MEDI:GATE NEWS 신테카바이오, STB 클라우드 기반 AI 신약 발굴 공장단위 가동준비 완료

기사입력시간 24.02.27 16:59최종 업데이트 24.02.27 16:59

신테카바이오가 인공지능(AI) 슈퍼컴퓨팅 인프라를 활용한 AI 신약 후보물질 공장단위 생성 체계(Factory-wise platform)를 구축하고 이를 기반으로 국내외 제약 시장 공략에 본격적으로 나선다고 27일 밝혔다. AI 신약 후보물질 공장단위 생성 체계란 ABS(AI Bio-Supercom) 센터에서 운영 중인 AI 신약 클라우드 플랫폼 서비스인 STB 클라우드 인프라와 AI 신약 플랫폼 딥매처(Deepmatcher)를 활용해 후보물질 개발 과정이 연속적으로 진행될 수 있도록 한 자동화 프로세스다. 발굴 과정을 최적화해 기간 단축과 자원 효율화가 가능해진 것이 특징이다. 자동화 발굴 프로세스에 적용하기 위해 자가면역·신경계·혈액암·고형암·심혈관계 등 주요 질환과 관련성이 높은 100여 개 표적을 선별해 후보물질 개발 플랫폼 개발을 진행 중이다. 또한 선행적으로 글로벌 임상시험수탁기관(CRO)의 표준 검증을 거친 후보물질 이력을 포함한 인벤토리 구축을 시작했다. 대형 제약사 및 의료적 미충족 수요가 높은 대상들도 추가로 선별해 이에 대한 선행적 발굴도 진행할 예정이다. 선행 발굴된 물질에서 신약 개발을 바로 시작하면 특정 질환의 퍼스트 또는 베스트 인 클래스 신약 파이프라인 생성에 드는 시간을 단축할 수 있고, 선행 발굴된 후보물질은 런치패드(LaunchPad) 서비스 모델의 바탕이 된다. 자동화 발굴 프로세스는 다양한 질환 대상에 대해서 다수의 물질을 빠르게 확보할 수 있다는 점에서 기존 전통신약 파이프라인 중심의 신약개발 방식과 차별화된다. 특히 동시에 100여 개의 표적을 선별해 후보물질을 발굴하는 프로젝트에서는 성공률이 높은 후보물질을 도출해 상업화 가능성이 있는 물질을 선점할 수 있는 장점이 있다. 신테카바이오는 자동화 프로세스를 적용해 기존의 딥매처 기반 원스톱 서비스인 DDC(Deepmatcher Drug Candidate) 서비스를 2가지 모델로 세분화했다. 기존의 신규 스크리닝부터 시작하는 후보물질 발굴 서비스 모델과 기확보한 라이브러리 내 후보물질을 포함해 발굴 및 개발을 진행하는 런치패드 모델이다. 새로운 런치패드 모델이 2년 정도 소요되는 기존 서비스보다 더 신속하고 주요 제약사, 바이오텍 및 스타트업에 다양한 옵션이 제공되기 때문에 효율적일 것이라 보고 있다. 서비스의 핵심이 되는 자원은 ABS 센터와 신속한 대규모 합성 라이브러리 스크리닝 시스템이다. 신테카바이오는 지난해 10월 가동을 시작한 대전 둔곡 ABS 센터에 자사 슈퍼컴퓨팅 인프라를 최적화하고, 신약 클라우드 환경을 구축해 지속적인 인공지능 모델 기반 후보물질 도출이 가능한 체계를 완성했다. 신테카바이오 정종선 대표이사는 "AI 플랫폼을 통해 다양한 질환의 신약 후보물질을 빠르게 발견할 수 있으며, 당사는 CADD(컴퓨터를 이용한 신약개발) 기술을 넘어 AI로 자동화된 신약 후보물질 발굴을 추구하고 있다"며 "올해는 신약 후보물질 연속 도출 체계 및 DDC 서비스를 내세운 영업 활동에 집중해 해외 수주를 극대화하는 것을 최대 목표로, 뚜렷한 성과를 낼 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.

