클라우드, 코로나19 위기 극복에 힘을 더하다

따뜻한 봄날이 되면 코로나가 사라질 것이라는 코로나 초기의 큰 기대와는 달리, 코로나는 전 세계적인 팬데믹으로 확대되었습니다. 1년 넘게 코로나로 인해 일상에서 적잖은 변화를 겪어야만 했습니다. 가정에서는 온라인 기반의 서비스와 소비가 더욱 증가하였고, 직장에서는 재택근무?원격근무라는 새로운 업무 방식을 경험했습니다. 사회적 거리 두기와 비대면?비접촉이라는 단절된 환경이 장기간 지속되면서 일부에서는 코로나 블루에 빠지는 상황이 발생하기도 했습니다.

코로나 백신의 접종률이 점차로 높아지면서 머지 않아 코로나는 종식할 것으로 예상합니다. 2021년 5월 18일 기준, 전 세계적으로 1회 이상 접종을 한 인구비율은 9.3%를 상회하고 있으며, 접종을 완료한 인구비율도 4.71%에 달합니다.

[그림 1] 전 세계 코로나 백신 접종 추이 (출처: Our World in Data, 2021.5.18.)

이는 의료 현장에서 코로나와 직접 맞서 싸우는 의료진과 더불어, 그 어느때보다도 빠르게 백신을 개발하고자 했던 연구원들의 최선의 노력과 성과에서 비롯되었을 것으로 생각합니다. 사실 코로나 이전에는 감염성 질병에 대한 백신을 수년 내에 생산한 적이 없었다고 합니다. 그러함에도 코로나의 감염 및 확산 속도를 감당하기 위해 최대한 빠른 기간 내 백신을 개발하는 것은 모두의 관심사이고 염원이었습니다. 드디어 인류 역사상 가장 빠른 기간 내 백신을 만들어냈습니다. 이 기록은 사스, 메르스 등 과거의 신종감염병 경험이 주효했지만, 다른 한편으로는 다양한 디지털 기술의 지원이 있었기에 가능했습니다. 이 글에서는 코로나 위기를 극복하기 위해 클라우드의 힘을 어떻게 활용하고 있는지 사례를 소개하고자 합니다.

백신 연구를 돕는 사이언스 클라우드

전 세계적으로 코로나가 확산하던 2020년 1월, 캐나다의 빅토리아대학교와 Compute Canada는 Folding@Home 프로젝트를 통해 코로나 바이러스 연구를 시작하였습니다. 코로나 바이러스는 독특한 돌기 모양의 스파이크 단백질로 이루어져 있고 인간의 폐 세포 표면에 있는 ACE2 단백질을 통해 침입한다고 알려져 있습니다. 하지만 당시의 실험 기술로는 단백질의 접힘과 구조를 관찰하기 어려웠습니다. 그래서 연구팀은 바이러스 연구에 사이언스 클라우드인 Arbutus를 도입하기로 결정하였고, 클라우드 기반의 분자 동역학 시뮬레이션을 진행할 수 있게 되었습니다. 이로써 코로나 바이러스 단백질의 작용 과정을 시각화하고 이해할 수 있었고, 이 과정을 막을 수 있는 신약 후보물질을 발견하는 데 한층 더 다가갈 수 있었습니다.

2014년, 빅토리아대학교는 캐나다 연구원들을 지원하기 위해 West Grid, 셰르브루크대학교와 제휴하여 ‘Arbutus’라는 리서치컴퓨팅서비스를 구축하였습니다. Arbutus는 2015년에 Compute Canada의 연구 과제를 호스팅하면서 캐나다의 4대 사이언스 클라우드로 선정된 바 있는 캐나다 최대의 사이언스 클라우드입니다. Arbutus는 세 차례의 업그레이드 과정을 거치면서 30,000개 이상의 가상 CPU, 104개의 Tesla V100-PCIE-32GB GPU, 140TB 이상의 RAM, 18PB 이상의 Storage를 갖추었고, AI, 바이오인포매틱스, 분자 동역학 등의 빅데이터에 대해서도 고속 병렬 처리를 지원할 수 있습니다.

미국의 모더나는 설립한 지 이제 10년이 조금 넘었지만, 코로나 백신 덕분에 더욱 유명해졌습니다. 모더나는 코로나 발병 초기부터 백신 연구를 시작하였습니다. 백신 연구는 일반적으로 수년이 걸리는 작업이지만, 모더나가 단기간에 백신 연구와 생산에 성공할 수 있었던 것은 클라우드 기반의 Drug Design Studio를 구축하면서였습니다. Drug Design Studio를 통해 새로운 mRNA 구조를 설계하고 AI 알고리즘을 사용하여 최적화할 수 있었습니다. 또한 품질 관리를 자동화하는 알고리즘이 있어 사람이 일일이 수작업으로 검토하던 시간을 단축할 수 있었고, 인간의 눈에 보이지 않는 부분까지 감지할 수 있어 분석 품질까지 향상할 수 있었습니다.

