AI 기반 항바이러스제 발굴 및 에피토프 특이 치료 후보 도출

AI-Driven Antiviral Discovery and Epitope-Specific Therapeutics

연구 내용

바이러스 감염 맥락의 유효물질 탐색을 AI 기반으로 수행하고, 에피토프 및 항원성 변이 정보를 이용해 치료 후보를 선별한 뒤 항바이러스 효능을 세포 기반으로 검증하는 연구

본 분야는 감염병 치료제 개발을 위해 AI 분석과 분자 수준의 표적 정보를 결합합니다. SFTS 및 출혈열 바이러스에 대해 생명정보학 기반 항바이러스 유효물질 발굴 연구를 수행하며, 코로나19에서는 전장유전자 기반 항원 변이 예측과 함께 에피토프 특이 치료 후보물질을 도출하는 흐름을 유지합니다. 약물 후보는 항바이러스 활성을 확인하기 위해 사람 유래 호흡기 상피세포 계통에서 바이러스 성장 억제 및 효능을 평가합니다. 특히 약물 재창출 가능성에 기반한 접근을 포함하여, 변이 환경에서도 적용 가능한 치료 근거를 마련하는 데 목적이 있습니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

초기에는 약물 후보의 항바이러스 효능을 세포 기반 실험으로 확인하는 단계에서 시작했습니다. 이후 2024년 전후로 SFTS 및 출혈열 바이러스에 대해 AI 분석을 활용한 유효물질 발굴을 수행하면서 표적 탐색의 범위를 확장했습니다. 동시에 2022년부터는 전장유전자 기반으로 항원 변이를 예측하고, 에피토프 특이 치료 후보를 도출하는 연구를 병행했습니다. 최근에는 예측 기반 선별과 효능 검증을 연계해 치료 후보의 우선순위를 체계화하는 방향으로 발전했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

SFTS 및 출혈열 표적 항바이러스 스크리닝
AI 기반 치료 후보 우선순위화
코로나19 에피토프 특이 치료 후보 도출
항원성 변이에 따른 효능 영향 평가
바이러스 단백질 기능 기반 표적 해석
작용기전 후보군 도출
약물 재창출 기반 치료제 파이프라인
내성 위험도 예측을 통한 후보 선정
전임상 검증용 스크리닝 지표 구성
감염병 치료제 개발 로드맵 설계