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KOR
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Ab-ARS
Ab-ARS
®
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Antibody-Automatic Report System
Antibody-
Automatic Report System
항원–항체 간 3차원구조 분석과 AI 기반 예측 모델을 통해 개발 가능성과 결합친화도를
동시에 고려한 최적의 항체후보를 단 2주 내에 설계하는 AI 항체 플랫폼입니다.
항원–항체 간 3차원구조 분석과
AI 기반 예측 모델을 통해 개발 가능성과
결합친화도를 동시에 고려한 최적의 항체후보를
단 2주 내에 설계하는 AI 항체 플랫폼입니다.
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Ab-ARS® 문의하기
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항체 설계의 난제를 해결하는
지능형 플랫폼, Ab-ARS®
기존의 항체신약 개발은 초기 스크리닝에서 결합친화도가 낮은 후보가 다수 포함되고 결합력, 개발 가능성, 안정성 등
다양한 기준을 동시에 고려해야 하므로 시간과 비용이 과도하게 소모됩니다.
특히 신규 항원이나 변이가 많은 타깃의 경우, 개발 초기에 성공 가능성을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재합니다.
이러한 병목 지점에서 Ab-ARS®는 신속하고 정밀한 항체후보를 제안함으로써 항체신약 개발의 효율을 혁신합니다.
기존 항체신약 개발은 초기 발굴 단계에서 친화도, 안정성, 개발 가능성 등 여러 기준을 동시에 고려해야 하며
특히 까다로운 표적의 경우 성공 가능성을 예측하기 어렵다는 한계가 있습니다.
Ab-ARS®는 이러한 구조적 문제를 AI 기반 설계로 개선합니다. 표적–항체 상호작용을 정밀하게 분석 초기 단계부터
개발 가능성이 높은 항체 후보를 제시함으로써, 불필요한 반복 검증을 줄이고 임상 진입까지의 연구 효율을 높입니다.
기존의 항체신약 개발은 초기 스크리닝에서 결합친화도가 낮은 후보가 다수 포함되고 결합력, 개발 가능성, 안정성 등 다양한 기준을 동시에 고려해야 하므로 시간과 비용이 과도하게 소모됩니다.
특히 신규 항원이나 변이가 많은 타깃의 경우, 개발 초기에 성공 가능성을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재합니다.
이러한 병목 지점에서 Ab-ARS®는 신속하고 정밀한 항체후보를 제안함으로써 항체신약 개발의 효율을 혁신합니다.
기존 항체신약 개발은 초기 발굴 단계에서 친화도, 안정성, 개발 가능성 등 여러 기준을 동시에 고려해야 하며 특히 까다로운 표적의 경우 성공 가능성을 예측하기 어렵다는 한계가 있습니다.
Ab-ARS®는 이러한 구조적 문제를 AI 기반 설계로 개선합니다. 표적–항체 상호작용을 정밀하게 분석 초기 단계부터 개발 가능성이 높은 항체 후보를 제시함으로써, 불필요한 반복 검증을 줄이고 임상 진입까지의 연구 효율을 높입니다.
신약개발의 높은 장벽,
그 여정 속 Ab-ARS®의 역할
AI와 구조 기반 설계 —
항체신약 개발의 첫 관문을 단축하다
AI와 구조 기반 설계 —
항체신약 개발의
첫 관문을 단축하다
Ab-ARS®는 AI 기반 구조 분석과 예측 모델링을 결합하여 잠재력이 높은 항체 후보 물질을 신속하게 식별합니다.
Ab-ARS®는 180만 개 이상의 펩타이드-펩타이드 상호작용 데이터베이스와 5,000개 이상의 시뮬레이션 데이터 세트를 사용하여 CDR 영역을 자동으로 설계하고 최적화합니다.
대규모 컴퓨팅 인프라를 기반으로 안정적인 분석과 시뮬레이션을 수행하므로, 변이 개수나 설계 복잡도가 증가해도 연구 속도가 저하되지 않습니다.
