헬스케어
Sino Biological, AI 설계 단백질 결합체 검증 서비스 4RISE 출시
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가
핵심 포인트4RISE closes the gap between AI protein design and experimental proof by returning…
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- 4RISE closes the gap between AI protein design and experimental proof by returning binding data in days.
- Cell-free expression succeeded for more than 99% of candidates versus roughly 50–60% with HEK293.
- Tencent AI Lab used over 200 AI-designed enzymes across three validation rounds to refine its design framework.
Sino Biological은 2026년 11월 13일, AI 설계 단백질 결합체를 검증하는 고속 처리 습식 실험실 서비스를 출시했다. 회사에 따르면 이 서비스는 최단 3시간 만에 무세포 방식으로 단백질을 발현하고, 최단 3일 만에 서열에서 AI 활용이 가능한 결합 데이터까지 제공하며, 구조화된 결과에 실시간 API로 접근할 수 있다.
이 서비스는 계산 설계 이후의 실험 단계를 지원한다. AI가 생성한 후보물질은 표적 결합 활성을 확인하기 위해 실제로 생산하고 시험해야 한다. 문서화된 작업 절차는 서열과 시험 요건 제출부터 발현 및 정제, 결합 및 동역학 분석, 선택형 개발 가능성 평가와 기능 검증, 구조화된 데이터 제공까지 이어진다. 이를 통해 후속 연구와 설계 반복 과정에 활용할 실험 피드백을 제공한다.
발현 및 결합 측정
회사의 무세포 단백질 합성 플랫폼인 XPressMAX는 미니단백질, VHH, scFv, Fab, 효소 및 사이토카인을 지원한다. 전장 항체와 Fc 융합 단백질을 비롯해 포유류 세포를 이용한 생산이 필요한 형식의 경우, 4RISE는 HEK293 및 CHO 일과성 발현을 제공한다.
회사가 보고한 프로젝트에서는 AI 설계 미니바인더 변이체 300종 이상을 대상으로 HEK293 발현에 성공한 후보가 약 50~60%였으며, 무세포 발현에서는 99%를 넘었다. 이후 후보물질을 대상으로 다중 표적 바이오레이어 간섭법 분석을 진행했다.
결합 측정에는 Carterra와 Biacore 표면 플라스몬 공명법(SPR), Octet 바이오레이어 간섭법(BLI)을 사용한다. 친화도 및 동역학 분석 단계에서는 시험 설계가 허용하는 경우 친화도 지표 KD와 동역학 매개변수 kon 및 koff를 보고해 선도 후보 선정에 필요한 정량적 측정값을 추가로 제공할 수 있다.
서비스 단계 및 분석 옵션
공개된 서비스 단계는 초기 히트 발굴과 정제된 후보물질의 정량적 특성 분석을 구분한다.
| 서비스 | 방식 | 공개 가격 |
|---|---|---|
| 신속 히트 발굴 | 무세포 발현 및 조상등액을 이용한 단일 농도 SPR/BLI 스크리닝 | 서열당 67달러부터 |
| 결합체 비교 스크리닝 | 농도를 조절한 정제 후보물질을 이용한 단일 농도 SPR/BLI 분석 | 서열당 112달러부터 |
| 친화도 & 동역학 특성 분석 | 여러 농도에서 정제 후보물질 분석 | 서열당 142달러부터 |
| 전문 결합체 발현 및 검증 | 포유류 세포 발현 및 단일 또는 다중 농도 결합 분석 | 맞춤 견적 |
무세포 발현만 의뢰하는 경우 서열당 47달러부터 시작한다.
서비스 페이지에는 결합 분석 외에도 물리화학 분석 20종 초과, 단백질 생물활성 분석 1,000종 초과, 세포 기반 기능 분석 10종 초과가 안내되어 있다. 개발 가능성 평가 옵션은 열 안정성, 응집, 자가 결합, 다중 특이성, 소수성, 발현 및 용해도를 살펴본다. 기능 분석 옵션에는 중화, 세포 신호 전달, 증식 및 효소 활성 분석이 포함되어 표적 결합에서 생물학적 활성까지 평가 범위를 넓힌다.
Tencent AI Lab과 진행한 프로젝트는 이러한 기능 데이터가 모델 개발에 어떻게 활용될 수 있는지를 보여 준다. 서비스 페이지에 따르면 Sino Biological은 설계, 검증 및 반복 개선을 세 차례 진행하는 동안 AI 설계 효소 200종 이상을 지원했으며, 유전자 합성, 무세포 발현, 정제 및 시험관 내 기능 검증을 제공했다. 분석 항목은 라이소자임 활성, 키티나아제 활성 및 고온 안정성이었으며, 이를 통해 Tencent의 Ontology Reinforcement Iteration 단백질 설계 프레임워크를 반복적으로 최적화하는 데 필요한 실험 피드백을 제공했다.
사례 연구 및 처리 기간
회사가 보고한 한 검증 프로젝트에서는 무세포 조상등액을 직접 SPR로 스크리닝해 정제 과정 없이 AI 설계 결합체 200종이 넘는 후보를 평가했다. 그 결과 결합 양성 후보 11종을 찾아냈으며, 유전자에서 AI 활용 가능 데이터까지 3~4일 만에 제공했다.
두 번째 회사 사례 연구에서는 신규 설계 scFv 및 VHH 서열 2,000종 이상을 다뤘다. 유전자 합성, 무세포 발현, 정제 및 다중 표적 BLI 분석을 거쳐 정제 항체와 결합 데이터를 처음 제공하기까지 7~8일이 걸렸다.
이 사례들을 함께 살펴보면 3일이라는 처리 기간의 의미가 분명해진다. 가장 빠른 기간은 특정 서열에서 결합 데이터까지 이어지는 작업 절차에 적용되며, 정제 항체를 대량으로 다룬 프로젝트는 최초 결과 제공까지 더 오래 걸렸다. AI 신약 발굴 팀에 실질적으로 유용한 점은 대규모 서열 라이브러리에서 실험 결과에 따라 순위가 매겨진 후보물질을 얻는 표준화된 경로를 제공하고, 후속 연구 의사결정에 활용할 정제 단백질, 개발 가능성 및 기능 관련 근거를 확보할 수 있다는 것이다.
