“AI 항체 설계, 재현성 경쟁으로” 갤럭스, 공통 타깃 비교 결과 공개

• AI 기반 항체 설계 경쟁이 단순 성능 시연을 넘어 공통 타깃 기반 비교와 재현성 검증 단계로 이동하고 있다.

  AI 신약개발 기업 갤럭스(대표이사 석차옥)는 자사의 AI 단백질 설계 플랫폼 ‘갤럭스디자인(GaluxDesign)’이 최근 공개된 글로벌 드노보(de novo) 항체 설계 연구들과의 비교에서 높은 결합 성공률을 보였다고 19일 밝혔다.

  이번 비교는 최근 공개된 드노보 항체 설계 연구 가운데 공통으로 비교 가능한 9개 단백질 타깃을 기준으로 진행됐다. 비교 대상에는 미국 나블라바이오(Nabla Bio)의 ‘JAM-2’, 차이디스커버리(Chai Discovery)의 ‘Chai-2’ 연구가 포함됐다. 세 연구 모두 바이오아카이브(bioRxiv)에 공개된 논문 기준이다.

  
  

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  ▲ 공통 타깃 9개 기준 드노보 항체 설계 플랫폼 비교 결과. 갤럭스디자인은 9개 중 8개 타깃에서 결합 항체를 확보했다고 밝혔다. /자료=갤럭스

  
  

  갤럭스는 동일한 타깃에 대해 각각 50개의 항체 후보를 AI로 설계한 뒤 실험적으로 검증했다고 설명했다. 그 결과 9개 타깃 중 8개에서 실제 결합이 확인된 항체 후보를 확보했다고 밝혔다. 공개된 비교 연구에서는 JAM-2가 5개, Chai-2가 4개 타깃에서 결합 항체를 보고했다.

  드노보 항체 설계는 기존 항체를 탐색하는 방식이 아니라 AI가 특정 단백질 타깃에 결합할 수 있는 항체를 새롭게 설계하는 기술이다. 그동안 플랫폼별로 서로 다른 타깃과 실험 조건에서 성과를 발표해 직접 비교가 쉽지 않았다.

  이번 결과는 AI 항체 설계 경쟁이 단순 가능성 입증을 넘어 다양한 타깃에서 얼마나 안정적으로 결합 항체를 설계할 수 있는지 검증하는 단계로 이동하고 있음을 보여준다는 해석도 나온다.

  갤럭스는 결합 항체 평가 과정에서 결합 강도에 따라 strict·relaxed 기준을 구분해 적용했다고 설명했다. 회사에 따르면 strict 기준은 ‘100 nM ELISA OD >1.8’, relaxed 기준은 ‘100 nM ELISA OD >0.2’다.

  다만 결합 성공 기준과 실험 조건은 회사마다 차이가 있어 직접 비교에는 한계가 있다는 점도 고려해야 한다.

  이번 비교 연구는 갤럭스가 지난해 11월 발표한 정밀 항체 설계 연구의 연장선에 있다. 당시 회사는 서로 다른 8개 타깃 부위에 대해 각 50개의 AI 설계만으로 30% 이상의 결합 항체 성공률을 기록했다고 발표한 바 있다.

  갤럭스 박태용 부사장은 “드노보 항체 설계 분야는 이제 가능성을 넘어 다양한 타깃에서 원하는 결합 항체를 얼마나 안정적으로 설계할 수 있는지 입증하는 단계로 빠르게 발전하고 있다”며 “결합 항체가 곧바로 치료제를 의미하는 것은 아니지만, 이를 빠르고 일관되게 확보할 수 있다면 이후 신약개발 과정을 크게 앞당길 수 있다”고 말했다.

  
  

• 김정아 기자 [e-mail]

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