전례 없는 속도로 자연에서 신약을 발견하는 Enveda의 약물 발견 플랫폼을 구동하는 MS2Mol 알고리즘

천연 자원에서 새로운 의약품을 발견하는 생명공학 회사인 엔베다 바이오사이언스(Enveda Biosciences)가 자사의 기본 AI 모델 중 하나인 MS2Mol의 세부 정보를 ChemRxiv에 게시된 사전 인쇄에서 공개했다. 

MS2Mol은 세포의 빌딩 블록 및 분해 산물인 대사 산물의 구조를 예측하도록 설계되었다. 모든 세포 과정에서 필수적인 역할에도 불구하고 자연적으로 발생하는 모든 대사 산물의 1% 미만이 과학에 알려진 것으로 추정된다. 

긴 실험실 실험 없이 이전에 특성화되지 않은 대사 산물의 구조를 신속하게 예측할 수 있는 MS2Mol의 기능은 잠재적인 약물 후보로 우선 순위를 지정하고 자연 세계에 대한 지식을 확장한다.

“대사산물은 아스피린, 탁솔, 메트포르민, 아르테미시닌 및 스타틴을 포함한 영향력 있는 약물의 기초로서 길고 성공적인 역사를 가지고 있습니다. 과학자로서 우리가 자연 대사 산물 다양성의 표면을 거의 긁지 않았다는 점을 감안할 때 이것은 특히 인상적입니다. 우리 플랫폼에 통합된 MS2Mol을 통해 차세대 강력한 의약품을 위한 진화 화학 지능을 대규모로 활용할 수 있습니다.”라고 Enveda의 창립자이자 CEO인 Viswa Colluru 박사는 말했다.

Enveda의 독점 플랫폼은 활성 분자 식별, 속성 및 구조 우선 순위 지정, 의약 화학에 대한 순응성, 대규모 재료 액세스를 포함하여 천연제품 의약품 개발의 오랜 장애물을 해결한다. 이 회사는 최근 시리즈 B1 라운드를 마감했으며 2023년과 2024년에 염증, 섬유증 및 신경감각 적응증에 걸쳐 여러 플랫폼 파생 분자를 클리닉으로 진행할 예정이다.

“대사체 식별은 시간이 많이 걸리고 실패하기 쉬우며 고도의 전문 지식이 필요한 프로세스였다. MS2Mol은 가장 쉽게 액세스할 수 있지만 매우 비밀스러운 형태의 대사산물인 질량 스펙트럼 데이터를 과학자들이 사용할 수 있는 언어인 화학 구조로 변환한다. AI로 이 번역 문제를 해결하면 가장 유용한 정보를 마약 사냥꾼에게 대규모로 제공할 수 있다.

Enveda의 기계 학습 부사장이자 pre-print의 첫 번째 저자인 Tom Butler 박사는 "다른 회사는 AI를 사용하여 구매하려는 것을 예측하는 반면 우리는 AI를 사용하여 인류가 알아야 할 것을 발견합니다."라고 말했다.

Enveda의 CSO인 Sotirios Karathanasis 박사는 “현대 약물 발견을 위해 수십억 년의 진화를 통해 연마된 생체 활성 화학의 잠금을 해제함으로써 우리는 놀라운 속도로 흥미진진한 후보 의약품 슬레이트를 발견하게 되었습니다. "우리는 Enveda 플랫폼을 통해 임상에서 우리 의약품에 의한 질병 병태생리학의 수정과 표적 약물 가능성 개념의 재정의를 기대합니다."

Enveda는 MS2Mol의 개발을 통해 새로운 치료제 개발을 추진하기 위해 천연 대사 산물의 발견 및 활용을 위한 현장 변화기술을 지속적으로 제공하고 있다.

이 논문은 http://www.chemrxiv.org 의 " MS2Mol: A transformer model for illuminating dark chemical space from mass spectra " 에서 찾을 수 있다.

엔베다 바이오사이언스 소개

Enveda Biosciences는 신약 개발에서 가장 어려운 문제를 해결하기 위해 자연계에 대한 최초의 고해상도 화학 지도를 구축하는 생명공학회사이다. 

Enveda의 플랫폼은 신진대사학과 기계 학습의 교차점에서 수년간의 첨단 발전을 기반으로 구축된 자연의 알려지지 않은 화학 영역에서 나온 세계에서 가장 진보된 신약 검색 검색 엔진이다. 

획기적인 기술을 보완하는 Enveda의 팀에는 저명한 데이터 과학자와 함께 일하는 제약 업계에서 수십 년의 경험을 가진 노련한 마약 사냥꾼이 포함된다. 

엔베다에 대한 자세한 내용은 envedabio.com을 방문하자.