IgG, VHH(Nanobody), ScFv 등 다양한 항체 형식을 지원하여 실제 항체신약 개발 전 과정에 폭넓게 적용할 수 있습니다.
Ab-ARS®의 프로세스
Ab-ARS®의 핵심 프로세스
01
항원 결합 부위 탐색
항원 단백질 내 항체가 결합할 수 있는 부위를 3D 구조 기반으로 예측합니다.
입력된 항원 단백질의 3차원 구조를 분석하여 항체가 인식할 수 있는 Epitope(결합 부위)를 AI가 정밀하게 탐색합니다. 구조 기반 탐색을 통해 결합친화도가 높을 가능성이 있는 후보 부위를 선별합니다.
01
항원 결합 부위 탐색
항원 단백질 내 항체가 결합할 수 있는 부위를 3D 구조 기반으로 예측합니다.
입력된 항원 단백질의 3차원 구조를 분석하여 항체가 인식할 수 있는 Epitope(결합 부위)를 AI가 정밀하게 탐색합니다. 구조 기반 탐색을 통해 결합친화도가 높을 가능성이 있는 후보 부위를 선별합니다.
01
항원 결합 부위 탐색
항원 단백질 내 항체가 결합할 수 있는 부위를 3D 구조 기반으로 예측합니다.
입력된 항원 단백질의 3차원 구조를 분석하여 항체가 인식할 수 있는 Epitope(결합 부위)를 AI가 정밀하게 탐색합니다. 구조 기반 탐색을 통해 결합친화도가 높을 가능성이 있는 후보 부위를 선별합니다.
02
CDR 변이체 설계
180만 건의 펩타이드 간의 상호작용 데이터를 기반으로 최적의 CDR 변이체 라이브러리를 생성합니다.
CDR 루프 구조, 소수성, 전하 분포 등 다양한 특성을 종합적으로 고려해 항원과의 상호작용 가능성이 높은 여러 항체 변이체를 설계합니다. 펩타이드–펩타이드 상호작용 데이터베이스를 활용하여 항체 설계의 다양성과 예측 정확도를 동시에 확보합니다.
02
CDR 변이체 설계
180만 건의 펩타이드 간의 상호작용 데이터를 기반으로 최적의 CDR 변이체 라이브러리를 생성합니다.
CDR 루프 구조, 소수성, 전하 분포 등 다양한 특성을 종합적으로 고려해 항원과의 상호작용 가능성이 높은 여러 항체 변이체를 설계합니다. 펩타이드–펩타이드 상호작용 데이터베이스를 활용하여 항체 설계의 다양성과 예측 정확도를 동시에 확보합니다.
02
CDR 변이체 설계
180만 건의 펩타이드 간의 상호작용 데이터를 기반으로 최적의 CDR 변이체 라이브러리를 생성합니다.
CDR 루프 구조, 소수성, 전하 분포 등 다양한 특성을 종합적으로 고려해 항원과의 상호작용 가능성이 높은 여러 항체 변이체를 설계합니다. 펩타이드–펩타이드 상호작용 데이터베이스를 활용하여 항체 설계의 다양성과 예측 정확도를 동시에 확보합니다.
03
항원-항체 결합 시뮬레이션
3D 구조 기반 AI 분석은 항원 결합 부위를 예측하고 높은 친화도를 가진 표적 영역을 식별합니다.
생성된 항체 후보는 항원과 3D 도킹을 거치며, 결합 에너지, CNN 점수, 평균 제곱근 편차(RMSD)를 포함한 다양한 구조적 지표가 분석됩니다. 최종적으로 MD 시뮬레이션을 수행하여 결합 안정성을 평가합니다.
03
항원-항체 결합 시뮬레이션
3D 구조 기반 AI 분석은 항원 결합 부위를 예측하고 높은 친화도를 가진 표적 영역을 식별합니다.
