이볼버 바이오사이언스

Evolvere BioSciences

컴퓨터 모델로 박테리아 내성을 능가하는 차세대 항생제를 개발하는 AI 기반 제약 바이오 기업

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데이터로봇와(과) 비교하기

소개

🦠🤖 Evolvere BioSciences은(는) 좋은 미생물이나 인간 세포에 해를 끼치지 않고 박테리아의 진화를 능가하고 병원성 박테리아를 정확하게 표적으로 삼는 차세대 항생제를 만들기 위해 컴퓨터 모델을 사용합니다. ☠️ 현재 항생제는 박테리아가 항생제에 대한 내성을 갖게 되므로 효과가 멈춥니다. 이로 인해 약물 내성 박테리아가 다가오는 세계 보건 위기가 되고 있습니다. 이미 말라리아와 에이즈보다 더 많은 사람이 사망하고 있으며 이는 기하급수적으로 악화되고 있습니다 📈. 🧬 Evolvere BioSciences의 접근 방식은 AI와 결합된 공진화 단백질-단백질 상호 작용 데이터 세트를 활용하여 박테리아 돌연변이를 예측하고 '미래 보장형' 항생제를 만들어 항생제 내성이 발생하기 전에 해결합니다. 이는 사회가 얼마나 자주 새로운 항생제를 만들어야 하는지, 그리고 Evolvere BioSciences의 새로운 항생제가 얼마나 오랫동안 환자를 치료할 수 있는지에 대한 판도를 바꿉니다 👩‍⚕️. Evolvere BioSciences은(는) 옥스퍼드 대학교에서 만난 생화학자와 진화생물학자들로 구성된 팀입니다.

활용 워크플로우

입력

FASTA 및 PDB 형식의 세균 게놈/단백질 데이터공진화(Co-evolutionary) 단백질-단백질 상호작용 데이터셋Amazon S3 기반 비정형 생물학 데이터 소스박테리아 돌연변이 및 항생제 내성 프로필 라이브러리

이볼버 바이오사이언스

Nextflow 기반의 AWS Batch 분산 컴퓨팅 파이프라인 오케스트레이션AlphaFold 및 OpenFold 모델을 활용한 단백질 3차원 구조 예측AI 알고리즘을 통한 세균 단백질 복합체의 미래 돌연변이 시뮬레이션병원균 정밀 타겟팅을 위한 de novo 단백질 항생제 설계 및 최적화

출력

내성 회피 성능이 검증된 최적화 항생제 단백질 서열(Sequences)세균의 돌연변이 예측 및 '미래 보장(Future-proof)' 분석 리포트Amazon FSx 및 S3에 저장된 고해상도 분자 역학 시뮬레이션 데이터비표적 세포 독성 평가 및 병원균 특이성 분석 결과서

정밀 타겟팅 경로 (Precision Targeting)

인체 유익균이나 세포에 해를 끼치지 않고 특정 병원성 박테리아만 선택적으로 공격하도록 단백질 구조를 조정합니다.

내성 선제 차단 경로 (Resistance Pre-emption)

세균이 항생제에 노출되었을 때 발생할 수 있는 잠재적 변이를 AI로 예측하여, 내성이 생기기 전의 취약점을 공략합니다.

핵심 차별점: AWS 클라우드 인프라와 Nextflow 오케스트레이션을 결합하여 대규모 단백질 공진화 데이터를 분석하고, 세균의 진화 속도를 앞지르는 AI 기반 차세대 항생제 설계 플랫폼입니다.