AI 단백질 신약 설계 기업 갤럭스가 글로벌 제약사 베링거인겔하임과 인공지능(AI) 기반 정밀 단백질 설계를 위한 공동 연구 계약을 체결했다. 국내 AI 단백질 설계 기업이 글로벌 톱티어 제약사와 공식 공동 연구를 추진하는 첫 사례로, 국내 신약개발 기술의 글로벌 경쟁력을 입증한 의미 있는 성과로 평가된다. 갤럭스는 이번 협력을 계기로 글로벌 제약 시장에서 기술 신뢰도를 한층 강화할 계획이다. 이번 공동 연구는 갤럭스의 AI 단백질 설계 플랫폼 ‘갤럭스디자인(GaluxDesign)’을 활용해 특정 기능을 수행하는 단백질을 최초 설계 단계부터 구현할 수 있는지를 검증하는 데 초점을 맞춘다. 기존 탐색 중심의 단백질 발굴 방식과 달리, AI가 요구 기능을 반영해 완전히 새로운 단백질을 설계하는 접근으로, 신약 후보 발굴 방식의 근본적 변화를 예고하는 연구다. 갤럭스는 올해 드노보(de novo) 항체 설계 분야에서 연이어 성과를 발표하며 기술력을 입증해 왔다. 상용 항체 치료제 수준의 결합력인 피코몰(pM) 단위 결합력을 가진 신규 항체 설계에 성공했으며, 설계 구조의 정확성 역시 실험적으로 검증했다. 이는 AI 설계 결과가 실제 생물학적 기능으로 구현 가능함을
AI 기반 신약개발 기업 갤럭스가 항체 발굴 방식의 패러다임 전환을 보여주는 성과를 내놨다. 갤럭스는 자체 플랫폼 ‘갤럭스디자인(GaluxDesign)’을 활용해 타깃당 단 50개의 설계만으로 약물 수준의 결합력을 가진 항체 후보를 확보했다고 26일 밝혔다. 전통적인 항체 발굴 과정은 동물 면역 반응이나 방대한 서열 라이브러리 스크리닝을 기반으로 한다. 그러나 원하는 항체가 생성될지조차 예측이 어렵고, 확보된 항체도 친화도 향상·면역원성 개선 등 추가 최적화 단계를 거치는 데 1년 이상 소요되는 경우가 빈번했다. AI 기반 설계 기술이 도입되면서 이러한 한계는 일정 부분 해소됐지만, 그 역시 수십만~수백만 개의 후보를 생성·평가하는 대규모 탐색 구조가 일반적이었다. 갤럭스는 이번 결과를 통해 항체 설계 기술이 ‘탐색’ 중심에서 ‘정밀 설계’ 단계로 진입했음을 강하게 입증했다. 회사는 최소 설계 세트인 50개만으로도 30% 이상의 후보가 타깃에 정확히 결합하는 결과를 확인했다. 이는 기존 실험 기반 스크리닝 대비 수천 배 높은 성공률이자, 글로벌 학계에서 보고된 다섯 개의 드노보 항체 설계 그룹 중에서도 최상위권 성과로 평가된다. 특히 성공한 항체 중 상당수는
AI 기술을 접목한 신약개발 패러다임이 확산되는 가운데, 갤럭스와 우정바이오(대표 천희정)가 전략적 협력으로 치료제 개발 가속화에 나선다. 양사는 30일 AI 기반 항체 치료제 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 우정바이오는 최근 오픈이노베이션 프로젝트를 통해 다양한 바이오텍들과 협업을 확대하며, AI와 최신 기술을 접목한 차세대 비임상 CRO(위탁연구) 서비스를 구축해 왔다. 이번 협약 역시 이러한 행보의 연장선으로, 자사의 비임상 검증 역량과 갤럭스의 AI 신약개발 플랫폼을 결합해 복잡한 조건을 충족해야 하는 항체 치료제 개발을 가속화하는 것이 핵심이다. 이번 협약에 따라 양사는 ▲AI 기반 신약 후보물질의 신속 비임상 검증 체계 구축 ▲신규 타깃 발굴 및 혁신 신약 공동 연구개발 ▲정보 및 네트워크 공유 ▲각 사 인프라를 활용한 공동 연구 수행 등 유기적인 협력을 진행한다. 이를 통해 AI 신약개발의 정확도를 지속 향상시키고, 연구개발 성과를 실제 임상 단계까지 연결하는 선순환 체계를 마련한다는 구상이다. 갤럭스는 독자적 플랫폼 ‘갤럭스디자인(GaluxDesign)’을 통해 AI와 물리화학적 원리를 융합한 드노보(de novo) 항
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