생성된 항체 후보는 항원과 3D 도킹을 거치며, 결합 에너지, CNN 점수, 평균 제곱근 편차(RMSD)를 포함한 다양한 구조적 지표가 분석됩니다. 최종적으로 MD 시뮬레이션을 수행하여 결합 안정성을 평가합니다.
03
항원-항체 결합 시뮬레이션
3D 구조 기반 AI 분석은 항원 결합 부위를 예측하고 높은 친화도를 가진 표적 영역을 식별합니다.
생성된 항체 후보는 항원과 3D 도킹을 거치며, 결합 에너지, CNN 점수, 평균 제곱근 편차(RMSD)를 포함한 다양한 구조적 지표가 분석됩니다. 최종적으로 MD 시뮬레이션을 수행하여 결합 안정성을 평가합니다.
04
개발 가능성 평가
개발 가능성 평가를 기반으로 최종 후보를 선별합니다.
결합력이 검증된 후보에 대해 CDR 구조 안정성, 등전점, 용해도, 전하 분포 등 개발 가능성과 안전성 지표를 추가 평가하여 최적의 항체 후보를 선별합니다.
04
개발 가능성 평가
개발 가능성 평가를 기반으로 최종 후보를 선별합니다.
결합력이 검증된 후보에 대해 CDR 구조 안정성, 등전점, 용해도, 전하 분포 등 개발 가능성과 안전성 지표를 추가 평가하여 최적의 항체 후보를 선별합니다.
04
개발 가능성 평가
개발 가능성 평가를 기반으로 최종 후보를 선별합니다.
결합력이 검증된 후보에 대해 CDR 구조 안정성, 등전점, 용해도, 전하 분포 등 개발 가능성과 안전성 지표를 추가 평가하여 최적의 항체 후보를 선별합니다.
Ab-ARS®의 핵심 가치
Ab-ARS®의 핵심 가치
90%
혁신적 속도 단축
수년이 걸리던 항체후보 발굴 과정을 단 3주 이내로 단축
90%
혁신적 속도 단축
수년이 걸리던 항체후보 발굴 과정을 단 3주 이내로 단축
60%
R&D 비용 절감
In silico 기반의 예측 및 평가로 실험 횟수와 자원을 대폭 줄여 초기 개발 비용 최소화
60%
R&D 비용 절감
In silico 기반의 예측 및 평가로 실험 횟수와 자원을 대폭 줄여 초기 개발 비용 최소화
50%
임상 실패 리스크 감소
3D 구조 기반 도킹, CNN 분석 등을 통한 항체효능과 안정성 조기 검증으로 후속 실패 가능성 최소화
50%
임상 실패 리스크 감소
3D 구조 기반 도킹, CNN 분석 등을 통한 항체효능과 안정성 조기 검증으로 후속 실패 가능성 최소화
80%
항체 형식 대응률 상승
IgG, VHH(Nanobody), scFv 등 주요 항체 모달리티에 모두 적용 가능하여 플랫폼 기반의 높은 유연성과 확장성 보장
80%
항체 형식 대응률 상승
IgG, VHH(Nanobody), scFv 등 주요 항체 모달리티에 모두 적용 가능하여 플랫폼 기반의 높은 유연성과 확장성 보장
90%
혁신적 속도 단축 혁신적 속도 단축 혁신적 속도 단축
수년이 걸리던 항체 후보 발굴 과정을 단 3주 이내로 단축
90%
혁신적 속도 단축 혁신적 속도 단축 혁신적 속도 단축
수년이 걸리던 항체 후보 발굴 과정을 단 3주 이내로 단축
60%
R&D 비용 절감
In silico 기반의 예측 및 평가로 실험 횟수와 자원을 대폭 줄여 초기 개발 비용 최소화
60%
R&D 비용 절감
In silico 기반의 예측 및 평가로 실험 횟수와 자원을 대폭 줄여 초기 개발 비용 최소화
50%
임상 실패 리스크 감소
3D 구조 기반 도킹, CNN 분석 등을 통한 항체효능과 안정성 조기 검증으로 후속 실패 가능성 최소화
50%
임상 실패 리스크 감소
3D 구조 기반 도킹, CNN 분석 등을 통한 항체효능과 안정성 조기 검증으로 후속 실패 가능성 최소화
80%
항체 형식 대응률 상승
IgG, VHH(Nanobody), scFv 등 주요 항체 모달리티에 모두 적용 가능하여 플랫폼 기반의 높은 유연성과 확장성 보장
80%
항체 형식 대응률 상승
IgG, VHH(Nanobody), scFv 등 주요 항체 모달리티에 모두 적용 가능하여 플랫폼 기반의 높은 유연성과 확장성 보장
본 수치는 2021년~2025년 사이 신테카바이오 내부 프로젝트 및 PoC 기반 분석 데이터를 바탕으로 작성되었습니다.
