AI 단백질 신약 설계 기업 갤럭스가 글로벌 제약사 베링거인겔하임과 인공지능(AI) 기반 정밀 단백질 설계를 위한 공동 연구 계약을 체결했다. 국내 AI 단백질 설계 기업이 글로벌 톱티어 제약사와 공식 공동 연구를 추진하는 첫 사례로, 국내 신약개발 기술의 글로벌 경쟁력을 입증한 의미 있는 성과로 평가된다. 갤럭스는 이번 협력을 계기로 글로벌 제약 시장에서 기술 신뢰도를 한층 강화할 계획이다. 이번 공동 연구는 갤럭스의 AI 단백질 설계 플랫폼 ‘갤럭스디자인(GaluxDesign)’을 활용해 특정 기능을 수행하는 단백질을 최초 설계 단계부터 구현할 수 있는지를 검증하는 데 초점을 맞춘다. 기존 탐색 중심의 단백질 발굴 방식과 달리, AI가 요구 기능을 반영해 완전히 새로운 단백질을 설계하는 접근으로, 신약 후보 발굴 방식의 근본적 변화를 예고하는 연구다. 갤럭스는 올해 드노보(de novo) 항체 설계 분야에서 연이어 성과를 발표하며 기술력을 입증해 왔다. 상용 항체 치료제 수준의 결합력인 피코몰(pM) 단위 결합력을 가진 신규 항체 설계에 성공했으며, 설계 구조의 정확성 역시 실험적으로 검증했다. 이는 AI 설계 결과가 실제 생물학적 기능으로 구현 가능함을
AI 신약 개발 기업 갤럭스(대표이사 석차옥)가 서울대학교 연구팀과 함께 신약 후보 물질의 T세포 면역원성을 정밀하게 예측하는 인공지능(AI) 모델 'T-SCAPE (T-cell Immunogenicity Scoring via Cross-domain Aided Predictive Engine)'를 개발했다고 11일 밝혔다. 해당 연구 성과는 국제 학술지 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 게재됐다. 면역원성은 단백질 기반 치료제 개발에서 중대한 리스크로 고려되는 요소 중 하나로, 약효의 약화나 치료제에 대한 강한 면역 반응으로 이어질 수 있다. 그러나 관련 데이터의 부족과 면역 기전의 복잡성 때문에 이를 정량적으로 예측하는 것은 여전히 어려운 과제로 남아 있다. T-SCAPE는 면역원성에 대한 직접적인 데이터가 제한적인 상황에서 예측력을 극대화할 수 있도록 다양한 면역학적 관련 데이터를 통합적으로 학습하도록 설계됐다. 인간/비인간 펩타이드 서열, MHC 결합 정보, T세포 수용체(TCR) 상호작용, T세포 활성화 실험 데이터 등 서로 다른 유형의 생물학적 데이터를 연결해, 단일 데이터 기반 모델이 파악하기 어려운 복합적인 패턴까지 반영할
AI 신약개발 기업 갤럭스가 국내 대표 바이오의약품 기업 셀트리온과 손잡고 다중항체 기반 차세대 자가면역질환 치료제 공동 개발에 나선다. 양사는 갤럭스의 AI 기반 단백질 설계 기술과 셀트리온의 글로벌 항체 개발 역량을 결합해 복합 면역 경로를 정밀하게 조절하는 혁신 치료제 개발에 속도를 낸다는 계획이다. 갤럭스는 2일, 셀트리온과의 협력을 공식 발표하며 AI 기반 항체 설계 및 후보물질 초기 검증을 담당한다고 밝혔다. 셀트리온은 비임상·임상 개발과 상업화까지 전 과정을 맡아 양사 간 역할 분담을 명확히 했다. 이번 협력은 복수의 표적을 동시에 제어하는 다중항체 개발 과정의 구조적 한계를 AI 기술로 해소한다는 측면에서 주목된다. 다중항체는 하나의 항체 분자가 여러 항원을 타깃으로 삼는 차세대 모달리티로, 복잡한 자가면역질환의 병리 기전을 한 번에 제어할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 하지만 전통적 방식은 무작위 스크리닝에 의존하기 때문에 각 표적에 결합 가능한 항체를 충분히 확보하기 어렵고, 도출한 항체들을 다양한 조합으로 실험하며 최적의 구조를 찾는 데에도 한계가 있었다. 특히 고차 구조 안정성, 표적 간 균형적 결합 특성 등은 실험 기반 접근만으로는
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 갤럭스와 항체치료제 전문 기업 이수앱지스가 인공지능 기반 바이오신약 공동연구를 위한 협약을 체결하며 차세대 단백질 신약개발 협력 체계를 공식화했다. 양사는 이번 협약을 통해 AI 설계 기술과 전주기 신약개발 역량을 결합해 연구 효율성과 성공 가능성을 높이고, 새로운 신약개발 모델을 구축하겠다는 목표를 내세웠다. 갤럭스는 독자적 AI 기반 신약 설계 플랫폼 ‘갤럭스디자인(GaluxDesign)’을 중심으로 신약 후보 발굴 기술력을 빠르게 확장해왔다. 이 플랫폼은 단백질 구조 및 서열을 드노보 방식으로 처음부터 설계해 특정 타깃 단백질에 최적화된 후보물질을 생성할 수 있다는 점이 특징이다. 기존 방식이 수많은 후보물질을 스크리닝하며 방향을 좁혀가는 반면, 갤럭스디자인은 AI와 물리화학 기반 알고리즘을 활용해 설계 단계부터 정밀도를 높여 개발 속도와 성공률을 동시에 향상시키는 접근법을 제시한다. 최근 갤럭스는 다수의 치료 타깃에서 높은 결합력을 보이는 신규 항체를 도출한 연구 결과를 발표하며 기술 경쟁력을 입증했다. 갤럭스를 창립한 석차옥 대표는 20년 이상 단백질 구조 예측과 설계 분야를 연구해 온 전문가로, 서울대 화학부에서 단백질 구조 모
AI 기술을 접목한 신약개발 패러다임이 확산되는 가운데, 갤럭스와 우정바이오(대표 천희정)가 전략적 협력으로 치료제 개발 가속화에 나선다. 양사는 30일 AI 기반 항체 치료제 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 우정바이오는 최근 오픈이노베이션 프로젝트를 통해 다양한 바이오텍들과 협업을 확대하며, AI와 최신 기술을 접목한 차세대 비임상 CRO(위탁연구) 서비스를 구축해 왔다. 이번 협약 역시 이러한 행보의 연장선으로, 자사의 비임상 검증 역량과 갤럭스의 AI 신약개발 플랫폼을 결합해 복잡한 조건을 충족해야 하는 항체 치료제 개발을 가속화하는 것이 핵심이다. 이번 협약에 따라 양사는 ▲AI 기반 신약 후보물질의 신속 비임상 검증 체계 구축 ▲신규 타깃 발굴 및 혁신 신약 공동 연구개발 ▲정보 및 네트워크 공유 ▲각 사 인프라를 활용한 공동 연구 수행 등 유기적인 협력을 진행한다. 이를 통해 AI 신약개발의 정확도를 지속 향상시키고, 연구개발 성과를 실제 임상 단계까지 연결하는 선순환 체계를 마련한다는 구상이다. 갤럭스는 독자적 플랫폼 ‘갤럭스디자인(GaluxDesign)’을 통해 AI와 물리화학적 원리를 융합한 드노보(de novo) 항
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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