3bm-GPT는 단백질-리간드 간의 3차원 결합구조 데이터를 입력하면 GPT 모형에 적용, 분석한 후 해당 단백질이 속한 클러스터와 유사 결합 정보를 가진 결합구조 데이터를 제시해 준다. 추후 생성형 AI를 결합 정보에 활용해 결합할 수 있는 물질 혹은 타깃 단백질을 탐색하는 데에 응용할 것으로 기대된다.
회사는 우선 아카데믹 버전으로 서비스를 공개한 후, AI 신약 SaaS 모델 론칭 시 상용화 버전으로 공개할 예정이다.
또한 합성신약 후보물질 발굴 플랫폼 ‘딥매처(DeepMatcher)’를 비롯한 자사의 주요 AI 신약 플랫폼을 모듈형으로 분리해 고객에 니즈에 따라 활용할 수 있게 하는 SaaS 모델 론칭을 위해 개발에 속도를 내고 있다.
클라우드 기반으로 제공되는 AI 신약개발 SaaS 모델에는 단백질-화합물 간 최적 결합자세 예측(Best-pose), 신규 적응증 발굴(Repurposing), ‘네오-에이알에스(NEO-ARS)’를 활용한 신생항원 예측, HLA typing 등 유전체 타이핑 서비스가 포함된다. 선도물질 도출(Lead-Generation), 독성 예측(Off-target) 등의 서비스도 향후 추가될 예정이다.
정종선 신테카바이오 대표이사는 “올해 초 JP모건 헬스케어 컨퍼런스의 메인 세션에서 AI 신약개발이 주요 키워드로 다뤄지면서 생성형 AI 플랫폼을 활용한 신약개발에 대한 관심이 고조되고 있는 상황” 이라며 ”현재 준비하고 있는 SaaS는 클라우드 기반으로 AI 신약 플랫폼과 생성형 AI 서비스를 포함한 것으로 AI 신약 플랫폼에 대한 진입장벽을 낮추고 활용 편리성을 강화해 신약개발 분야에서의 AI 도입 증가에 기여할 수 있을 것으로 보고 있다”고 말했다.
하수지 기자
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