
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.
하수지 헬스인뉴스 기자 press@healthinnews.kr
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