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1910 제네틱스, 중추신경계 치료를 위한 AI기반 뇌혈관장벽 투과성 예측모델 출시

 

• 미국 바이오기업인 1910 제네틱스(1910 Genetics)는 중추 신경계 (CNS: Central Nervous System) 질병치료를 위한 AI모델 캔디드 CNS(CANDID CNS™)를 출시함
• 캔디드 CNS는 저분자화합물 후보물질(Small Molecule Drug Candidates)*의 뇌혈관장벽(BBB: Blood-Brain Barrier) 투과성을 예측하기 위해 설계된 그래프 신경망임
  분자량이 작은 유기 화합물로, 신약 선도물질 개발에 많이 활용됨
• 이 모델을 분석한 결과, BBB침투 예측성공률이 업계 기준인 64%를 뛰어넘는 83%를 달성함
  <관련 내용 보기> ▶ 뇌혈관장벽 투과성 예측을 위한 GNN(Attentive Graph Neural Network) 모델
• 1910의 과학자인 제시 콜린스 박사(Dr. Jesse Collins)는 뇌혈관장벽이 복잡한 구조로 인해 약물침투의 어려움이 있다고 언급하며, 새로운 AI모델이 이러한 한계를 극복하는 것을 목표로 한다고 밝힘
• 대부분의 AI모델 구축 시 매개변수를 평가하기 위한 지표로 log BB와 Kp,uu**둘 중 하나만 사용하지만, 캔디드 CNS는 두 개의 지표를 모두 사용함
  ➊ log BB: 로그 뇌혈관장벽 분배계수로, 뇌 내 약물 농도와 혈액 내 약물농도의 비율을 나타내며 전체 BBB 투과성을 나타냄 ➋ Kp,uu(비결합 분배계수)는 혈장 대비 뇌 내 활성형태의 약물농도를 측정하며, 이는 혈류를 지날 때 혈장단백질과 결합하지 않고 존재하는 약물인 유리약물(free drug)이 BBB를 통해 분포하는 능력을 반영함
• 이 기술은 중추신경계 치료제 개발에 중요한 역할을 할 수 있으며, 신약개발 속도를 가속화할 것으로 기대됨