바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 이주연 기자

AI기반 항체 ‘타깃당 50개 설계’만으로 “평균 성공률 31.5%” 달성..기존 대량탐색 比 성공률 수천배↑

▲드노보(de novo) 설계 항체가 모든 타깃에서 결합력을 보이면서 평균 31.5% 성공률을 기록한 사진(출처=갤럭스)

인공지능(AI) 신약개발 기업 갤럭스(Galux)는 자사 플랫폼 ‘갤럭스디자인(GaluxDesign)’을 활용해 타깃당 50개 설계만으로 약물수준의 결합력을 갖춘 항체후보를 확보하는 데 성공했다고 26일 밝혔다.

이는 항체가 우연히 발견되는 기존방식에서 벗어나, 필요한 기능을 처음부터 설계해 단기간에 확보할 수 있음을 보여주는 중요한 성과라고 회사는 강조했다.

전통적인 항체발굴 방식은 동물면역반응이나 방대한 라이브러리 스크리닝처럼 실험적 방법에 의존해서 원하는 항체가 나올지 예측하기 어려웠다. 확보된 항체도 면역원성 개선, 친화도 향상 등 여러 최적화 단계를 거쳐야 해서 발굴과정에 1년이상 소요되는 경우가 일반적이었다.

이러한 한계를 극복하기 위해 AI기반 항체설계 기술은 대규모 설계를 통해서 가능한 구조 및 서열 공간을 넓게 탐색하는 방식으로 발전해왔다. 갤럭스는 해당 방식을 통해 여러 타깃에 대한 강한 결합력을 갖춘 항체를 설계 및 검증하고, AI가 예측한 구조가 저온전자현미경(Cryo-EM)을 통한 실험구조와 1Å(10^-10m) 오차수준에서 정밀하게 일치함을 확인했다.

갤럭스는 광범위한 탐색 없이 타깃당 50개씩의 정제된 설계만으로도 전체 타깃에서 평균 31.5%가 정확히 결합하는 결과를 확인했다. 회사에 따르면 이는 전통적 실험방법은 물론 기존 AI 접근법과 비교해도 수천배에 달하는 고도화라고 설명했다.

특히 이 중 다수는 별도의 최적화 없이도 약물후보로 개발가능한 수준의 결합력을 보여, 한달 이내 설계와 검증을 완료해 약물수준의 항체후보를 확보할 수 있을 것으로 기대한다.

석차옥 갤럭스 대표는 “드노보 항체설계 기술은 전세계적으로도 아직 다섯 곳만 성공사례를 보고한 난이도가 높은 기술”이라며 “갤럭스는 대규모 설계방식의 접근부터 정제된 정밀설계 단계까지 실제 실험적 검증을 통해 플랫폼의 성능을 꾸준히 증명해 왔다. 이번 연구는 항체를 ‘발견(discovery)’하는 시대에서 필요한 항체를 처음부터 ‘설계(design)’하는 시대로의 전환을 명확히 보여주는 결과로, 이를 기반으로 기존 방식으로는 확보하기 어려웠던 차별화된 항체 치료제 개발에 본격적으로 도전할 것”이라고 말했다.

갤럭스는 이번 성과를 바탕으로 GPCR, 이온채널 등 기존기술로 접근이 어려운 고난도 타깃으로 항체 설계연구를 확장하고 있으며, 다양한 국내외 제약사들과의 협력을 통해 차별화된 AI설계 항체가 빠르게 임상단계로 진입할 수 있도록 개발을 가속화할 계획이다.