갤럭스, AI 항체 설계 비교 연구서 美 나블라바이오 앞섰다

[이데일리 김승권 기자] AI 신약개발 기업 갤럭스는 자사의 AI 단백질 설계 플랫폼 ‘갤럭스디자인(GaluxDesign)’이 최근 공개된 글로벌 드노보(de novo) 항체 설계 연구와의 비교에서 가장 우수한 성과를 보였다고 19일 밝혔다.

이번 연구는 최근 발표된 주요 드노보 항체 설계 연구 중 공통으로 비교 가능한 9개 단백질 타깃을 기준으로 진행됐다. 비교 대상에는 미국 나블라바이오(Nabla Bio)의 JAM-2, 차이디스커버리(Chai Discovery)의 Chai-2 가 포함됐다. 두 회사는 대규모 투자 유치와 글로벌 제약사 협업으로 주목받는 미국 AI 신약개발 기업으로, 갤럭스와 함께 최근 드노보 항체 설계 분야에서 높은 수준의 연구 성과를 발표하고 있는 주요 플레이어로 꼽힌다.

갤럭스는 동일한 타깃에 대해 각 타깃당 50개의 항체 후보를 설계하고 실험적으로 검증했다. 그 결과 갤럭스디자인은 9개 타깃 중 8개에서 실제 결합이 확인된 항체 후보를 확보했다. 같은 타깃 기준으로 공개된 JAM-2와 Chai-2 연구 결과에서는 각각 5개, 4개 타깃에서 결합 항체가 보고됐다.

공통 타깃 9개 기준 비교에서 갤럭스디자인은 8개 타깃에서 결합 항체 확보에 성공하며, JAM-2 5개, Chai-2 4개 대비 가장 높은 타깃 단위 성공률을 보였다.

이번 결과는 단순히 더 많은 타깃에서 결합 항체를 확보했다는 의미를 넘어, 갤럭스디자인이 다양한 단백질 타깃에 대해 정밀하게 항체를 설계할 수 있음을 보여준다. 드노보 항체 설계는 기존 항체를 탐색하는 방식이 아니라, AI가 특정 단백질 타깃에 결합할 수 있는 항체를 새롭게 설계하는 기술이다. 그동안 각 플랫폼이 서로 다른 타깃과 조건에서 성과를 발표해 기술력을 직접 비교하기 어려웠지만, 갤럭스는 최근 글로벌 연구들이 공통으로 다룬 타깃을 기준으로 결과를 비교함으로써 글로벌 최상위 수준의 기술 역량을 입증했다.

이번 비교 연구는 갤럭스가 지난해 11월 발표한 정밀 항체 설계 연구의 연장선에 있다. 갤럭스는 당시 서로 다른 8개 타깃 부위에 대해 각 50개의 AI 설계만으로 30% 이상의 결합 항체 성공률을 기록했다. 이 중 다수는 신약 후보로 개발 가능한 수준의 강한 결합력을 보였으며, 이는 기존 AI 접근법과 비교해도 수천 배 이상 높은 설계 효율성을 보여주는 결과로 업계의 주목을 받았다.

박태용 갤럭스 부사장은 “드노보 항체 설계 분야는 이제 가능성을 넘어, 다양한 타깃에서 원하는 결합 항체를 얼마나 안정적으로 설계할 수 있는지 입증하는 단계로 빠르게 발전하고 있다”며 “결합 항체가 곧바로 치료제를 의미하는 것은 아니지만, 이를 빠르고 일관되게 확보할 수 있다면 이후 신약개발 과정을 크게 앞당길 수 있다”고 설명했다.

이어 “갤럭스는 이 같은 변화를 주도하며, AI 기반 항체 설계가 실제 단백질 신약 개발의 핵심 기술로 자리잡을 수 있도록 이끌어가겠다”고 말했다.