Phylo의 Target Atlas가 AI 에이전트를 약물 표적 우선순위 지정에 투입

Phylo는 2026년 9월 29일에 Target Atlas를 출시했으며, 이는 회사의 Biomni Lab 플랫폼 위에 구축된 에이전트 기반 표적 우선순위 지정 애플리케이션으로, 무료 공개 버전과 The Michael J. Fox Foundation과 함께 개발한 파킨슨병 전용 최초 버전을 제공합니다.

Target Atlas 작동 방식

Phylo는 이 애플리케이션이 과학자 팀이 수행하는 표적 검토를 위한 증거 수집 작업을 수개월에서 며칠로 단축할 수 있다고 밝혔습니다. 시스템은 발견을 출처와 연결하는 공유 기록을 생성하며, 새로운 연구가 등장하면 업데이트될 수 있습니다. AI 에이전트는 표적 전반에 걸쳐 일관된 분석을 적용하고, 과학자는 어떤 증거가 중요한지와 그 가중치를 결정합니다. 팀은 이러한 가중치를 변경하여 자체 기준이 순위에 어떻게 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.

공개 버전은 Biomni 계정으로 무료이며, 수천 개의 표적‑질병 평가를 포함하고, 출처와 연결된 표적 프로필 및 인터랙티브 2×2 플롯을 통해 제시됩니다. 회사에 따르면 수백 명의 AI 에이전트가 기반 증거를 큐레이션하고 종합합니다. 질병 전반에 걸쳐 버전화된 컴퓨팅 기술이 데이터베이스, 논문, 질병 데이터셋의 증거를 대시보드와 출처와 연결된 프로필로 변환하여 각 항목의 출처, 날짜, 커버리지 및 누락 정보를 기록합니다. 연구자는 각 결과 뒤에 있는 증거를 검토하고 채팅 인터페이스를 사용해 증거를 탐색하거나 개인 뷰를 편집할 수 있습니다.

애플리케이션 뒤에 인용된 증거

이 발표는 제품을 공개된 약물 개발 손실률 수치에 기반을 두고 있습니다. 여기서는 Hay 등(2014년 Nature Biotechnology) 연구가 임상 개발에 진입한 약물 프로그램 중 약 10분의 1만이 승인된다는 사실을, 그리고 Minikel 등(2024년 Nature) 연구가 인간 유전적 지원을 받은 약물 메커니즘이 1단계부터 승인까지 2.6배 높은 성공 확률을 가진다고 추정한 결과를 인용합니다. 발표에 따르면 표적 선택은 약물 프로그램을 변경할 수 있는 가장 초기이면서 비용이 적게 드는 시점 중 하나이며, 반대로 잘못될 경우 가장 비용이 많이 드는 단계이지만, 올바른 선택을 위해 필요한 증거는 유전학, 발현, 임상 활동, 안전성, 가용성, 바이오마커, 경쟁 상황, 문헌 등 전반에 걸쳐 파편화되어 있으며 지속적으로 변화합니다.

The Michael J. Fox Foundation 파킨슨병 에디션

Target Atlas의 최초 질병별 애플리케이션은 재단의 Targets to Therapies (T2T) 이니셔티브와 함께 개발된 파킨슨병 에디션으로, 커뮤니티 후보 추천, 전문가 패널, 선별된 스코어카드 및 공개된 방법론을 통해 투명한 파킨슨병 표적 우선순위 프레임워크를 구축했습니다. Phylo는 이 에디션이 해당 전문가 프레임워크를 자유롭게 탐색할 수 있게 하고, 새로운 증거가 등장함에 따라 갱신될 수 있는 출처와 연결된 분석과 연결된다고 밝혔습니다. 기본 방법론은 Vaiana 등(2025년 npj Parkinson’s Disease)에서 발표되었습니다.

