갤럭스, AI 플랫폼 ‘갤럭스디자인’ 활용해 약물 수준 결합력 갖춘 항체 확보

[더바이오 진유정 기자] 인공지능(AI) 신약 개발기업인 갤럭스는 자사의 플랫폼인 ‘갤럭스디자인(GaluxDesign)’을 활용해 타깃당 50개 설계만으로 약물 수준의 결합력을 갖춘 항체 후보를 확보하는데 성공했다고 26일 밝혔다.

갤럭스는 이번 연구에 대해 항체가 우연히 발견되는 기존 방식에서 벗어나, 필요한 기능을 처음부터 설계해 단기간에 확보할 수 있는 시대가 열렸음을 보여주는 중요한 성과라고 강조했다.

전통적인 항체 발굴은 동물 면역반응이나 방대한 라이브러리 스크리닝처럼 실험적인 방법에 의존해 원하는 항체가 나올지조차 예측하기 어려웠다. 특히 확보된 항체도 면역원성 개선, 친화도 향상 등 여러 최적화 단계를 거쳐야 해 발굴 과정에 1년 이상 소요되는 경우가 일반적이었다는 게 회사의 설명이다.

갤럭스에 따르면, AI 기반 항체 설계 기술은 기존의 한계를 극복하기 위해 대규모 설계를 통해 가능한 구조 및 서열 공간을 넓게 탐색하는 방식으로 발전해왔다. 회사는 해당 방식을 통해 여러 타깃에 대해 강한 결합력을 갖춘 항체를 설계 및 검증하고, AI가 예측한 구조가 투과전자현미경(Cryo-EM) 실험 구조와 옹스트롬(1Å : 10-10m) 오차 수준에서 정밀하게 일치함을 확인해 플랫폼의 정밀성과 범용성을 입증했다.

또 갤럭스는 광범위한 탐색 없이 단 50개의 정제된 설계만으로도 30% 이상이 치료 타깃에 정확히 결합하는 결과를 확인했다고 설명했다. 이는 전통적인 실험 방법은 물론 기존 AI 접근법과 비교해도 수천 배에 달하는 고도화이자, 현재까지 보고된 5그룹의 드노보 항체 설계 사례 중에서도 최상위권에 해당하는 성공률이라고 회사는 강조했다.

특히 이 중 다수는 별도의 최적화 없이도 약물 후보로 개발 가능한 수준의 결합력을 보여, 한 달 이내에 설계와 검증을 완료해 약물 수준의 항체 후보를 확보할 수 있는 새로운 항체 발굴 패러다임을 제시했다고 회사는 덧붙였다.

석차옥 갤럭스 대표는 “드노보 항체 설계 기술은 전 세계적으로도 아직 5곳만 성공 사례를 보고한 난이도가 높은 기술”이라며 “우리 회사는 대규모 설계 방식의 접근부터 정제된 정밀 설계 단계까지 실제 실험적인 검증을 통해 플랫폼의 성능을 꾸준히 증명해왔다”고 말했다.

이어 “이번 연구는 항체를 발견(discovery)하는 시대에서 ‘필요한 항체를 처음부터 설계(design)하는 시대’로의 전환을 명확히 보여주는 결과”라며 “이를 기반으로 기존 방식으로는 확보하기 어려웠던 차별화된 항체치료제 개발에 본격적으로 도전할 것”이라고 부연했다.

한편, 갤럭스는 이번 성과를 바탕으로 GPCR, 이온채널 등 기존 기술로 접근이 어려운 고난도 타깃으로 항체 설계 연구를 확장하고 있다. 또 다양한 국내외 제약사들과의 협력을 통해 차별화된 AI 설계 항체가 빠르게 임상 단계로 진입할 수 있도록 개발을 가속화할 계획이다.