 제너레이티브 AI를 사용합니다. 더 빠른 이미징은 환자 경험을 개선하고 시설의 수익을 높이는 데 도움이 됩니다.
7. Syntho: 합성 데이터 플랫폼인 Syntho는 실제 데이터를 모방한 자체 합성 데이터를 생성하는 Syntho 엔진을 개발합니다. 이 엔진은 NVIDIA GPU에서 실행되며 민감한 데이터를 다루는 글로벌 업계 리더들에게 사용되고 있으며 임상시험 및 의료 데이터 처리에 기여합니다.

생성형 AI와 Large Language Models (LLM)의 발전은 현대 기업 및 의료 분야에 적용될 혁신의 첫걸음일 뿐입니다. 이러한 혁신은 미래에 더욱 광범위하게 적용되고, 기업들에게 창의성을 민주화하고 더욱 신속한 의사 결정 및 고객 요구 대응 능력을 부여할 것으로 예상됩니다.

• 미션 크리티컬 업무: 제너레이티브 AI와 LLM은 미션 크리티컬 업무에 혁신을 가져옵니다. 이러한 기술은 실시간 데이터 분석 및 의사결정을 지원하고, 예측 및 예방을 위한 데이터 모델링을 개선합니다. 특히, 긴급한 의료 상황에서 의사와 의료진에게 신속한 정보 제공과 의사 결정을 지원함으로써 환자 생명을 구할 수 있는 중요한 역할을 합니다.
• HCLS 도메인별 검색 엔진: 생명 과학 및 건강 관리 분야에서, 제너레이티브 AI와 LLM은 도메인 특화 검색 엔진의 개발을 촉진합니다. 이러한 엔진은 의료 문헌, 연구 결과, 환자 기록 등을 효율적으로 검색하고, 의사, 연구자, 환자에게 관련 정보를 제공하여 의료 연구와 진료를 개선합니다.
• 개인 맞춤형 의료: 제너레이티브 AI 솔루션은 개인 맞춤형 의료의 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 환자의 유전자 정보, 의료 기록, 생활 양식 등을 기반으로 한 맞춤형 치료법 및 예방 조치의 개발에 사용됩니다. 이를 통해 환자들은 최적의 의료 서비스를 받을 수 있으며, 진료 효율성과 효과성이 향상됩니다.

이러한 혁신은 기업들이 기존의 제한된 자원으로 더 많은 일을 수행할 수 있게 하며, 고객 중심의 접근 방식을 강화하고 변화하는 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 도움이 될 것입니다. 앞으로 더 많은 분야에서 제너레이티브 AI와 LLM의 활용이 확대될 것으로 예측되며, 이러한 기술을 활용하는 기업들은 혁신의 선두주자로 나아갈 것입니다.

https://www.linkedin.com/pulse/generative-ai-startups-watch-healthcare-life-sciences-renee-yao/