AI와 항체 기술의 융합: 신약 개발 혁신을 선도하다¶
원제목: Redefining experimental workflows with epitope-specific recombinant reagents
핵심 요약
- 고품질의 명확하게 정의된 시약은 실험 및 치료 연구 설계에 필수적임을 강조함.
- AI 기반 도구와 특정 에피토프에 대한 재조합 시약의 결합이 실험의 견고성과 치료 전략 설계를 향상시킴을 보여줌.
- Proteintech의 ABCE™ 플랫폼은 신속하고 일관된 재조합 항체 생산을 통해 신약 개발 과정을 가속화함을 알림.
상세 내용¶
이 글은 에피토프에 특화된 재조합 시약을 활용하여 실험 워크플로우를 재정의하는 방안을 제시합니다. 연구 및 치료 개발에서 고품질의 명확하게 정의된 시약의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 항체와 재조합 단백질은 기초 연구 및 치료제 개발의 핵심이지만, 기존 시약 생산 방식은 다음 세대 실험 및 치료 혁신을 주도하는 데 필요한 에피토프 특이성, 일관성 및 확장성 측면에서 부족한 점이 많았습니다. Proteintech는 자체적인 Antigen-Specific B-Cell Cloning and Engineering (ABCE™) 재조합 항체 플랫폼, Chromotek® NANOBODY® 기반 시약, 그리고 최대 규모의 cGMP 등급 인간 세포 발현 사이토카인 및 성장 인자 포트폴리오를 활용하여 선도적인 재조합 시약 제공업체로 발전했습니다. Proteintech는 자체 제조한 재조합 시약을 제공함으로써 로트 간 일관성, 확장성 및 추적성을 보장하여 연구 개발 및 임상 적용을 가속화합니다. 포괄적인 재조합 포트폴리오와 함께, 시약 선택 및 실험 설계를 최적화하기 위한 AI 기반 검색 도구가 개발되었습니다. 첫째, 구조적, 계산적, 단편 기반 접근 방식을 결합한 포괄적인 3D 에피토프 매핑을 통해 2500개 이상의 표적과 관련 항체 결합 부위에 대한 오픈 액세스 3D 맵을 생성했습니다. 둘째, 최초의 AI 기반 검색 도구인 Able이 출시되었으며, 이는 에피토프 정보, 발표된 문헌 및 응용 프로그램별 메타데이터를 통합하여 연구자들이 실험 또는 치료 목표에 가장 적합한 시약과 프로토콜을 찾도록 안내합니다. 에피토프가 정의된 재조합 시약과 지능형 검색 플랫폼의 결합은 실험의 견고성을 향상시키고 치료 전략의 합리적인 설계를 위한 새로운 기준을 제시합니다. 이 게시물은 연구에서 재조합 시약의 이점과 연구자들이 이를 찾을 수 있는 오픈 액세스 리소스를 강조합니다. Proteintech의 ABCE™ 플랫폼은 20년 이상의 다중 및 단일 클론 항체 제조 경험을 활용하여 경쟁사보다 3배 빠르게 재조합 항체를 생산합니다. 이 간소화된 워크플로우는 매년 3000개 이상의 표적에 대한 시퀀스 정의 항체를 생성할 것이며, 2030년까지 전체 인간 단백질체를 포괄할 것으로 예상됩니다. ABCE™ 플랫폼은 고처리량 표적 커버리지 및 생산, 3단계 검증 프로세스를 통해 엄격하게 스크리닝된 우수한 특이성과 높은 정의된 친화성, 비교할 수 없는 로트 간 일관성, 2단계 정제로 인한 높은 순도, 안전한 공급을 갖춘 확장 가능한 맞춤 옵션을 제공합니다. 이러한 재조합 시약의 시퀀스 정의 덕분에 항체 엔지니어링이 용이해져, Proteintech는 이제 대체 항체 형식을 제공하고 있습니다. 예를 들어 FcZero-rAb는 Fc 수용체 결합을 제거하여 유세포 분석 파이프라인에서 차단할 필요성을 없애고 치료 설계에 이점을 제공합니다. FcZero-rAb는 또한 AccuBright™ 사이트별, 화학량론적 접합 기능을 특징으로 하여 ADC 및 기타 페이로드의 사용자 정의를 가능하게 합니다.
편집자 노트¶
이번에 소개된 Proteintech의 연구는 신약 개발 분야에서 AI와 최첨단 생명공학 기술이 어떻게 융합되어 혁신을 이끌고 있는지를 명확히 보여주는 사례입니다. 과거에는 항체와 같은 연구용 시약을 확보하는 데 많은 시간과 노력이 소요되었고, 그 품질이나 일관성 면에서도 한계가 있었습니다. 그러나 Proteintech가 자체 개발한 ABCE™ 플랫폼과 같은 기술은 이러한 문제점을 획기적으로 개선했습니다. 이 플랫폼은 시퀀스 정의된 재조합 항체를 매우 빠른 시간 안에, 그리고 무엇보다도 뛰어난 로트 간 일관성을 유지하며 생산할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 이는 연구자들이 실험 결과의 신뢰성을 높이고, 더 빠르고 효율적으로 신약 후보 물질을 발굴하는 데 결정적인 도움을 줄 수 있습니다.
더욱 주목할 만한 부분은 이러한 고품질의 재조합 시약에 AI 기술이 접목되었다는 점입니다. Able과 같은 AI 기반 검색 도구는 단순히 시약을 찾는 것을 넘어, 특정 실험 목적에 가장 적합한 시약과 프로토콜을 추천해 줍니다. 이는 방대한 양의 에피토프 정보, 연구 문헌, 실험 데이터를 분석하여 연구자들이 겪는 정보 과부하 문제를 해결하고, 보다 합리적이고 성공적인 연구 설계를 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 신약 개발 과정에서 발생하는 불필요한 시간과 비용을 절감하고, 궁극적으로는 환자들에게 더 빠르고 효과적인 치료법을 제공하는 데 기여할 것입니다. 앞으로 이러한 기술들이 더욱 발전한다면, 우리가 질병을 치료하고 건강을 관리하는 방식에 상당한 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.