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DeepMatcher™

"신테카바이오는 독자적인 AI 신약 개발의 다양한 영역에서 혁신을 추구합니다."

DeepMatcher™는 구입 가능한 수억 단위의 화합물 라이브러리 검색을 통해 유효물질 도출을 하는 AI 플랫폼입니다. 유효물질 도출을 비롯해 최적화를 통한 선도물질 발굴, 2차 타깃과 오프 타깃 분석, 약물저항 바이오마커의 개발을 위한 플랫폼으로써 정확하고 효율적인 신약후보물질 발굴을 가능하게 합니다.

딥매처 기간

NEO-ARS™

“AI 기반으로 신생항원을 발굴함으로써 면역항암제 개발에 기여합니다.”

NEO-ARS은 신생항원(neoantigen) 예측을 위한 자동보고시스템(automatic report system)입니다. 일반적으로 암은 발생 및 증식 과정에서 수백 가지의 유전자 변이가 나타나며 암종과 환자에 따라 그 발생 빈도와 변이 서열의 형태를 달리한다고 알려져 있습니다. 이러한 유전변이는 신생항원(neoantigen)이라고 불리는 비정상적 단백질 조각(tumor specific antigen)을 생성하게 되는데 이는 정상세포에는 존재하지 않고 암세포에서만 발현되는 특징을 갖고 있습니다.

신생항원이 암세포에 발현될 때에는 암세포 표면의 주조직 적합성 복합체 타입 I (MHC-1, Major Histocompatibility Complex-I)에 결합된 형태로 나타나게 되고, 항원제시세포 및 세포독성 T세포의 상호작용의 결과로 T세포가 신생항원을 보유한 암세포를 선별적으로 인지하여 항암 면역작용을 유도합니다.

hla 이용분야 장기이식, 제대혈이식 등

이렇듯 신생항원은 암환자 고유의 면역시스템을 활성화시켜 암세포만을 공격하기 때문에 부작용이 적어 안전하고, 환자 개인의 고유한 유전변이 특징을 반영한 맞춤형 치료제 개발이 가능하다는 장점으로 항암 치료제의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.

신생항원 기반 면역항암치료제는 신생항원을 직접 투여하는 항암백신이나 신생항원으로 몸 밖에서 활성화시킨 환자의 면역세포를 투여하는 세포치료제의 형태로 개발이 가능합니다. 또한 병용치료제로서 기존 면역관문억제제의 치료 반응률을 크게 향상시킬 것으로 기대되고 있습니다.

그러나 환자마다 다른 신생항원을 정확하고 신속하게 찾는 데에는 높은 기술력이 요구됩니다.

신테카바이오는 자체 개발한 신생항원 발굴 플랫폼 ‘NEO-ARS’를 개발하여 암환자의 종양과 혈액 유전체 데이터로부터 높은 정확도로 신생항원을 예측하고 있습니다. 2차원 아미노산 서열정보를 바탕으로 신생항원을 예측하는 알고리즘과 달리 NEO-ARS는 3차원 단백질 구조 상에서 면역원성을 예측하여 정확도를 향상시켰습니다.

hla 이용분야 장기이식, 제대혈이식 등
NEOscan 성능평가: TCGA/cosmic 암유전체 데이터로부터 NEOscan을 이용하여 공통 신생항원 후보를 도출하고 실험 검증을 수행함. (좌) MHC-신생항원 펩타이드 in vitro binding assay결과. 3개 HLA-A 타입 각각에 대해 NEOscan이 예측한 신생항원 후보의 결합여부를 실험적으로 평가하였음.대부분의 신생항원 후보가 실제로 MHC에 결합함을 확인함. 주황색 점선: 결합 여부를 결정하는 기준값. 기준값 이상일 경우 결합하는 것으로 해석됨. (우) NEOscan으로 도출한 신생항원 후보를 건강인 PBMC 샘플을 이용한 ex vivo ELIspot 실험으로 면역원성을 평가함.그래프는 HLA-A*33:03 타입, 11개 신생항원 후보에 대한 결과를 예시로 보여줌. SFC가 높을수록 항원에 의해 활성화되어IFNγ 를 분비하는 T 세포가 많다는 것을 의미함(*는 DMSO 대조군에 비해 통계적으로 유의미하게 높은 SFC 수치를 보임을 나타냄).

현재 국내 유수의 병원과 연계하여 실제 암환자의 신생항원 발굴 및 예측된 신생항원의 면역원성 평가(T세포 활성화: IFNΓ 분비)를 수행함으로써 NEO-ARS 성능을 지속적으로 고도화 중이며, 이와 더불어 신생항원 기반 면역항암제 개발을 위하여 관련 치료제 개발사와의 협업을 모색하고 있습니다.

GBL-ARS™

"신테카바이오는 유전체 빅데이터 기반 바이오마커 발굴 기술을 개발하고 있습니다."

GBL-ARS은 약물의 유전적 바이오마커(genetic biomarker labeling)을 위한 자동보고시스템(automatic report system)입니다. 초기 단계 임상시험에서 확보된 약물반응성과 유전체 데이터를 사용해 약효예측 유전자변이 관점의 바이오마커를 발굴합니다. 발굴된 바이오마커는 환자선별에 적용돼 후기 임상시험의 성공률을 크게 향상시킬 뿐 아니라, 바이오마커를 기반으로 한 적응증 확장과 약물의 리포지셔닝, 임상실패 약물의 회생도 가능하게 합니다.

Pipeline

구분 후보물질 타겟선정 후보물질 발굴 비임상개발 임상개발 협력사
DeepMatcher STB-R040
COVID-19
In-house
STB-C017
면역항암
In-house
STB-C020
비공개
STB-C030
폐암
In-house
STB-C050
혈액암
In-house
STB-C070
유방암/폐암
In-house