기초의 이니셔티브 페이지에 따르면, T2T는 2024년 초에 과학계에 대한 설문조사를 통해 새로운 파킨슨병 치료에 가장 큰 잠재력을 가진 타깃을 조사하며 시작되었습니다. 290개가 넘는 타깃이 평가되었으며, 향후 2~3년 동안 병목 현상을 해결할 수 있는 가능성을 기준으로 21개가 지명되었습니다. 이 이니셔티브를 추진하는 세 개의 과학 코어는 우선순위 지정 및 선택, 검증 및 툴킷 개발, 그리고 공개 지식 기반으로 구성됩니다. 기초는 선정된 타깃을 기전적으로 검증하고 향후 약물 개발 가능성을 탐색하기 위해 연구팀에 자금을 지원하며, 모든 학습 내용과 도구는 공유 지식 기반을 통해 무료로 제공됩니다. 페이지는 알파-시누클레인, GBA1, LRRK2를 이미 파킨슨병에 대한 임상 시험 중인 치료 타깃으로 명시하고 있으며, 초기 선정 라운드는 질병 진행을 늦추거나 변형시킬 잠재력이 있는 타깃에 초점을 맞추었다.

“잘 정의된 약물 타깃 수를 확대하는 것은 퍼즐의 핵심 부분이다,” 라고 파킨슨병 연구를 위한 The Michael J. Fox Foundation의 부사장 겸 번역 치료 책임자인 Gaia Skibinski가 출시 발표에서 말했습니다. 그녀는 재단이 Target Atlas와 같은 신흥 AI 도구가 연구자들이 유망한 표적을 새로운 파킨슨병 치료제로 향하도록 돕는 방식을 탐색하기를 기대한다고 밝혔습니다.

Enterprise Edition, 확장 계획 및 이용 가능성

Target Atlas의 엔터프라이즈 에디션은 연간 라이선스로 관리되는 Biomni 배포 환경에서 제공되며, 선택된 질병당 20,000개 이상의 표적, 독점 데이터 통합, 표적 쌍 대시보드, 그리고 AI/ML 기반 점수를 지원합니다.

Phylo는 시간이 지나면서 공개 에디션을 모든 주요 질병으로 확대할 계획이며, 추가 질병 에디션을 후원해 커뮤니티에 무료로 제공하고 각 조직의 프레임워크가 점수에 반영되도록 재단, 컨소시엄 및 환자 단체를 찾고 있다고 밝혔습니다. 회사의 공동 설립자이자 CEO인 Kexin Huang은 T2T 협업이 에이전트가 커뮤니티가 수개월 동안 수작업으로 처리해야 하는 증거를 며칠 안에 수집·점수화하고 최신 상태를 유지하며, 어떤 증거가 중요한지를 결정하는 전문가 판단을 대체하지 않는다고 설명했습니다. Huang은 회사 목표가 이 모델을 모든 주요 질병에 적용하는 것이라고 말했습니다.

Phylo는 Biomni Lab을 최초의 통합 생물학 환경이라고 설명합니다. 이는 과학자들이 문헌 연구, 실험 설계, 생물 데이터 분석 및 과학적 의사결정 전반에 걸쳐 AI 에이전트와 협업하는 통합 작업 공간이며, 이 플랫폼은 Chugai Pharmaceutical과 Ono Pharmaceutical을 포함한 바이오제약 기업들이 사용하고 있다고 밝혔습니다. 이 회사는 South San Francisco에 본사를 두고 있으며, Andreessen Horowitz와 Menlo Ventures의 Anthology Fund가 공동 주도한 1,350만 달러 규모의 시드 라운드를 Anthropic과 함께 유치했습니다.

Target Atlas(예: MJFF 파킨슨 에디션)는 biomni.phylo.bio에서 이용할 수 있습니다. R&D 리더는 기업 데모를 요청할 수 있으며, 재단 및 컨소시엄은 contact@phylo.bio를 통해 질병 에디션 후원을 논의할 수 있습니다.