Skip to main content

NEO-ARS®

Neoantigen-Automatic Report System

환자 유전체 데이터를 바탕으로 3차원 구조 기반 AI 예측 기술을 통해 신생항원을 빠르고 정확하게 선별하는 개인 맞춤형 암백신 플랫폼입니다.

NEO-ARS®

불확실성을 넘어 정밀 면역으로, NEO-ARS® 기반 암백신 설계

면역관문억제제는 차세대 항암제로 주목받고 있지만 반응률이 10~30%에 그쳐 절반 이상의 환자에게 효과를 내지 못하고 있습니다.
이로 인해 환자 맞춤형 면역반응을 유도할 수 있는 ‘신생항원 기반 암백신’이 새로운 대안으로 떠오르고 있습니다.

하지만 정확하고 신속한 항원예측이 어려워 많은 개발이 초기 단계에서 멈추고 있는 실정입니다.

NEO-ARS®는 AI 기반 3D 구조 분석과 면역반응성 예측을 통해 이 병목을 해결합니다.

신약개발의 높은 장벽,
그 여정 속 NEO-ARS®의 역할

NEO-ARS Process Funnel Mobile

AI 기반 신생항원 타깃 발굴 — 개인 맞춤 암백신을 위한 정밀 타깃 설계

NEO-ARS®는 암세포에만 존재하는 신생항원을 빠르고 정확하게 발굴하는 AI 플랫폼입니다.
환자 유래 유전체 데이터를 기반으로, 암세포에서만 발생하는 돌연변이를 분석하고

이 돌연변이가 면역세포(T세포)에 의해 인식될 수 있는지를 예측합니다.

NGS 기반 변이 분석부터 펩타이드-MHC 결합 예측, 면역 반응성 시뮬레이션까지

복잡한 과정을 하나의 AI 파이프라인으로 자동화하여 기존 기술로는 찾기 어려운 개인 맞춤형 타깃을 빠르게 제시합니다.

이를 통해 암백신 및 T세포 치료제 개발의 정밀성과 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

NGS 기반 변이 데이터 추출

divider

환자 유전체에서 암특이적 돌연변이만 식별하여 신생항원 선정 프로세스에 사용할 펩타이드 후보군을 추려냅니다. 환자마다 동정된 HLA 유전자형에 따라, 특정 HLA 분자에 결합할 가능성이 있는 변이 펩타이드를 발굴하기 위한 구조 기반 예측의 첫 단계가 실행됩니다.

AI 기반 3D 도킹 및 결합 에너지 예측

divider

펩타이드–MHC 복합체의 3차원 결합 구조를 in silico로 분석합니다. 분자 도킹을 통해 다수의 결합 자세를 생성하고, 3D CNN 모델로 최적의 결합 포즈를 선정합니다. 결합 에너지 계산과 분자동역학 시뮬레이션을 통해 결합 안정성을 평가하고 MHC 결합 가능성이 높은 펩타이드를 예측합니다.

면역반응성 예측

divider

T세포가 해당 신생항원을 실제로 인식할 가능성을 AI로 시뮬레이션하여 면역 유도 가능성을 판단합니다. T세포 반응성 점수를 산출하여 실제 치료 효과가 기대되는 후보를 정량적으로 스코어링합니다.

최종 신생항원 후보 도출

divider

면역반응성, pMHC 결합력, 결합 안정성 등을 종합 평가하여 우선순위화하고 암백신·TCR-T 세포 치료제에 이용 가능한 CD8+ T세포 에피토프를 선별합니다. 개인맞춤형 신생항원 타깃 목록이 최종적으로 제공됩니다.

NEO-ARS® Pipeline

Physical docking

Mutant peptides

Wildtype peptides

3D CNN model

Multiple binding poses

STEP 1

pMHC Binding Energy

MD simulation

Multiple binding poses

STEP 2

T cell reactivity score

Neoantigen
candidates

Neoantigen candidates

NEO-ARS®의 핵심 프로세스


NEO-ARS Core Process Funnel
01

환자 유래 샘플 수집

맞춤 백신 제작을 위한 암조직 및 혈액을 확보합니다.

환자의 암조직과 혈액 샘플을 수집해 유전체 분석을 위한 기반 데이터를 확보합니다. 이 데이터를 통해 암세포만이 가진 돌연변이를 식별할 수 있습니다.

02

유전체 시퀀싱 및 분석

종양 특이 변이를 확보하기 위해 DNA/RNA 시퀀싱을 수행합니다.

