갤럭스, AI 단백질 설계 경쟁력 확인

공통 타깃 9개 중 8개서 결합 항체 확보

[뉴스토마토 김양균 기자] 갤럭스가 인공지능(AI) 단백질 설계 플랫폼 ‘갤럭스디자인(GaluxDesign)’이 글로벌 드노보(de novo) 항체 설계 연구와의 비교에서 가장 우수한 성과를 보였습니다. 

 

연구는 주요 드노보 항체 설계 연구 중 공통으로 비교할 수 있는 9개 단백질 타깃을 기준으로 진행됐습니다. 비교 대상에는 미국 나블라바이오(Nabla Bio)의 JAM-2와 차이디스커버리(Chai Discovery)의 Chai-2 등이 포함됐습니다. 공통 타깃 9개 기준 비교에서 갤럭스디자인은 8개 타깃에서 결합 항체 확보에 성공, JAM-2 5개, Chai-2 4개 대비 가장 높은 타깃 단위 성공률을 보였습니다.

 

드노보 항체 디자인 플랫폼 비교(사진=갤럭스)

 

드노보 항체 설계는 기존 항체를 탐색하는 방식이 아니라, AI가 특정 단백질 타깃에 결합할 수 있는 항체를 새롭게 설계하는 기술입니다. 앞서 갤럭스는 서로 다른 8개 타깃 부위에 대해 각 50개의 AI 설계만으로 30% 이상의 결합 항체 성공률을 기록한 바 있습니다.

 

박태용 부사장은 “드노보 항체 설계 분야는 여러 타깃에서 원하는 결합 항체를 얼마나 안정적으로 설계할 수 있는지 입증하는 단계로 발전하고 있다”며 “결합 항체를 빠르고 일관되게 확보할 수 있으면 이후 신약 개발 과정을 앞당길 수 있다”고 밝혔습니다.

 

김양균 기자 [e-mail]

이 기사는 뉴스토마토 보도준칙 및 윤리강령에 따라 강영관 산업2부장이 최종 확인·수정했습니다.