[지디넷코리아]로어와 그의 동료들은 매년 최대 4000만 개의 데이터를 생성하는 실험으로 항상 바쁘다. 그리고 어벤티스(Aventis)는 연구과정을 효율화하고 대용량 정보를 부하 없이 처리할 수 있는 새로운 기술에 투자를 집중하고 있다.

로어는 현재 뉴저지 지사에서 모든 관련 프로젝트 데이터를 한 화면에 나타낼 수 있는 최신 컴퓨터 시스템 환경에서 근무하고 있다. 그는 "급증하는 IT 데이터로 인해 IT 의존도가 높아지고 있다“라고 말했다.

또한 로어는 IT에 의존하기 위해 실제로 투자하고 있다고 했다. 비록 구체적인 정보는 밝히지 않았으나 프랑스에 본사를 두고 있는 어벤티스는 지난해 연구개발에 사용한 30억 달러 중 IT가 많은 부분을 차지했다고 전했다.

생명과학 분야의 IT 투자는 늘어가고 있는 추세다. 제약회사, 정부출연 연구기관 및 관련기관들은 컴퓨터 장비와 서비스를 신속하게 도입하고 있다.

연구기관인 IDC에 의하면 생명과학 단체들은 2006년이면 기술관련 분야에 300억 달러 정도가 투자될 것이며 이는 2001년의 120억 달러에 비해 엄청나게 증가한 것이라고 전했다.

하지만 이러한 엄청난 투자 뒤에는 두 개의 중요한 요소가 있다. 생명과학 연구가 엄청난 속도로 발전하면서 과학자들은 자신의 책상에 쌓여만 가는 엄청난 양의 생의학 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 찾게 됐다.

또한 제약회사들은 신약 개발 속도를 단축하고 더욱 효율적으로 진행할 필요가 생겼다. 이는 제약관련 특허들의 시한이 만료되고 연구개발 비용이 상승하고 있기 때문이다.

외부의 압력도 이러한 경향을 증폭시키고 있다. FDA는 정보를 전자적인형태로 제출하거나 관리하는 기업을 위해 관련 법안을 재검토하고 개정할 것으로 보인다. 일부 인사들이 말하는 디지털 서명의 사용과 같은 '제약 Y2K' 가이드라인이 그것이다.

결국 이 모든 것은 새로운 접근방식을 낳았다. 즉 힘들고 전통적인 ‘전통적인 실험실’연구를 컴퓨터 기술과 시뮬레이션을 통한 실험이 대부분 대체하기 시작한 것이다.

IDC의 그룹 부사장이자 생명과학 전문가인 데브라 골드파브는 "앞으로 10년 동안 생명과학산업은 완전히 변신해 기존의 빈약한 실험실에서 벗어나 데이터베이스에 기반 한 실험실이 될 것이다"라고 말했다.

게놈 연구, 데이터 증가 속도 '상상 초월'
기존의 제약회사들은 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 이용해서 실험 데이터를 저장하고 분석했다. 뿐만 아니라 이러한 결과물은 FDA에 의한 복잡한 약물승인 절차를 밟아야 한다. 그러나 지난 2000년 인간 게놈이 밝혀지자 컴퓨팅 수요는 근본적으로 형태가 바뀌었다.

NIH(National Institutes of Health)의 NCRR(National Center for Research Resources) 에서 생의학 기술부서 디렉터로 근무하는 마이클 마론 박사는 게놈의 해독으로 생의학 연구에 의해 생산되는 정보는 이제 15개월마다 두 배씩 증가하고 있다고 전했다.

즉 단백질의 성분과 역할을 밝히는 작업이 1년에 12TB의 데이터를 생산한다는 것이다. 이러한 정보 규모는 미 국회도서관에 저장된 정보의 양과 비슷하다.

또 마론 박사는 인텔 공동 창업자 고든 무어가 말한 컴퓨터 칩의 트랜지스터 개수는 매 2년마다 2배로 증가한다는 무어의 법칙을 들며 "데이터 증가율은 무어의 법칙을 넘어선다. 수집중인 데이터의 대부분은 인간이 검색하지는 않고 기계가 판독작업을 하게 될 것이다"라고 설명했다.

NIH는 지난해의 236억 달러 예산 가운데 1~2%만을 IT에 투자했다. 이러한 투자액은 NIH 과학자들이 급증하는 데이터에 대해 제대로 이해할 수 있는 환경을 조성하기에는 적은 투자액이라고 마론은 말했다.

그는 "더욱 체계적인 접근방식이 필요하다. 즉 IT는 매우 중요한 역할을 하게 될 것이다. IT는 생의학연구의 모든 면에서 중요하게 될 것"이라고 덧붙였다.

IT는 신약개발에 있어서 최근의 과학적 성취 이전에도 필수적 역할을 하고 있었다. 어벤티스의 로어에 따르면 1990년대 이미 96개의 구멍이 있는 접시 크기의 색인카드에 각각 담겨진 합성물을 로봇을 이용해 테스트할 수 있었다. 이후 장비의 소형화로 같은 크기의 접시에 1536개의 실험 튜브를 집적할 수 있게 됐다.

로어는 "데이터를 보다 빠르게 생성해내는 것보다 데이터베이스가 정보를 더욱 유용하게 만드는데 힘을 쏟고 있다"고 했다.