암 조직의 DNA 및 RNA에 대한 시퀀싱을 수행하고, AI 분석을 통해 비정상적인 유전자 변이를 정밀하게 검출합니다. 이 단계에서 신생항원 후보의 출발점이 되는 종양 특이 변이를 선별합니다.

03

신생항원 예측

AI 기반으로 구조를 분석하고 면역 반응성을 예측합니다.

선별된 변이에 대해 펩타이드–MHC 결합 예측과 T세포 반응성 시뮬레이션을 수행합니다. 3D 도킹 및 CNN 모델 분석을 통해 결합 친화도와 안정성을 정량 평가하며, 인체 면역계에 의해 인식 가능성이 높은 정밀 타겟을 도출합니다.

NEO-ARS®
04

치료용 암백신 설계 및 제작

mRNA, DNA, 펩타이드 기반 맞춤형 백신을 설계합니다.

예측된 신생항원을 기반으로 다양한 백신 플랫폼(mRNA, DNA, 펩타이드 등)을 활용해 맞춤형 치료용 백신을 설계합니다. 환자 특이적 면역 반응을 유도할 수 있는 정제된 항원을 활용해 암세포만을 타깃으로 하는 정밀 치료가 가능합니다.

05

환자 맞춤형 백신 투여

실제 환자에게 최적화된 백신 투여로 치료를 진행합니다.

제작된 백신은 환자에게 직접 투여되며, 면역계를 활성화시켜 암세포를 선택적으로 제거하는 정밀 치료 전략으로 이어집니다. 후속 모니터링을 통해 치료 반응성과 면역지속성을 평가할 수 있습니다.

NEO-ARS®의 핵심 가치

90%

혁신적 속도 단축

유전체 분석부터 AI 기반 항원 예측까지 수일 내 완료, 암백신 설계 전주기 속도 극대화

85%

예측 정확도 향상

3D 구조 기반 접근법으로 MHC 분자가 결합하면서 면역원성이 높은 펩타이드를 정확하게 예측

100%

개인맞춤형 설계 대응

환자 유전체 기반 최적 타깃 도출, 맞춤형 암백신 및 T세포 치료제 개발 가능

3X

적용 범위 3배 이상 확대

암백신, TCR-T 등 차세대 면역 치료 전반에 폭넓게 적용 가능한 플랫폼 확장성 확보

본 수치는 2021년~2025년 사이 신테카바이오 내부 프로젝트 및 PoC 기반 분석 데이터를 바탕으로 작성되었습니다.

주요 활용 분야

환자 맞춤형 암백신 개발

환자의 유전자·종양 특성을 반영해 맞춤 설계된 백신을 개발, 치료 반응률을 높입니다.

범용 암백신 개발

환자 개별 설계 없이도 다수 환자에게 적용 가능한 ‘공유 신생항원’ 후보를 발굴합니다.

공동 연구 프로젝트

병원·연구기관과 협력하여 전임상·임상 연구를 수행하며, 혁신 치료제 파이프라인을 확장합니다.

백신 플랫폼 확장

mRNA, 펩타이드, DNA 등 다양한 백신 플랫폼과 TCR-T 치료제를 결합하여 치료 옵션을 넓힙니다.

비즈니스 모델

NEO-ARS®는 AI 기반 면역항암 치료 설계 플랫폼으로, NGS 데이터 분석부터 HLA class I 분자에 결합하는 면역원성 T세포 에피토프의 구조 기반 예측까지 전체 과정을 통해 암 신생항원(종양 특이 항원, TSA)을 찾아냅니다. 특히, 여러 임상의들과의 전향적 연구를 통해 이미 확보한 '개인맞춤 신생항원'의 예측 및 검증에 관한 ex vivo 데이터는 잠재적인 치료 효과에 대한 증거를 제시하며, 차세대 면역항암 치료 분야에서 당사의 선도적 위치를 보여 줍니다.

항원 기반
공유 항원
개인맞춤 항원
치료 효과 강도
★ 보통
★★ 우수
★★★ 매우 우수
면역세포 활성화
T세포
T세포, B세포
암환자 타깃
혈액암, 고형암

※ 종양연관항원(TAA)에 비해 신생항원은 더 강력한 면역원성을 나타냅니다.

※ TCR-T 치료법은 혈액암 치료의 차세대 주자입니다.

합성신약 개발을 시작 NEO-ARS®와 함께하세요