- ‘타깃 단백질’만으로 항체 설계…피코몰(pM) 수준 결합력·개발 가능성 동시 확보
- 50개 설계로 30% 성공률…기존 라이브러리 스크리닝 대비 효율 개선
- “AI 신약은 개수보다 기여도”…디스커버리 단계 설계 전략 중요성 강조

 

 

[더바이오 성재준 기자] 인공지능(AI)이 단백질 구조 예측을 넘어 ‘설계’ 단계까지 확장되며, 신약 개발에서 초기 발견(디스커버리)의 질 자체를 바꾸고 있다는 분석이 나왔다. 데이터·모델·평가를 유기적으로 통합해 ‘분자’ 수준의 정밀 설계를 구현할 경우, 기존 스크리닝 중심 접근으로는 어려웠던 고효능·저부작용 신약 후보물질을 초기 단계에서 확보할 수 있다는 것이다.

석차옥 갤럭스(Galux) 대표이사 겸 서울대 교수는 29일 오전 서울 강남구 삼성동 코엑스에서 열린 ‘바이오코리아(BIO KOREA 2026)’의 ‘AI·양자컴퓨팅 기술 확산에 따른 신약 개발 패러다임의 변화’ 세션에서 ‘구조 예측에서 치료제 설계로(From Structure Prediction to Therapeutic Design)’라는 주제로 발표를 진행했다. 석 대표는 AI의 본질을 “융합과 통합의 도구”로 규정하며, 단백질·저분자·상호작용 등 분절돼 있던 연구 영역이 하나의 계산 프레임으로 통합되고 있다고 설명했다.

 

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기사전문 및 출처 : 더바이오(https://www.thebionews.net)