미디엄 바이오사이언스

Medium Biosciences

AI 예측과 실험 검증을 결합해 임상적으로 유용한 치료용 단백질을 정밀하게 설계하고 최적화하는 머신러닝 플랫폼

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소개

미디엄 바이오사이언스는 AI 모델과 독자적인 실험실(Wet-lab) 어세이 기술을 결합하여 임상적으로 유효한 단백질 치료제를 설계하는 능동 학습(Active Learning) 기반의 생명공학 플랫폼입니다.

활용 워크플로우

입력

표적 질환 관련 단백질 구조 및 시퀀스 데이터 (PDB, AlphaFold2)자체 개발한 신규 기능성 어세이(Assay) 실험 데이터고처리량 스크리닝(High-throughput Screening) 라이브러리단백질-단백질 상호작용(PPI) 프로파일링 정보

미디엄 바이오사이언스

Protein LLM(pLLM)을 통한 방대한 아미노산 변이체 시퀀스 생성 및 탐색자체 실험 피드백을 결합한 능동 학습(Active Learning) 루프 구동다중 특성 최적화(Multi-objective Optimization)를 통한 결합력 및 안정성 평가고해상도 구조 시뮬레이션 및 제조 가능성(Developability) 가상 검증

출력

최적화된 고기능성 단백질 치료제 후보 물질(Leads)정밀 어세이 기반 단백질 기능성 검증 데이터셋임상 진입을 위한 단백질 물성 및 안전성 분석 리포트특허 확보가 가능한 독창적인 아미노산 시퀀스 설계도

치료 효능 극대화 경로

바이오테크 신약 개발팀장이 표적에 대한 결합 친화도(Affinity)와 생물학적 활성을 높이기 위해 시퀀스 최적화에 집중하는 프로세스

제조 및 제형 최적화 경로

단백질 공학 연구원이 상업적 생산을 위해 용해도, 열 안정성 및 응집 저항성을 개선하여 약물 전달 효율을 높이는 분기

비표적 독성 최소화 경로

안전성 평가 담당자가 부작용을 줄이기 위해 특정 표적에만 반응하도록 단백질의 선택성(Selectivity)을 정밀 튜닝하는 과정

핵심 차별점: 공개 데이터에만 의존하지 않고 자체 개발한 어세이 플랫폼과 AI 능동 학습 루프를 결합하여 실제 실험 결과와 정렬된 고기능성 단백질을 설계하는 Closed-loop 시스템을 제공합니다.