갤럭스, AI로 항체 ‘설계’ 시대 연다…50개 설계로 약물 수준 후보 확보

AI(인공지능) 신약개발 기업 갤럭스가 자사 플랫폼 ‘갤럭스디자인(GaluxDesign)’을 활용해 타깃당 50개 설계만으로 치료제 개발이 가능한 수준의 결합력을 갖춘 항체 후보를 확보했다고 26일 밝혔다.

전통적인 항체 발굴 방식은 동물 면역 반응이나 대규모 라이브러리 스크리닝에 의존해 원하는 항체가 확보될지 예측하기 어려웠다. 확보 후에도 면역원성 개선, 친화도 향상 등 추가 최적화가 필요해 전체 과정에 1년 이상 소요되는 경우가 대부분이었다.

AI 기반 항체 설계 기술은 이러한 한계를 극복하기 위해 대규모 설계를 통해 가능한 구조·서열 공간을 넓게 탐색하는 방향으로 진화해 왔다. 갤럭스는 이 같은 접근으로 다수 타깃에서 강력한 결합력을 갖는 항체를 설계하고, AI가 예측한 구조가 Cryo-EM 실험 구조와 1Å (10-10m) 수준의 정밀도로 일치함을 확인하며 플랫폼의 신뢰성을 입증했다.

이번 성과는 해당 기술이 ‘다음 단계’로 고도화됐음을 보여주는 결과다. 갤럭스는 넓은 탐색 없이 정제된 50개 설계만으로도 30% 이상이 타깃에 정확히 결합하는 효율성을 확인했다.

이는 전통적 실험 방법은 물론 기존 AI 접근법 대비 수천 배 향상된 성공률로, 지금까지 보고된 다섯 그룹의 드노보 항체 설계 사례 중에서도 최상위권에 해당한다. 특히 후보 중 상당수는 별도의 최적화 과정 없이도 약물 후보로 개발할 수 있을 만큼 높은 결합력을 보였으며, 설계부터 검증까지 한 달 이내에 완료됐다.

석차옥 갤럭스 대표는 “드노보 항체 설계 기술은 전 세계적으로 성공 사례가 다섯 곳에 불과한 고난도 기술”이라며 “갤럭스는 대규모 설계부터 정밀 설계까지 실험 검증을 통해 플랫폼 성능을 지속적으로 증명해 왔다”고 말했다.

이어 “이번 성과는 항체를 ‘발견’하는 시대에서 ‘설계’하는 시대로의 전환을 보여주는 사례로, 기존 방식으로는 확보하기 어려운 차별화된 항체 치료제 개발에 본격적으로 뛰어들 것”이라고 강조했다.

갤럭스는 이번 기술적 진전을 기반으로 GPCR, 이온채널 등 난이도가 높은 타깃으로 항체 설계 연구를 확대하고 있다. 또한 국내외 제약사들과의 협력을 강화해 AI 기반 설계 항체가 보다 빠르게 임상 단계로 진입할 수 있도록 개발 속도를 높인다는 계획이다.