LONGEN AI전임상 후보 선별

AI 펩타이드 신약 발굴 플랫폼

펩타이드 후보 생성 AI 시스템

독성과 결합력을 데이터로 검증해, 수만 개 후보를 실험할 소수 후보군으로 좁힙니다.

선별 관문구조 신뢰도(ipTM), 안전성·독성 위험, 합성 난이도 — 이 관문을 통과한 후보만 순위에 올립니다.
결합 검사Boltz 복합체 예측, MD 결합 안정성(RMSD·접촉 유지·질량중심 이탈), MM-GBSA 상대 결합에너지.
전임상 프로파일ADMET(단백질분해·반감기·막투과), 선택성 off-target, 막독성·응집/면역원성, SPPS 합성 난이도.

현재 연구 데이터

LONGEN v4 연구 DB에서 후보 현황을 불러옵니다.

실시간
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--연구 i
--실행 중 i
--생성 속도 i

5축 평가

후보마다 함께 보는 다섯 축.

설계 타당성결합 모티프(anchor) 보존 + 서열 위험(산화·탈아미드·프롤린·free Cys) 검사
표적 결합복합체 예측(ipTM)·결합 ΔG·접점 + 분자동역학(MD) 딥검증·결합 안정성
개발성·안전성응집·용해도·반감기(ADMET) + 독성 스크린(독소 유사성·면역원성·용혈·세포막 손상)·선택성
신규성·특허문헌·특허 서열 조회 + 공개 서열 유사도
표적 생물학질환 연관·조직 발현으로 표적 타당성 확인

후보 선별 흐름

수만 개 후보가 걸러내기와 순위 매기기를 거쳐 소수의 실험 후보로 좁혀집니다.

1
생성 풀변형으로 확장한 전체 후보군
확장
2
걸러내기설계·표적 근거 미달 후보 제거
제거
3
상위 후보점수가 높은 순으로 추천하는 실험 후보
추천

01 · 설계와 생성

연구자의 전략에 기반한 펩타이드 생성 AI.

탈모·흉터·염증성 여드름 등 큰 시장의 이미 검증된 reference 약물을 seed로 삼아, 결합력과 안전성을 데이터로 검증한 신규 아날로그 후보군을 도출합니다. 결합에 중요한 앵커는 보존하고 나머지만 변형하는 설계입니다.

생성 단계

표적·출발 펩타이드 고정 → 앵커 보존 변형 → 서열 위험 스캔.

DB 중심
A
표적·출발 펩타이드표적 단백질과 pathway, 결합 motif를 가진 기준 펩타이드를 고정합니다.
B
anchor 보존 변형결합에 관여하는 anchor 잔기는 그대로 두고, 관용 위치만 치환·삽입합니다.
C
서열 liability 스캔Met 산화, NG·NS 탈아미드화, 프롤린 과다, free Cys 같은 서열 위험 요인을 표시합니다.

현재 등록된 연구

연구 목록을 불러오고 있습니다.

02 · 표적 결합

표적 결합 친화도 검사

펩타이드-단백질 복합체를 예측해 결합 친화도(ipTM·ΔG)와 인터페이스 접점을 정량화합니다. 저분자 도킹이 아니라 복합체 구조 예측입니다. 결합 근거가 없으면 다른 점수가 좋아도 상위에 올리지 않습니다.

검사 대기 현황

결합·안전성 검사 대기열.

검토 대기 --
--고유 후보 i
--분당 생성 i
--검토 대기 i
5우선 후보 i

결합 근거는 세 도구로

한 점수가 아니라 구조·접점·에너지를 함께 봅니다.

복합체 예측 iBoltz-2 ipTM

복합체 구조를 예측하고 인터페이스 신뢰도(ipTM)로 결합 가능성을 점수화합니다.

상호작용PLIP 인터페이스

예측 복합체에서 수소결합·소수성 접촉 등 접점을 목록화합니다.

결합 ΔGPRODIGY

인터페이스로부터 결합 자유에너지(ΔG)를 추정하여 결합 강도를 비교합니다.

정직성예측의 한계

세 값은 예측이며 실측 친화도가 아닙니다. in vitro 결합 실험으로 확인해야 합니다.

03 · 후보 순위

상위 후보 데이터 검토

각 후보의 서열, 구조식(SMILES), 독성(ToxinPred3), 개발성·결합 신호, 2D/3D 구조를 함께 확인합니다. 정렬 기준인 준비도 점수(readiness)는 검증 안 된 추정치라 상대순위일 뿐, 통과 판정이 아닙니다.

후보 데이터를 불러오는 중
연구 DB에서 우선 후보를 불러옵니다.
--

04 · 정밀 검증

여러 축 정밀 검토

표적 결합 근거가 없거나 치명적 안전성 결함이 있으면 먼저 걸러내고, 나머지 축은 순위에 반영합니다.

축별 결과

실제 상위 후보의 값

선택 후보 · 축별 결과

선택한 후보의 축별 결과입니다. 각 카드의 i를 누르면 계산·처리 방식을 볼 수 있습니다.

딥 검증 · 결합 안정성 iMD · 안정성 점수

살아 움직이는 궤적으로 결합을 확인하고 안정성을 수치화합니다.

생존력(ADMET) · 선택성 i생존력 · 선택성

절단·반감기·투과성과 off-target 비특이 결합 위험을 추정합니다.

면역·용혈 iIEDB · HemoPI

IEDB로 T-cell epitope(면역원성)를, HemoPI로 용혈 위험을 분리하여 예측합니다.

개발성 i안정성·전달성

응집·용해도를 검증 지표로, 안정성·국소 전달성을 함께 검토합니다.

신규성·특허 i서열 기반

Europe PMC(문헌)와 Lens·KIPRIS(특허 서열)에서 서열이 이미 공개됐는지 조회합니다.

표적 생물학 i질환·조직 근거

UniProt, Open Targets(질환-표적), Human Protein Atlas(조직 발현)로 표적을 검토합니다.

05 · 안전성 · 독성

독성·안전성 사전 검사

독소 유사성·면역원성·용혈에 더해, 세포막 손상형 독성과 응집 유발 면역원성까지 서열에서 사전 스크리닝합니다. 실측 독성시험은 아니며, 위험 후보를 조기에 걸러냅니다.

안전성 스크린

실제 상위 후보의 값

검사 엔진

ToxinPred3·IEDB·HemoPI 등 서열 기반 스크리너. 실측 assay는 후속 실험 영역입니다.

독소 유사성 iToxinPred3

독소류와의 유사성을 서열로 예측합니다.

면역원성 iIEDB + 응집 연계

T-cell epitope와 응집 유발 면역원성을 함께 예측합니다.

용혈 iHemoPI

적혈구 용혈 위험을 서열로 예측합니다.

세포막 독성 i막 손상 위험

양전하·양친매성 기반 막 용해형 세포독성을 추정합니다.

06 · 최우선 후보 보고서

최우선 후보군 보고서.

실험으로 넘길 후보 하나의 근거 — 결합·안정성·ADMET·선택성·안전성·신규성 — 를 한 장에 모읍니다. 아래는 실제 후보의 보고서입니다.

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