신약개발 단계에 AI 플랫폼을 접목시키면, 빅데이터를 기반으로 1)신약 연구개발 기간을 단축시킬 수 있고, 2)유효성이 낮은 후보물질 제외로 개발비용을 절감시킬 수 있다.

여기서 연구개발 기간을 단축시킨다는 것은, 경쟁사 대비 빠른 후보물질 발굴과 개발속도를 통해 first player가 될 수 있다는 뜻이다.

코로나바이러스로 인해 first player, 혹은 second player의 압도적인 점유율을 확인할 수 있었다.

그에 따라 2020년 이후 국내외 빅파마들의 AI 플랫폼 공동개발 계약과 자체 플랫폼 구축이 급증했으며, 미충족수요가 큰 질환에 대한 AI플랫폼 접목과 단백질 구조 프로그래밍이 제약바이오 산업의 트렌드로 자리잡고 있다.

글로벌 제약바이오 산업에서 가장 주목받는 분야는 AI가 지속적으로 선정되며, 벤처 캐피탈과 정부의 투자 또한 확대되고 있는 상황이다.

동사의 AI 기반 플랫폼 후보물질발굴: 면역항암제 STB-C017

신기술의 등장에는 반드시 레퍼런스와 상용화 가능성이 보여야만 다음 단계로 성장할 수 있다.

유전자가위가 처음 등장했을 당시, 유전자가위를 접목시킨 후보물질이 임상단계에 진입하거나 데이터가 오픈 될 때 모든 관심을 받았던 것과 유사한 상황이라 판단한다.

동사의 대표 AI 플랫폼인 DeepMatcher를 사용하여 발굴한 첫 후보물질 STB-C017의 전임상 데이터가 오픈 되었다.

STB-C017은 IDO/TDO 이중저해 면역항암제로, 면역관문억제제와 병용투여로 적합한 물질이다.

IDO와 TDO는 다수의 종양세포에서 발견되는 단백질 효소이며, 면역억제성 종양미세환경의 핵심역할을 하는 키뉴레닌(Kyn)을 축적해 면역항암제의 치료를 억제하는 것으로 알려져 있다.

STB-C017과 PD-1, CTLA-4억제제를 3중병용투여시에 60%이상의 완전관해(CR)가 확인되었고 암세포를 공격하는 면역세포인 CD8+ T세포의 종양 침윤이 증가 했으며 생존율은 89%로, 기존 IDO단독 억제제 대비 탁월한 치료 반응률을 증명해낸 결과이다.