빅토리아, 브리티시 컬럼비아 - 인공지능을 기반으로 한 바이오 치료제 연구 분야의 선두주자인 ImmunoPrecise Antibodies Ltd. (NASDAQ: IPA)는 인공지능 기반 바이오 치료제 연구 분야의 선두주자로서 파운데이션 AI 모델을 개발하여 생명과학 연구 개발 분야에서 중요한 도약을 이루었다고 발표했습니다.
이 모델은 고급 스태킹 기법을 통해 대규모 언어 모델(LLM)과 바이오스트랜드의 특허 기술인 HYFT 기술을 통합한 것으로, 생물학적 데이터 분석의 정확성을 높이고 신약 개발을 가속화할 수 있도록 설계되었습니다.
HYFT 기술은 다양한 데이터 레이어를 연결하는 앵커 포인트 역할을 하는 생물학적 서열 내 고유한 '지문'을 식별합니다. 바이오스트랜드의 플랫폼은 6억 6천만 개의 데이터 개체에서 250억 개의 관계를 매핑하는 지식 그래프를 자랑하며, 서열, 구조 및 기능 데이터를 과학 문헌과 연결합니다. 이 포괄적인 매핑은 유전자, 단백질, 생물학적 경로에 대한 총체적인 이해를 돕습니다.
HYFT와 스택형 LLM을 결합하면 AI 모델이 항체 의약품과 정밀 의학 개발에 필수적인 단백질의 복잡한 언어를 해독할 수 있습니다.
처음에는 자연어 처리(NLP)를 위해 개발된 LLM을 이제 단백질 서열에 적용하여 단백질 구조 예측 및 항체 결합 최적화와 같은 작업을 향상시킬 수 있습니다.
고급 AI 모델은 LLM 스태킹을 활용해 HYFT가 식별한 특정 특징에 연결된 다양한 LLM을 결합합니다. 예를 들어, 이를 통해 결합 항체와 비결합 항체가 유사한 HYFT 패턴을 공유하더라도 이를 구분할 수 있습니다. 이 방법론은 표적 치료제의 개발 속도를 높일 뿐만 아니라 연구 개발 비용도 절감할 수 있을 것으로 기대됩니다.
바이오스트랜드의 공동 설립자이자 혁신 책임자인 더크 반 하이프테(Dirk Van Hyfte) 박사는 이 모델이 생명공학 연구의 경계를 넓히고 생물학적 과제에 AI를 적용하는 새로운 표준을 수립하는 데 있어 중요한 역할을 할 것이라고 강조했습니다.
이뮤노프리시스의 CEO인 제니퍼 배스 박사는 오늘 열리는 '제1회 인공지능 기반 신약 개발 가상 컨퍼런스'에서 회사의 AI 기반 솔루션에 대해 논의할 예정입니다. 또한 반 하이프테 박사는 다음 주 플로리다주 올랜도에서 열리는 HIMSS24 컨퍼런스에서 연구 결과를 발표할 예정입니다.
ImmunoPrecise Antibodies는 항체 발견을 위한 독점 기술에 시스템 생물학, 다중 오믹스 모델링, 복합 AI 시스템을 활용하는 바이오 치료 연구 및 기술 그룹입니다. 이 회사의 자회사는 북미와 유럽에 걸쳐 있으며, 치료용 생물학적 제제의 발견, 개발 및 라이선스 아웃을 위한 고도로 전문화된 서비스를 제공합니다.
이 뉴스는 보도자료를 기반으로 하며 위험과 불확실성을 수반하는 미래예측 정보를 포함하고 있습니다. 회사는 LENSai 플랫폼과 HYFT 기술의 통합이 예상한 결과를 얻지 못하거나 규제 당국에 제출한 서류에 명시된 기타 위험 등의 요인으로 인해 실제 결과가 달라질 수 있음을 경고합니다.
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