Absci와 Memorial Sloan Kettering이 AI를 사용하여 항암제 검색에 협력

이번 파트너십은 Absci의 새로운 항체 알고리즘과 MSK의 광범위한 종양학 연구를 결합합니다.

인공지능(AI)은 아직 신약 개발 과정을 변화시키지 못했지만 일부 노력은 다른 것보다 더 유망해 보입니다.

월요일, 암 연구의 거대 기업인 Memorial Sloan Kettering과 생명과학 AI의 선구자인 Absci는 일반적인 약물 개발 노력보다 더 빨리 신약을 임상 시험에 도입하기를 희망하면서 생성 AI를 사용하여 6가지 새로운 암 치료법을 발견하기 위한 최초의 파트너십을 발표했습니다. .

MSK는 추적할 세포의 표적을 식별하고 Absci는 자사의 Gen AI를 사용하여 해당 표적에 결합할 de novo 항체를 생성할 것입니다.

Absci의 창립자이자 CEO인 Sean McClain은 ZDNET과의 인터뷰에서 "이것은 Absci가 특히 MSK와 같은 기관과 함께 수행한 최초의 협력입니다."라고 말했습니다. "MSK가 종양학에 대해 갖고 있는 지식과 전문성, 그리고 그들이 앞으로 내놓을 이러한 새로운 목표와 우리의 AI 플랫폼을 통해 흥미로운 약물 후보를 설계하는 Absci의 능력은 정말 큰 시너지 효과를 제공합니다."

"MSK가 새로운 GPCR을 가져온다면 우리 플랫폼은 해당 표적과 결합하는 항체를 찾을 수 있도록 하는 데 정말 적합합니다"라고 McClain은 "생물학 창조를 돕는다"고 말합니다.

MSK의 승인은 생명 과학 AI의 아주 젊은 세계에 대한 신뢰의 주요 투표입니다.

MSK의 기술 개발 담당 수석 부사장인 Gregory Raskin 박사는 "우리는 항상 전 세계 환자를 위해 일을 추진할 수 있는 새로운 방법을 찾고 있으며 AI는 분명히 우리가 참여해야 하는 영역입니다."라고 말했습니다.

그는 “우리는 AI에 초점을 맞춘 회사와 새로운 항체 의약품을 만들기 위해 협력한 적이 없다”고 말했다. "우리는 MSK에서 단순히 암 치료의 리더가 아닌 암 치료 AI의 리더가 되기를 희망합니다."

이번 협력은 "공동 개발" 계약과 "50/50 파트너십"으로 설명되며, 양측 모두 자금을 지원하지만 자금 금액은 공개되지 않았습니다.

MSK와 Absci 간의 대화는 지난 1월 샌프란시스코에서 열린 J.P. Morgan Healthcare 컨퍼런스에서 시작되었으며 이후 7개월에 걸쳐 발전해 왔다고 Raskin은 말했습니다.

분업에는 MSK가 표적을 제시하고 두 당사자가 논의하고 합의하는 것과 Absci가 표적에 대한 항체 또는 일련의 항체 설계를 고안하는 것이 포함됩니다.

Absci가 실행할 수 있는 컴퓨터 시뮬레이션과 자체 실험실 시설 외에도 MSK는 "약물이 종양을 물리치고 안전할 수 있는지 여부를 결정하는 데 세계 전문가인 우리 기관의 핵심 시설과 과학자들을 도울 것입니다." "라고 Raskin이 말했습니다.

McClain은 "목표가 확인되면 생성 AI 모델을 사용하여 이러한 목표에 대한 항체를 설계하여 생물학을 달성할 것"이라고 말했습니다.

"MSK는 새로운 암 표적을 찾고 있는 종양학 연구 인력이 있는 100개 이상의 연구실을 자랑합니다"라고 Raskin은 말했습니다. 그는 2020년 소아 신경모세포종 치료제 다니엘자(Danyelza)와 비전이성 거세저항성 전립선암 치료제 얼리다(Erleada) 등 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받은 13개 약물이 MSK에서 개발됐다고 언급했다. , 2018년. FDA는 임상시험 승인과 약물 승인 또는 거부를 담당합니다.

Raskin은 "쥐 항체의 경우, 이는 전통적인 접근 방식이며 시간이 많이 걸리고 노동 집약적입니다."라고 말했습니다. "표적에 잘 결합하지 않는 항체가 불량하게 나타날 수 있습니다."

"우리는 이 방법이 환자에게 더 빨리 전달되기를 바랍니다. 이것이 바로 핵심입니다."

MSK는 파트너십을 통해 나올 수 있는 약물을 테스트하는 데 사용할 수 있는 자체 환자 집단을 보유하고 있다고 Raskin은 ZDNET에 말했습니다. 병원은 약 1,800건의 임상 시험을 운영하고 있으며, 일부는 외부 당사자를 위한 것이고 일부는 내부 개발 약물을 위한 것입니다.

그는 FDA에 제출하는 데 필요한 '임상시험용 신약' 서류를 언급하며 "우리는 자체 IND를 작성할 수 있는 능력을 갖고 있으며 이러한 기술로 우리 자신의 환자를 대상으로 임상시험을 시작할 수 있다"고 말했다.

Raskin은 AI의 매력은 평균적으로 10년이 걸리는 약물 개발 속도를 높이는 기술의 잠재력이라고 말했습니다. Gen AI를 사용하면 컴퓨터에서 신약을 신속하게 고안하고 시뮬레이션할 수 있습니다. 어떤 경우에는 시험관 내 화학 및 생체 내 동물 실험의 일반적인 프로세스를 수년 단축할 수 있습니다.