본 수치는 2021년~2025년 사이 신테카바이오 내부 프로젝트 및 PoC 기반 분석 데이터를 바탕으로 작성되었습니다.
연구 성과
연구 성과
PD-L1 표적 신규 항체 설계 결과
PD-L1 표적 신규 항체 설계 결과
Ab-ARS® 기술을 이용하여 PD-L1에 특이적으로 결합하는 새로운 항체 후보 물질을 설계했습니다.
이 후보 물질들은 기존 치료제(아테졸리주맙)와 동등하거나 그 이상의 결합 친화도를 보여
Ab-ARS®의 잠재력을 입증했습니다.
Ab-ARS® 기술을 이용하여 PD-L1에 특이적으로 결합하는 새로운 항체 후보 물질을 설계했습니다.
이 후보 물질들은 기존 치료제(아테졸리주맙)와 동등하거나 그 이상의 결합 친화도를 보여 Ab-ARS®의 잠재력을 입증했습니다.
PD-L1에 특이적 결합 확인
Target Engagement
PD-L1에 특이적 결합 확인
Target Engagement
PD-L1에 특이적 결합 확인
Target Engagement
기존 항체와 다른 CDR3 상호작용 확인
Novel Mechanism
기존 항체와 다른 CDR3 상호작용 확인
Novel Mechanism
기존 항체와 다른 CDR3 상호작용 확인
Novel Mechanism
상용 항체 대비 동등·우위의 결합력 측정
Competitive Performance
상용 항체 대비 동등·우위의 결합력 측정
Competitive Performance
상용 항체 대비 동등·우위의 결합력 측정
Competitive Performance
아미노산 단위 예측이 실험적으로 검증됨
Molecular Precision
아미노산 단위 예측을 실험적으로 검증
Molecular Precision
아미노산 단위 예측을 실험적으로 검증
Molecular Precision
상용 항체 대비 동등·우위의 결합력 측정
Competitive Performance
아미노산 단위 예측을 실험적으로 검증
Molecular Precision
Ab-ARS®
Ab-ARS®
Ab-ARS® 항체후보(좌)와 Atezolizumab(우)
Ab-ARS® 항체후보(좌)와
상용 항체 Atezolizumab(우)
PD-L1 결합 구조 비교
Ab-ARS® candidate #1
Ab-ARS®
candidate #1
Atezolizumab
Atezolizumab
Known to bind PD-L1
Known to bind PD-L1
Ab-ARS® 항체후보와 상용 항체 간
EC50 기반 반응 특성 비교
본 결과는 in vitro 실험 기반 비교 결과입니다.
본 결과는 in vitro 실험 기반 비교 결과입니다.
비즈니스 모델
비즈니스 모델
사전 발굴형 패키지 모델
AI Driven Asset Program
바로 적용 가능한 항체후보 제공
Asset program은 대규모 AI 분석을 통해 선별된 고품질 항체 후보 물질을 사전 패키지 형태로 제공합니다. 본 후보물질은 현장 평가를 통해 연구 적용이 가능하며, 글로벌 제약사의 표준화된 데이터 형식을 제공합니다.
