기존의 합성신약 개발은 수백만 개의 화합물을 반복적으로 실험하고 구조를 최적화하는, 시간과 비용이 많이 드는 과정입니다.
유효물질 발굴(Hit Discovery)부터 선도물질 최적화(Lead Optimization)까지 각 단계마다 병목이 발생하고,
특히 신규 타겟이나 정보가 부족한 표적은 성공 가능성 예측이 어려워 고위험군으로 분류됩니다.
이러한 병목 지점에서 Sm-ARS®는 빠르고 정밀한 후보물질 도출을 통해 연구 효율을 높입니다.
Sm-ARS®는 합성신약 후보물질을 빠르고 정밀하게 발굴하는 AI 기반 플랫폼입니다. AI 기반 가상 스크리닝과 구조 분석을 통해 유망한 후보를 선별하고 실패 가능성이 높은 구조는 조기에 제거함으로써 연구자는 더 적은 실험으로 다음 단계에 집중할 수 있습니다. 이러한 과정은 ABSC의 대규모 연산 환경에서 안정적으로 수행되어 탐색 규모가 커지더라도 연구 흐름이 지연되지 않도록 뒷받침됩니다. 이러한 정밀 설계는 신테카바이오의 독자 AI 기술 DeepMatcher®를 통해 구현됩니다. DeepMatcher®는 가상 스크리닝과 3D 구조 기반 결합 예측을 결합한 AI 모델로 결합 가능성과 안정성을 구조 수준에서 평가합니다.
100억 개의 화합물 라이브러리를 대상으로 AI 기반 가상 스크리닝을 수행해 타깃에 적합한 후보군을 빠르게 압축합니다. LLM 기반 가상 스크리닝 엔진 LM-VS™를 통해 초기 필터링을 자동화하고 연구자가 바로 검토할 수 있는 수준의 후보를 도출합니다.
DeepMatcher®의 3D 구조 기반 분석을 통해 타깃–리간드 결합을 정밀하게 평가합니다. 결합 포즈 예측과 점수 기반 분석을 통해 결합친화도와 구조적 안정성을 함께 고려하며 후보의 구조적 타당성을 명확히 판단합니다.
ADMET, Drug-likeness, 용해도, 독성 등 다양한 지표를 종합적으로 분석해 실패 가능성이 높은 후보를 조기에 제외합니다. 후속 단계에서의 시행착오를 줄이고 연구 효율을 높이기 위한 사전 정제 단계입니다.
결합 특성, 물성, 구조 다양성을 종합 평가해 연구 목적에 적합한 리드 후보를 선별합니다. 후속 실험 및 파이프라인 연계에 바로 활용할 수 있도록 의사결정을 돕는 형태로 정리된 결과를 제공합니다.
고객이 제공한 단백질 타깃 정보(서열, 구조 등)를 정제하고 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환한 뒤, 약물 결합 부위(활성 포켓)를 예측합니다. 데이터가 부족할 경우, 공개된 단백질 구조나 논문 정보를 바탕으로 결합 가능성과 예측 정확도를 향상시킵니다.
신테카바이오의 LM-VS™는 타깃 정보를 바탕으로 결합 가능성이 높은 후보를 빠르게 도출합니다. 화합물의 기본 구조와 물성 특성을 고려해 화학적 적합성이 높은 후보를 우선적으로 선별합니다.
스크리닝된 후보군에 대해 DeepMatcher®를 활용해 단백질-화합물 간 결합을 3차원 구조로 시뮬레이션하고, 결합친화도와 안정성을 CNN 기반 예측 모델로 정밀 평가합니다. 유연 도킹(flexible docking)과 반복 시뮬레이션을 통해 가장 적합한 결합 구조를 도출합니다.
종합 평가를 통해 도출한 유효 후보는 우선순위에 따라 정제되며, PoC 실험 또는 파이프라인 연계 등 후속 연구 판단에 바로 활용할 수 있도록 구조화된 리포트 형태로 제공됩니다.
기존 수개월 소요되던 유효물질 발굴 기간을 AI 기반 자동화로 3주 이내로 단축
전임상 전 단계에서 in silico 분석으로 불필요한 실험과 후보 탐색 비용 최소화
AI 기반 구조 예측 및 MD 시뮬레이션으로 결합 안정성과 타깃 적합성을 조기에 검증
희귀·신규 타깃에도 적용 가능한 AI 예측 모델로 적용 범위 확장 및 파이프라인 유연성 강화
본 수치는 2021년~2025년 사이 신테카바이오 내부 프로젝트 및 PoC 기반 분석 데이터를 바탕으로 작성되었습니다.
Sm-ARS®
제한된 리소스 안에서 초기 가설을 검증하고 싶을 때, 반복 실험 없이 AI 기반 후보물질을 우선 도출해 빠르게 PoC를 확보할 수 있습니다.
타겟 정보가 부족하거나 불확실한 경우에도 AI 기반 구조 예측과 분석으로 초기 후보물질을 빠르게 도출할 수 있습니다.
특정 질환 메커니즘에 맞는 스캐폴드를 AI가 자동 설계/추천하여 약물화 가능성이 높은 구조 기반 탐색이 가능합니다.
기존 타겟 또는 적응증을 바탕으로 다양한 화합물 스크리닝을 자동화해, 신규 파이프라인 후보를 빠르게 발굴할 수 있습니다.
대규모 AI 기반 분석을 통해 사전에 선별된 파이프라인 물질을 패키지 형태로 제공합니다. 즉시 활용 가능한 후보군으로 빠른 검토와 신속한 연구 적용이 가능합니다.
후보군 : BCL2, BTK, CDK2/4/6, FGFR1/2/3, KRAS...
AI 신약 개발 플랫폼을 일정 기간 동안 전용 연구 환경으로 활용하는 서비스 모델입니다. 별도의 인프라 구축 없이, AI 스크리닝 엔진·대규모 연산 자원·전문 연구 인력이 결합된 통합 AI 신약 개발 환경을 자체 조직처럼 운용할 수 있습니다.
고객의 타깃 정보와 요구 사항에 맞춰 신약 후보물질을 맞춤형으로 발굴해 드리는 서비스입니다. AI 플랫폼 기반의 정확도 높은 분석과 단계별 과금 구조로 유연한 협업이 가능합니다.