Raskin은 "쥐 항체의 경우, 이는 전통적인 접근 방식이며 시간이 많이 걸리고 노동 집약적입니다."라고 말했습니다. "표적에 잘 결합하지 않는 항체가 불량하게 나타날 수 있습니다."

"우리는 이 방법이 환자에게 더 빨리 전달되기를 바랍니다. 이것이 바로 핵심입니다."

McClain은 Absci와 새로운 약물 표적에 대한 최초의 병원 파트너십에서 중요한 것은 "우리가 공동 개발한 약물을 MSK의 환자에게 투여할 수 있고 MSK가 실제로 도움을 줄 수 있다는 것"이라고 말했습니다. 우리가 올바른 임상 전략을 얻었는지 확인하는 것입니다."

Raskin은 파트너십이 신속하게 진행될 수 있다는 희망을 제시했지만 함께 개발된 치료법에 대한 임상 시험에는 정해진 기간이 없습니다. "내년에 무언가를 테스트하는 것이 좋을 것입니다."라고 그는 말했습니다. 이는 일종의 전임상 테스트를 의미합니다.

Absci는 이미 AstraZeneca, Almirall, Merck 및 AI 칩 타이탄 Nvidia를 포함한 여러 제약 대기업과 파트너십을 맺고 있습니다.

McClain은 MSK 협력이 대형 제약회사가 영리를 목적으로 운영하는 것과는 달리 연구소가 비영리라는 점에서 다르다고 말했습니다. 치료법의 상업화 규모가 엄청날 수 있기 때문에 Absci와 Memorial Sloan Kettering은 이상적으로 자체적으로 "개념 증명"을 입증한 후 모든 약물을 궁극적으로 상업화하기 위해 제약 파트너를 영입할 계획입니다.

6개 약물이 어떤 표적을 목표로 할 것인지에 대해서는 "아직 알 수 없는 것 같다"고 Raskin은 말했습니다. "우리는 과학자들과 이야기를 나누고 무엇이 Absci의 생각과 일치하는지 확인해야 합니다."

McClain은 암 표적을 찾는 것 자체가 힘든 작업이라고 말했습니다. Absci는 AI 세대로부터 새로운 항체를 제조할 수 있는 자원을 보유하고 있지만 공격할 가치가 있는 곳을 찾기 위해 신체의 약물 수용체를 통해 사냥하는 데 훈련받은 과학자의 전문 지식이 필요합니다.

그는 승인된 약물이 표적으로 삼는 수용체 중 가장 큰 계열인 'G 단백질 결합 수용체'를 언급하며 "많은 GPCR이 새로운 표적으로 떠오르고 있다"고 말했다.

"MSK가 새로운 GPCR을 가져온다면 우리 플랫폼은 해당 표적과 결합하는 항체를 찾을 수 있는 데 매우 적합합니다"라고 McClain은 "생물학 창조를 돕는다"고 말합니다.

현재까지 AI의 유용성에 대한 실질적인 임상 증거가 없다는 점을 고려할 때, 이번 협력이 최종 임상 데이터를 생성한다면 중요한 증거가 될 수 있습니다. McClain은 "2상 [임상 시험] 판독 결과를 얻을 수 있는 일부 소분자 회사가 있습니다"라고 말했습니다. "그러나 항체의 관점에서 볼 때, 이것들은 병원에 처음으로 도달한 것 중 일부가 될 것입니다."

Absci는 Gen AI가 암 표적에 결합하는 새로운 항체를 설계할 수 있다는 초기 증거를 보여주었습니다. 지난 3월 Absci는 일부 형태의 유방암과 관련이 있는 인간 종양 유전자인 "인간 표피 성장 인자 수용체 2"(HER2)에 대한 새로운 항체가 개발되었다고 보고했습니다.

AI 모델에는 HER2에 대한 기존의 성공적인 항체에 대한 데이터가 제공되지 않았으며 HER2에 성공적으로 부착 또는 "결합"하는 방법에 대한 명시적인 정보도 제공되지 않았습니다.

Absci의 파이프라인에 있는 주요 약물 후보인 ABS-101은 과민성 대장 질환(IBS) 치료제입니다. Gen AI를 사용하여 개발된 새로운 항체는 과발현이 다양한 염증성 자가면역 질환과 연관되어 있는 면역 세포의 TL1A 단백질에 결합합니다. McClain은 항체가 처음부터 단 14개월 만에 개발되었으며 비용은 500만 달러 미만이라고 강조했습니다.

ABS-101은 내년에 1상 임상시험에 착수할 예정이다. 또 다른 프로젝트인 ABS-301은 Absci가 내부적으로 검증한 공개되지 않은 "면역 종양학" 표적입니다.

McClain은 "이러한 AI 생성 항체와 소분자가 임상에 적용되는 것을 보기 시작했습니다."라고 말했습니다.

환자 데이터의 개인 정보 보호에 대한 우려를 고려할 때 MSK의 환자 데이터와 Absci의 AI 모델 교육을 분리하는 것이 중요합니다.

McClain은 "우리는 그들의 데이터와 전문 지식을 사용하여 추적할 암 표적을 선택한 다음 우리 모델을 사용하여 항체의 종류를 분류할 것입니다"라고 말했습니다. "우리는 MSk 데이터를 사용하여 모델을 교육할 계획이 없습니다. 내부에서 해당 데이터를 생성하여 교육에 사용할 예정입니다. 따라서 해당 관점에서 완전히 분리되고 방화벽으로 보호될 것입니다."