후보군 : PD-L1(CD274), PD-1(PDCD1), CTLA-4 ...
타겟당 50,000개 이상의 항체 varient를 생성하여 HTS 확인 후 최종후보 선별
타깃별 ELISA 및 발현 데이터 포함
표준화된 데이터 패키지 제공
Asset Program 리스트 확인하기
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사전 발굴형 패키지 모델
AI Driven Asset Program
바로 적용 가능한 항체후보 제공
Asset program은 대규모 AI 분석을 통해 선별된 고품질 항체 후보 물질을 사전 패키지 형태로 제공합니다. 본 후보물질은 현장 평가를 통해 연구 적용이 가능하며, 글로벌 제약사의 표준화된 데이터 형식을 제공합니다.
후보군 : PD-L1(CD274), PD-1(PDCD1), CTLA-4 ...
타겟당 50,000개 이상의 항체 varient를 생성하여 HTS 확인 후 최종후보 선별
타깃별 ELISA 및 발현 데이터 포함
표준화된 데이터 패키지 제공
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사전 발굴형 패키지 모델
AI Driven Asset Program
바로 적용 가능한 항체후보 제공
Asset program은 대규모 AI 분석을 통해 선별된 고품질 항체 후보 물질을 사전 패키지 형태로 제공합니다. 본 후보물질은 현장 평가를 통해 연구 적용이 가능하며, 글로벌 제약사의 표준화된 데이터 형식을 제공합니다.
후보군 : PD-L1(CD274), PD-1(PDCD1), CTLA-4 ...
타겟당 50,000개 이상의 항체 varient를 생성하여 HTS 확인 후 최종후보 선별
타깃별 ELISA 및 발현 데이터 포함
표준화된 데이터 패키지 제공
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연간 정액 구독 모델
PaaS
(Platform as a Service)
연간 구독 기반 AI 항체 설계·최적화 플랫폼
AI 기반 항체 설계 플랫폼을 일정 기간 동안 전용 연구 환경으로 활용하는 서비스 모델입니다.별도의 인프라 구축 없이, 항원–항체 상호작용 분석 엔진·대규모 연산 자원·전담 연구 인력이 결합된 통합 항체 설계 환경을 자체 조직처럼 운영할 수 있습니다.
플랫폼·컴퓨팅·전문 인력을 전용 구독으로 제공
대규모 항체 변이 설계를 위한 컴퓨팅 자원 + 전담 연구 인력 배치
연간 기준 항체 후보 발굴·최적화 스코프 제시
PaaS 구독 상담하기
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연간 정액 구독 모델
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고객 맞춤형 발굴형 모델
FFS
(Fee For Service)
타깃 기반 예측 분석으로 최적 항체후보 도출
고객의 타깃 정보와 요구 사항에 맞춰 맞춤형 항체후보를 발굴합니다. AI 기반 분석의 정밀도와 유연한 협업 구조를 바탕으로 R&D 목적과 범위에 따라 다양한 형태로 확장이 가능합니다.
신규 후보 생성 + 고객 논의를 통한 Top 100~200 항체후보 선별
맞춤형 ELISA 검증 및 발현 포함
단계별 과금 구조 기반 협업 유연성 확보
타깃 문의하기
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고객 맞춤형 발굴형 모델
FFS
(Fee For Service)
타깃 기반 예측 분석으로 최적 항체후보 도출
고객의 타깃 정보와 요구 사항에 맞춰 맞춤형 항체후보를 발굴합니다. AI 기반 분석의 정밀도와 유연한 협업 구조를 바탕으로 R&D 목적과 범위에 따라 다양한 형태로 확장이 가능합니다.
고객 목표에 맞춘 항체 후보 설계 및 단계별 선별 지원
맞춤형 ELISA 검증 및 발현 포함
단계별 과금 구조 기반 협업 유연성 확보
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고객 맞춤형 발굴형 모델
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고객 목표에 맞춘 항체 후보 설계 및 단계별 선별 지원
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