갤럭스는 인공지능(AI) 플랫폼으로 ‘드노보(de novo)’ 항체를 설계하는 데 성공했다고 17일 밝혔다. 드노보 항체란 기존 항체 라이브러리 등에 의지하지 않고 AI가 설계한 완전히 새로운 항체를 말한다. 전 세계에서 드노보 항체 설계에 성공한 기업은 단 세 곳뿐이다.
갤럭스는 단백질 디자인 플랫폼 ‘갤럭스 디자인’을 활용해 AI 기반 드노보 항체 설계의 정밀성과 확장 가능성을 입증하는 연구 결과를 발표했다. 갤럭스 관계자는 “이번 연구는 다양한 치료제 타깃 단백질에 대해 AI만으로 항체를 설계한 최초의 사례”라며 “실험적으로 구조가 밝혀지지 않은 단백질 포함 6개 타깃에 대해 항체를 설계해 AI 플랫폼이 다양한 타깃에 적용될 가능성을 보여줬다”고 설명했다.
기존 항체 개발은 생체 면역 반응을 활용하거나 항체 라이브러리 스크리닝에 의존하는 방식이었다. 반면 AI가 완전히 새로운 항체를 설계하는 드노보 항체는 신약개발 분야에서 가장 도전적인 기술로 평가된다. 현재까지 갤럭스를 포함해 전 세계 단 세 곳만이 드노보 항체 설계에 성공한 것으로 알려져 있다.
바이오아카이브에 공개된 이번 연구에서 회사는 ‘PD-L1’, ‘HER2’, ‘EGFR(S468R)’, ‘ACVR2A/B’, ‘FZD7’, ‘ALK7’ 등 6개의 치료 타깃에 대한 항체를 설계하고 결합력을 검증했다. 특히 기존에 구조 정보가 없는 ALK7에 대해서도 결합 항체를 도출하는 데 성공했다. 앞으로 ‘GPCR’, 이온 채널 등 구조가 밝혀지지 않은 단백질을 타깃으로 한 범용적인 항체 설계에도 기술이 확장될 가능성을 보여준다는 것이 회사 측 설명이다.
갤럭스에 따르면 설계된 항체들은 상업용 치료 항체와 동등하거나 더 우수한 결합력과 안정성을 보였다. 단일 아미노산 차이를 구별할 정도의 높은 분자적특이성을 나타내며 신약개발 초기 과정에서 약물의 부작용을 최소화하는 설계가 가능하다는 점도 입증했다.
석차옥 갤럭스 대표는 “드노보 항체 설계는 원자 수준의 정밀성과 물리화학적 원리에 대한 깊은 이해가 요구되는 복잡한 문제”라며 “이번 연구에서 갤럭스 디자인의 높은 설계 정밀도를 확인한 만큼 신약 개발의 효율성과 성공률을 획기적으로 높일 수 있을 것”이라고 말했다.
