AI가 피코몰급 항체 직접 설계…'무작위 스크리닝' 시대의 종말

AI 단백질 설계 기업 분자지심(Molecular Mind)이 피코몰(pM) 수준의 친화력을 갖는 나노항체를 AI로 직접 설계하는 데 성공하며 신약 개발의 새로운 지평을 열었다.

5일 중국 바이오 전문매체 바이오온에 따르면 분자지심은 최근 자체 개발한 AI 생물의약품 신규 설계 플랫폼 'MMDesign'을 공개했다. 이 플랫폼은 세계 최초로 소량의 실험만으로 높은 정확도를 가진 실용적인 나노항체를 신규 설계하는 데 성공했다.

분자지심은 사이토카인, 면역관문, 수용체 단백질 등 12개의 치료용 타깃에 대해 MMDesign을 평가했다. 그 결과, 11개 타깃에서 특이적 결합을 확인해 90%가 넘는 타깃 성공률을 기록했다. 이는 각 타깃당 14~50개의 AI 설계 후보물질만으로 이룬 성과다.

특히 AI가 설계한 분자들은 나노몰(nM)을 넘어 피코몰 수준의 높은 친화력을 보였다. PD-L1 타깃의 경우 후보물질 명중률은 86.7%에 달했으며, 가장 우수한 분자의 친화력(KD)은 7.2nM를 기록했다.

MMDesign은 업계에서 난공불락으로 여겨지는 타깃에서도 성과를 냈다. 대표적으로 TNFα는 14개 후보물질 테스트만으로 7개 분자가 특이적 결합에 성공했으며, 최고 친화력은 51pM에 달했다.

또 다른 난치 타깃인 G단백질결합수용체(GPCR) 계열 CCR7에 대해서는 29개 후보물질 중 22개가 특이적 결합을 보였다. 이들은 90~99%의 높은 순도와 0.5g/L 이상의 발현량을 나타내 우수한 의약품 개발 가능성을 입증했다.

이번 성과는 수십억 개의 후보물질을 무작위로 스크리닝하던 기존 항체 발굴 방식에서 벗어나, AI를 이용해 원하는 분자를 정밀하게 설계하는 '프로그래밍 가능한 분자 공학' 시대로의 전환을 의미한다.

MMDesign의 높은 정확도는 분자지심이 자체 개발한 단백질 구조 예측 모델 'MMFold'에 기반한다. 권위 있는 폴드벤치(FoldBench) 테스트에서 MMFold의 Top-1 예측 성공률은 68.6%로, 알파폴드3(AlphaFold 3) 등 경쟁 모델을 크게 앞선 것으로 나타났다.

분자지심을 설립한 쉬진보 교수는 AI 단백질 구조 예측 분야의 선구자다. 그는 "우리는 신약 개발의 '쌍십 법칙'(10년의 시간과 10억 달러의 비용)을 깨는 새로운 인프라를 구축하고 있다"고 밝혔다.

분자지심은 향후 MMDesign 플랫폼을 기반으로 다중 특이성 생물학적 제제 등 첨단 분야로 연구를 확장하고 글로벌 제약사들과 협력할 계획이다.