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이뮤노바이옴, '마이크로바이옴' AI 개발 모델 "논문"
biome (noreply@web2002.co.kr) 2023.08.18 183

http://www.biospectator.com/view/news_view.php?varAtcId=19660

 

 

 

마이크로바이옴 기반 신약개발 기업 이뮤노바이옴(ImmunoBiome)은 인공지능(AI) 기반 임상 성공 가능성 예측에 대한 연구결과를 국제학술지 '란셋(Lancet)'의 자매지인 '이바이오메디슨(eBioMedicine)'에 게재했다고 18일 밝혔다.

논문제목은 "Drug approval prediction based on the discrepancy in gene perturbation effects between cells and humans(세포와 인간 사이의 유전자 교란효과 불일치에 기반한 약물승인 예측)"다(DOI:10.1016/j.ebiom.2023.104705).

이뮤노바이옴과 김상욱 포스텍 생명과학과 교수 연구팀은 약물의 표적 혹은 마커 유전자가 갖는 위험성에 주목해, 세포주와 인체에서 나타나는 유전자 위험성의 차이를 학습시켜 임상 성공률을 예측하는 AI 기술을 개발했다. 회사측은 해당 AI기술이 선별된 후보물질의 성공적인 임상시험 설계에 기여할 것으로 예상하며, 임상성공률 예측 뿐만 아니라 부작용과 연관된 유전자 및 그 특징까지 도출할 수 있다고 설명했다.

또한 이뮤노바이옴은 해당 AI기술이 마이크로바이옴 치료제에 적용이 가능한 기술이라는 점을 차별점으로 언급했다. 기존 신약개발 AI 모델은 대체로 그 구조가 잘 알려진 화합물이나 단백질에만 적용이 가능한 반면 이뮤노바이옴의 기술은 약물에 반응하는 유전자 정보에 기반하기 때문에 물질적 특성이 복잡한 균주에 적용이 가능하다는 것.

이에 이뮤노바이옴은 해당 AI 기술을 자체 신약개발 플랫폼 '아바티옴(Avatiome)'에 탑재해 활용할 수 있을 것이라고 덧붙였다. 아바티옴은 균주의 치료효능 및 그 작용기전(MoA)를 평가하는 기술이다.

이뮤노바이옴 관계자는 "전임상 단계에서는 안전하다고 판단된 약물이 실제 임상에서는 부작용으로 실패하는 경우가 많다"며 "약물의 화학적 접근방식에 사람의 유전적 차이를 반영한 유전자 중심 접근 방식을 결합해 약물의 안전성과 성공 가능성을 보다 정확하게 예측할 수 있는 기술"이라고 말했다.

 

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