Absci의 Origin-1 플랫폼은 기존에 알려진 항체를 변형하는 방식이 아니라 처음부터 새로운 항체를 설계한다는 점에서 기존 접근을 벗어난다. 단백질 구조를 바탕으로 항체가 어디에 붙어야 할지를 스스로 추론하고 실제 항체의 아미노산 서열까지 생성하는 방식으로 자물쇠에 맞는 새로운 열쇠를 설계한다는 비유가 사용된다.
이번 업데이트의 핵심은 리드 최적화다. 처음 만든 항체를 신약 후보 수준까지 개선하는 과정에서 결합력을 높이는 다양한 아미노산 변이를 조합해 IL36RA에서 14개, COL6A3에서 3개의 초고성능 항체를 확보했고, 기존 최고 항체의 결합력(KD)이 89.4nM인 반면 새 항체들은 0.381nM, 0.503nM, 0.762nM까지 대폭 향상됐다. KD가 낮을수록 결합력이 강하다.
실제 기능 검증은 단백질에 잘 붙는 것만으로 약이 되는 것이 아니기에, 세포 수준에서도 염증 신호를 차단하는지 확인했다. HEKBlue 세포에서 가장 우수한 항체는 12.3nM의 높은 효능을 보였고, CT-26 CCL2 마우스 세포 실험에서도 IL36RA 신호를 억제하는 길항 작용이 확인됐다. 인간 단백질뿐 아니라 마우스 단백질에도 한 자릿수 나노몰 수준의 높은 결합력을 보여 동물실험으로의 이행이 비교적 수월할 가능성이 있음을 시사한다.
개발 가능성은 다중반응성(polyreactivity) 관리가 중요하다. 결합력 증가와 함께 부작용이 늘어날 수 있는데, 이번 결과에선 약 1000배의 결합력 향상에도 다중반응성이 크게 증가하지 않아 안전성과 제조 가능성을 일정 수준 유지했다는 해석이 나온다. 상용 항체와의 비교도 도입되어 트라스투주맙, 세툭시맙, 인플릭시맙 등과의 직접 비교가 가능해졌으며, 합격 기준선은 아직 확정되지 않았으나 경쟁력 판단이 가능해졌다.
재현성 측면에서도 TL1A와 PRLR의 단백질 이름과 공급업체 정보까지 공개되어 다른 연구실이 동일 조건으로 검증 실험을 수행할 수 있게 되었고, Cryo-EM 검증은 논문의 가장 강력한 증거 중 하나로 여겨진다. IL36RA 항체 복합체의 구조를 3.1Å 해상도로 측정해 AI가 예측한 구조와 비교한 결과 DockQ 0.87, 인터페이스 RMSD 0.78Å, CDR RMSD 0.642~1.006Å로 나타나 예측과 실제 결합 방식이 거의 동일함이 확인됐다. 다만 데이터 파일에서 KD와 항체 수의 일부 미일치가 있는 등 소수의 불일치가 남아 재현성에 대한 신뢰를 완전히 해치지는 않지만, 차이는 거의 무시해도 될 정도로 작다.
#
Absci
#
인공지능
#
앱사이
#
생물학
#
바이오
#
미국주식
#
AI항체설계
#
AI신약개발
#
AI생물학
#
AI바이오
#
AI단백질설계
#
AI
#
한국주식