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SURGIAI

SURGIAI는 (주)서지넥스의 AI기반 신약개발 플랫폼을 가리킵니다.

서지넥스 인실리코팀

In silico?

가상환경(컴퓨터 시뮬레이션)을 이용하여 약물모의실험을
진행하여 약물개발 시간 및 비용을 단축시키는 기법입니다.

AI 신약 개발 단계

기존 신약개발은 평균 약 15년이 소요되며, 약 5000~1만여개 중 1개만이 최종 신약개발에 성공하며, 평균개발비는 2-3조에 육박합니다.
미국의 경우 신약개발에 14~16년이 걸리고 2-3조원의 막대한 개발비용이 소모됩니다. 반면에 SURGIAI는 인공지능을 이용해 약 1년반만 에 약물 발굴이 가능합니다.

SURGIAI신약 개발 방법
후보 물질 발굴 (Drug Discovery)

SURGIAI는 타겟 단백질에 대한 약물 후보물질을 찾기 위해, 자체 플랫폼을 이용해 결합친화도(Binding Affinity)를 예측합니다.
기존의 High throughput screening(HTS) 실험 방법은 수십만에서 수백만개의 화합물 스크리닝이 가능하지만, 자사의 빅데이터와 인공지능 기술을 이용하면 약 10억개의 화합물 스크리닝이 가능합니다.

스크리닝 결과로 나온 화합물들의 특성과 구조 유사성을 이용하여, 더욱 최적화된 약물을 찾아냅니다. 저분자 화합물, 펩타이드
그리고 단백질 약물 디자인이 가능합니다.

약물 디자인 (Drug Design)
  • Small-molecule
    drug design

    SURGIAI 저분자 화합물은 단백질-저분자
    화합물의 상호작용 예측을 통해 디자인합니다.

  • Peptide
    drug design

    SURGIAI 펩타이드 약물은 단백질-펩타이드의 상호작용 예측을 통해 디자인합니다.

  • Protein drug
    design

    SURGIAI 단백질 약물은 단백질-단백질의
    상호작용 예측을 통해 디자인합니다.

서지넥스는 단백질-리간드의 결합친화도(Binding Affinity) 예측을 통한 약물 디자인에 독보적인 기술력을 보유하고 있습니다. 저분자 화합물뿐만 아니라 예측과 분석이 어려운 펩타이드, 단백질 약물까지 디자인이 가능합니다.

AI를 이용한 신약개발 Market Size

  • AI신약 개발 시장규모는 2016년 2억6250만 달러에서 2024년 40억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
  • AI신약 개발로 인한 시간 단축과 비용절감으로 혁신적인 시스템을 구축할 수 있습니다.

SURGIAI Development

SURGIAI 플랫폼
  • 01Target Protein

    SURGIAI 플랫폼은 데이터베이스(X-ray, NMR, Cryo-EM) 또는 예측(Ab initio, Homology, ML/DL)을 통해
    타겟 단백질의 3차원 구조 정보를 얻습니다.

  • 02Ligand

    SURGIAI 플랫폼은 자체적으로 구축한 데이터베이스와 인공지능 플랫폼을 이용해 타겟 단백질에 작용하는
    적절한 리간드를 찾습니다.

  • 03Structure Refinement

    SURGIAI 플랫폼은 타겟 단백질에 대해 여러 개의 리간드를 빠르고 정확하게 도킹합니다.

  • 04Protein-Ligand Docking

    SURGIAI 플랫폼은 타겟 단백질 또는 리간드의 3차원 구조를 더욱 정밀하게 모델링합니다.

  • 05MD Simulation

    SURGIAI 플랫폼은 수준 높은 분자동역학 시뮬레이션(Molecular dynamics simulation) 기술을 통해 타겟 단백질-리간드
    복합체의 상호작용과 용매효과를 분자수준에서 고려할 수 있습니다.

  • 06Post-MD Analysis

    SURGIAI 플랫폼은 MD 결과를 다양한 방식으로 분석 가능합니다. 특히 타겟 단백질-리간드의 결합 친화도(Binding Affinity)
    계산을 통해 타겟 단백질에 더욱 최적화된 리간드(약물)를 디자인할 수 있습니다.