갤럭스는 서울대학교 연구팀과 신약 후보 물질의 T세포 면역원성을 예측하는 인공지능(AI) 모델 'T-SCAPE 개발했다고 11일 밝혔다.
면역원성은 단백질 기반 치료제 개발에서 중대한 리스크로 고려되는 요소 중 하나로, 약효의 약화나 치료제에 대한 강한 면역 반응으로 이어질 수 있다. 관련 데이터의 부족과 면역 기전의 복잡성 때문에 이를 정량적으로 예측하는 것은 여전히 어려운 과제로 남아 있다.
T-SCAPE는 면역원성에 대한 직접적인 데이터가 제한적인 상황에서 예측력을 극대화 할 수 있도록 다양한 면역학적 관련 데이터를 통합적으로 학습하도록 설계됐다. 인간·비인간 펩타이드 서열, MHC 결합 정보, T세포 수용체(TCR) 상호작용, T세포 활성화 실험 데이터 등 서로 다른 유형의 생물학적 데이터를 연결해 단일 데이터 기반 모델이 파악하기 어려운 복합적인 패턴까지 반영할 수 있도록 했다.
회사측은 모델 검증 결과, T-SCAPE는 '펩타이드-MHC 복합체 (pMHC)'의 면역원성 예측을 위한 주요 벤치마크 평가에서 기존 모델들을 뛰어넘는 최상위 수준의 정확도를 기록했다고 설명했다. 특히 실제 치료용 항체의 '항의약품항체 (ADA)' 발생 가능성까지 높은 정확도로 예측하며, 향후 보다 폭넓은 면역원성 평가를 위한 참고 지표로 활용될 가능성을 확인했다.
석차옥 갤럭스 대표는 “이번 연구는 우리의 AI기반 정밀 단백질 설계 역량에 더해 치료제에 대한 면역 반응을 사전에 검토할 수 있는 기준점을 마련했다는 데 의미가 있다”며 “이를 통해 신약후보물질 확보 과정에서의 불확실성과 시행착오를 줄이고, 신약 개발 과정의 효율성을 높일 수 있도록 기술을 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
이번 연구 성과는 국제 학술지 '사이언스 어드밴시스 (Science Advances)'에 게재됐다.
정용철 기자 jungyc@etnews.com