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신테카바이오, STB 클라우드 기반 AI 신약 발굴 공장단위 가동준비 완료

암·신경계·심혈관 등 주요 질환 60~70% 대상 100여 개 표적단백질 스크리닝 및 검증 개시

신테카바이오가 인공지능(AI) 슈퍼컴퓨팅 인프라를 활용한 AI 신약 후보물질 공장단위 생성 체계(Factory-wise platform)를 구축하고 이를 기반으로 국내외 제약 시장 공략에 본격적으로 나선다고 27일 밝혔다.

AI 신약 후보물질 공장단위 생성 체계란 ABS(AI Bio-Supercom) 센터에서 운영 중인 AI 신약 클라우드 플랫폼 서비스인 STB 클라우드 인프라와 AI 신약 플랫폼 딥매처(Deepmatcher)를 활용해 후보물질 개발 과정이 연속적으로 진행될 수 있도록 한 자동화 프로세스다. 발굴 과정을 최적화해 기간 단축과 자원 효율화가 가능해진 것이 특징이다.

자동화 발굴 프로세스에 적용하기 위해 자가면역·신경계·혈액암·고형암·심혈관계 등 주요 질환과 관련성이 높은 100여 개 표적을 선별해 후보물질 개발 플랫폼 개발을 진행 중이다. 또한 선행적으로 글로벌 임상시험수탁기관(CRO)의 표준 검증을 거친 후보물질 이력을 포함한 인벤토리 구축을 시작했다. 대형 제약사 및 의료적 미충족 수요가 높은 대상들도 추가로 선별해 이에 대한 선행적 발굴도 진행할 예정이다.

선행 발굴된 물질에서 신약 개발을 바로 시작하면 특정 질환의 퍼스트 또는 베스트 인 클래스 신약 파이프라인 생성에 드는 시간을 단축할 수 있고, 선행 발굴된 후보물질은 런치패드(LaunchPad) 서비스 모델의 바탕이 된다.

자동화 발굴 프로세스는 다양한 질환 대상에 대해서 다수의 물질을 빠르게 확보할 수 있다는 점에서 기존 전통신약 파이프라인 중심의 신약개발 방식과 차별화된다. 특히 동시에 100여 개의 표적을 선별해 후보물질을 발굴하는 프로젝트에서는 성공률이 높은 후보물질을 도출해 상업화 가능성이 있는 물질을 선점할 수 있는 장점이 있다.

신테카바이오는 자동화 프로세스를 적용해 기존의 딥매처 기반 원스톱 서비스인 DDC(Deepmatcher Drug Candidate) 서비스를 2가지 모델로 세분화했다. 기존의 신규 스크리닝부터 시작하는 후보물질 발굴 서비스 모델과 기확보한 라이브러리 내 후보물질을 포함해 발굴 및 개발을 진행하는 런치패드 모델이다. 새로운 런치패드 모델이 2년 정도 소요되는 기존 서비스보다 더 신속하고 주요 제약사, 바이오텍 및 스타트업에 다양한 옵션이 제공되기 때문에 효율적일 것이라 보고 있다.

서비스의 핵심이 되는 자원은 ABS 센터와 신속한 대규모 합성 라이브러리 스크리닝 시스템이다. 신테카바이오는 지난해 10월 가동을 시작한 대전 둔곡 ABS 센터에 자사 슈퍼컴퓨팅 인프라를 최적화하고, 신약 클라우드 환경을 구축해 지속적인 인공지능 모델 기반 후보물질 도출이 가능한 체계를 완성했다.

신테카바이오 정종선 대표이사는 "AI 플랫폼을 통해 다양한 질환의 신약 후보물질을 빠르게 발견할 수 있으며, 당사는 CADD(컴퓨터를 이용한 신약개발) 기술을 넘어 AI로 자동화된 신약 후보물질 발굴을 추구하고 있다"며 "올해는 신약 후보물질 연속 도출 체계 및 DDC 서비스를 내세운 영업 활동에 집중해 해외 수주를 극대화하는 것을 최대 목표로, 뚜렷한 성과를 낼 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.

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박도영 기자 (dypark@medigatenews.com)더 건강한 사회를 위한 기사를 쓰겠습니다

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