화이자는 분자 신약 설계의 발전과 규모 확대를 위해 차이 디스커버리의 AI 플랫폼을 통합할 예정이다.
요컨대
차이 디스커버리는 화이자와 라이선스 계약을 체결하여 인공지능 모델을 신약 개발에 활용함으로써 분자 설계 속도를 높이고 항체 개발을 개선하며 생물학적 제제 연구 역량을 확대할 수 있게 되었습니다.
차이 디스커버리분자 발견을 위한 인공지능 모델을 개발하는 회사인 는 제약 회사인 화이자와 라이선스 계약을 체결했다고 발표했습니다.
이 회사는 인공지능을 신약 개발에 적용하여 기존의 시행착오 방식에 대한 의존도를 줄이는 데 주력하고 있습니다. 이 회사의 모델은 생물학적 구조와 기능을 분석하고, 새로운 분자 후보 물질을 생성하며, 기존 접근 방식으로는 공략하기 어려운 표적에 대한 제약 연구를 지원하도록 설계되었습니다.
이번 계약에 따라 화이자는 차이의 AI 플랫폼을 자사의 신약 개발 워크플로우에 통합하고, 차이-3 모델과 화이자의 자체 데이터를 기반으로 학습되고 내부 프로세스에 맞춰 조정된 맞춤형 버전을 조기에 이용할 수 있게 됩니다.
차이 디스커버리는 분자 상호작용을 예측하고 설계할 수 있는 생성형 AI 시스템을 개발하여 특정 기능적 특성을 지닌 생체 분자를 설계할 수 있도록 지원합니다. 기존의 신약 개발은 불확실한 결과를 동반하는 장기간의 실험 과정을 거쳤지만, 첨단 AI 모델을 활용하면 새로운 분자 구조를 생성하고 개발 기간을 수개월 또는 수년에서 더 짧은 반복 주기로 단축함으로써 초기 단계 연구를 가속화할 수 있습니다.
Chai-3 모델은 항체 설계 성능과 발견 속도를 향상시킵니다.
발표에 따르면, 차이의 AI 플랫폼과 화이자의 과학적 전문성 및 독점 데이터 세트의 결합은 생물학적 제제 연구 역량을 확장하고 기존에 치료 목표 달성이 어려웠던 표적들을 공략하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.
이번 계약의 일환으로 화이자는 이전에 공개되지 않았던 모델인 Chai-3를 이용할 수 있는 최초의 제약 파트너 중 하나가 될 것입니다. 이 시스템은 AI 기반 항체 설계에 있어 상당한 개선을 제공하며, 이전 버전보다 성공률이 높고 치료 요건을 충족하는 항체를 생성할 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 또한 다중 특이성 분자, 표적화가 어려운 단백질, 다양한 생물학적 과제에 걸친 일반화와 같은 분야에서도 성능이 향상되었습니다.
Chai-3는 2025년에 출시된 회사의 이전 모델인 Chai-2를 기반으로 합니다. Chai-2는 기존의 계산 방식에 비해 실험 성공률이 크게 향상된 약물 유사 후보 물질을 생성할 수 있는 무사고 항체 설계 시스템으로, 신약 개발 기간을 몇 달에서 몇 주까지 단축시켜 줍니다.
차이 디스커버리와 화이자의 이번 계약은 제약 업계에서 첨단 AI 시스템 도입이 증가하는 추세를 반영하며, 이러한 기술들이 실험 연구 단계를 벗어나 기존 신약 개발 파이프라인에 통합되고 있음을 보여줍니다.
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저자에 관하여
전담 저널리스트인 알리사(Alisa) MPost암호화폐, 인공지능, 투자 및 광범위한 분야를 전문으로 합니다. Web3. 새로운 트렌드와 기술에 대한 예리한 안목을 바탕으로 그녀는 끊임없이 진화하는 디지털 금융 환경에 대해 독자들에게 정보를 제공하고 참여시키기 위해 포괄적인 취재를 제공합니다.
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