인공지능(AI) 신약개발 기업 갤럭스는 자사 플랫폼 '갤럭스디자인'을 활용해 타깃당 50개 설계만으로 약물 수준의 결합력을 갖춘 항체 후보를 확보하는 데 성공했다고 26일 밝혔다.
뉴시스 보도에 따르면, 회사는 항체가 우연히 발견되는 기존 방식에서 벗어나 필요한 기능을 처음부터 설계해 단기간에 확보할 수 있게 됐다고 말했다.
전통적인 항체 발굴은 동물 면역 반응 등 실험적 방법에 의존해 원하는 항체가 나올지 예측하기 어려웠다. 또 항체 발굴 과정에 1년 이상 소요되는 경우가 일반적이다.
갤럭스는 이러한 한계를 극복하기 위해 AI 기반 항체 설계 기술을 통해 여러 타깃에 대해 강한 결합력을 갖춘 항체를 설계 및 검증했다. AI가 예측한 구조가 극저온 전자현미경(Cryo-EM) 실험 구조와 정밀하게 일치함을 보이며 플랫폼의 정밀성과 범용성을 입증했다.
갤럭스는 이번 연구를 통해 광범위한 탐색없이 단 50개의 정제된 설계만으로도 30% 이상이 치료 타깃에 정확히 결합하는 결과를 나타냈다.
갤럭스에 따르면 이번 결과는 전통적 실험 방법은 물론 기존 AI 접근법과 비교해도 수천 배에 달하는 고도화이자, 현재까지 보고된 다섯 그룹의 드노보(완전히 새로운) 항체 설계 사례 중에서도 최상위권에 해당하는 성공률이다.
이 중 다수는 별도의 최적화 없이도 한 달 이내 약물 후보로 개발 가능한 수준의 결합력을 보였다고 회사는 전했다.
석차옥 갤럭스 대표는 "이번 연구는 항체를 발견하는 시대에서 필요한 항체를 처음부터 설계하는 시대로의 전환을 보여주는 결과로, 기존 방식으로는 확보하기 어려웠던 차별화된 항체 치료제 개발에 본격적으로 도전할 것"이라고 말했다.
Copyright ⓒ 모두서치 무단 전재 및 재배포 금지
본 콘텐츠는 뉴스픽 파트너스에서 공유된 콘텐츠입니다.
