AI 기반 신약개발 기업 갤럭스가 항체 발굴 방식의 패러다임 전환을 보여주는 성과를 내놨다. 갤럭스는 자체 플랫폼 ‘갤럭스디자인(GaluxDesign)’을 활용해 타깃당 단 50개의 설계만으로 약물 수준의 결합력을 가진 항체 후보를 확보했다고 26일 밝혔다. 전통적인 항체 발굴 과정은 동물 면역 반응이나 방대한 서열 라이브러리 스크리닝을 기반으로 한다. 그러나 원하는 항체가 생성될지조차 예측이 어렵고, 확보된 항체도 친화도 향상·면역원성 개선 등 추가 최적화 단계를 거치는 데 1년 이상 소요되는 경우가 빈번했다. AI 기반 설계 기술이 도입되면서 이러한 한계는 일정 부분 해소됐지만, 그 역시 수십만~수백만 개의 후보를 생성·평가하는 대규모 탐색 구조가 일반적이었다. 갤럭스는 이번 결과를 통해 항체 설계 기술이 ‘탐색’ 중심에서 ‘정밀 설계’ 단계로 진입했음을 강하게 입증했다. 회사는 최소 설계 세트인 50개만으로도 30% 이상의 후보가 타깃에 정확히 결합하는 결과를 확인했다. 이는 기존 실험 기반 스크리닝 대비 수천 배 높은 성공률이자, 글로벌 학계에서 보고된 다섯 개의 드노보 항체 설계 그룹 중에서도 최상위권 성과로 평가된다. 특히 성공한 항체 중 상당수는
AI 신약개발 기업 갤럭스(대표 석차옥)가 원자 수준에서 정밀하게 설계된 항체 개발 성과를 발표하며 글로벌 바이오 시장의 주목을 받고 있다. 갤럭스는 자사의 단백질 설계 플랫폼 ‘갤럭스 디자인(GaluxDesign)’을 활용해 8개 치료 타깃에 대한 항체 설계에 성공했다고 22일 밝혔다. 이번 성과는 지난 3월 6개 타깃을 대상으로 한 드노보(de novo, 완전히 새로운) 항체 설계 결과 이후 플랫폼의 확장성과 정밀성을 다시 한번 입증한 것이다. 갤럭스가 이번에 설계에 성공한 타깃 단백질은 ▲PD-L1 ▲HER2 ▲EGFR(S468R) ▲ACVR2A/B ▲FZD7 ▲ALK7 ▲CD98hc ▲IL-11 등 총 8종이다. 특히 항노화 타깃으로 꼽히는 IL-11에 대해서는 기존에 알려진 항원–항체 구조 정보가 전혀 없었음에도 불구하고 새로운 항체 설계에 성공했으며, 다양한 결합 부위에 작용하는 항체를 도출해 기능적 다양성까지 구현할 수 있음을 증명했다. 이는 플랫폼이 전례 없는 새로운 항체 설계까지 가능하다는 것을 보여준다. 또한 EGFR-S468R, FZD7 타깃의 경우 1~2개의 아미노산 차이만으로도 특정 돌연변이나 유사 단백질을 구별할 수 있는 항체 설계에
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