임상 솔루션을 지원하는 다이나믹 클라우드

2020년 봄, 미국에서만 160,000개 가량의 인공호흡기가 부족할 것으로 예상하였습니다. 인공호흡기는 코로나 중증환자들에게 매우 중요한 의료기기입니다. 미국 전역에서 인공호흡기의 추가 조달이 어려운 상황이었기 때문에, 미국의 듀크대학교 의과대학은 코로나 대유행에 대비하여 인공호흡기의 용량을 확장하기로 계획하였고, 인공호흡기를 분할하여 다수의 환자가 동시에 사용하는 방안을 수립하였습니다. 하지만, 인공호흡기의 수는 제한되어 있었고 환자의 수는 얼마나 증가할 지조차 짐작하기 어려운 상황이었습니다. 더군다나 인공호흡기의 분할 사용과 이를 지원하는 소프트웨어에 대해서는 FDA 승인도 받아야 했습니다.

코로나 응급 상황을 가정하고 제한된 수의 인공호흡기로 환자별 상태, 조건, 의료 환경 등과 관련하여 수억 개의 임상 변수를 시뮬레이션해야만 했습니다. 하나의 인공호흡기를 여러 환자에게 동시에 사용하는 상황을 가정하여 인공호흡기에서 환자의 폐로 흘러가는 공기의 질량과 에너지, 환자의 상태와 폐에서의 순응도와 저항을 실험해야 하는 매우 복잡한 시뮬레이션이었습니다. 단순 시뮬레이션만으로도 146,000여 개의 중간 csv 파일이 생성될 정도였습니다. 이에 연구진은 병렬 프레임워크를 지원하는 다이나믹 클라우드를 시뮬레이션 환경에 적용하였고, 엄청난 양의 변수를 효율적으로 운영하며 시뮬레이션할 수 있었습니다. 또한, COVID-19 HPC 컨소시엄을 통해서 24,000개의 코어 기반의 아키텍처를 설계하였고, 72시간 동안 800,000 컴퓨팅 시간을 시뮬레이션하는 데에도 성공하였습니다.

자가진단을 위한 테스팅 클라우드

사회적 거리 두기는 코로나 팬데믹 동안 우리 일상에서 경험하고 있는 큰 사회적 변화입니다. N차 감염 등 코로나 확산을 막는 주요 방법 중의 하나이기 때문입니다. 사회적 거리 두기와 함께 인구, 거리, 코로나 선별진료소 등의 제약이 있는 곳에서는 자가진단 또한 감염을 막는 중요한 역할을 하고 있습니다. 미국의 스탠포드대학교 의과대학은 샌프란시스코 베이 지역의 코로나 발병률을 추정하기 위해 Vera 클라우드 테스팅 플랫폼을 개발하였고, 현재도 Vera를 통해 진단 결과를 수집하고 모니터링하고 있습니다. Vera는 샌프란시스코 지역 주민을 위해 스탠포드대학교를 중심으로 개발한 플랫폼이었지만, 구상 단계에서부터 향후 미국 전역에서 사용할 수 있도록 클라우드 기반으로 설계하였습니다. 실제로 학교, 공중보건국, 기업 등 다양한 지역사회에서 Vera 클라우드를 통해 가상의 조직을 구성하여 자체적으로 테스팅 서비스를 운영하고 있다고 합니다. 또한 Vera는 SCAN(Seattle Coronavirus Assessment Network)의 역학 테스팅 플랫폼을 확장하는 데에도 도움을 주고 있습니다. Vera의 궁극적인 목표는 지역 내에서의 취약계층에 대한 불평등한 테스트 기회를 해소하는 한편, 편리하고 신속한 자가진단시스템을 구축하여 학생들은 다시 학교로 돌아가고 기업은 재개할 수 있도록 돕는 것입니다.

스탠포드대학교는 본격적인 Vera 플랫폼 개발에 앞서 샌프란시스코 베이 지역 내 12개 카운티에서 100,000여 명의 참가자를 모집하고 CATCH(Community Alliance to Test Coronavirus) 파일럿 연구를 진행하였습니다. 해당 지역의 거주자는 무료로 등록할 수 있는데, 온라인에 가입하여 증상과 노출에 대한 정보를 입력합니다. 홈 테스트 키트를 받은 후, 자신의 샘플을 수집하여 우편으로 전달합니다. 모든 참가자는 CATCH 시스템에서 코로나 검사 결과를 확인할 수 있었습니다.

마무리

코로나는 일찍이 사람들의 사이를 떨어뜨리려 하는 훼방꾼과도 같았습니다. 하지만, 이러한 방해에도 불구하고 클라우드는 의료 혁신과 협업을 가능하게 함으로써, 빠른 시일 내 일상으로 돌아갈 수 있도록 촉진하고 있습니다. 클라우드는 의료 분야에서 새로운 디지털 혁신을 가속하는 원동력이 될 것입니다. 클라우드로 인해 전혀 예상치 못한 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 기회가 만들어질 것이며, 백신이나 의료장비를 지금보다 더 빠르게 개발할 수 있을 것입니다.

# References
[1] https://www.infoworld.com/article/3586597/cloud-adoption-in-a-post-covid-world.html
[2] https://ourworldindata.org/covid-vaccinations?country=OWID_WRL
[3] https://onlineacademiccommunity.uvic.ca/rcs/shared-computing/
[4] https://www.computecanada.ca/featured/harnessing-the-power-of-scientific-cloud-computing-to-fight-covid-19/
[5] https://www.modernatx.com/mrna-technology/research-engine
[6] https://ieeexplore.ieee.org/document/9201333
[7] https://med.stanford.edu/vera.html
[8] https://news.microsoft.com/innovation-stories/stanford-vera-cloud-testing/



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