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LONGEN v4 연구 DB에서 후보 현황을 불러옵니다.
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AI 펩타이드 신약 발굴 플랫폼
펩타이드 후보 생성 AI 시스템
독성과 결합력을 데이터로 검증해, 수만 개 후보를 실험할 최적 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.
실시간
5축 평가
후보마다 함께 보는 다섯 축.
설계 타당성anchor 모티프 보존 생성 + 서열 liability(산화·NG/NS 탈아미드·프롤린·free Cys) 검사 · peptides 물성 라이브러리
표적 결합Boltz-2 복합체(ipTM) · PRODIGY 결합 ΔG · PLIP 접점 + OpenMM MD(MM-GBSA·310K) 딥검증·결합 안정성
개발성·안전성peptides 물성(불안정성·Boman·μH)·ADMET(N-end·절단)·선택성 + 독성 스크린: ToxinPred3(독성)·IEDB/NetMHCIIpan(면역원성)·HemoPI2(용혈)·막손상
신규성·특허RDKit Tanimoto·서열 유사도 + Europe PMC(문헌)·Lens/KIPRIS(특허) 서열 조회
표적 생물학UniProt·Open Targets(질환 연관)·Human Protein Atlas(조직 발현)로 표적 타당성 확인
후보 선별 흐름
수만 개 후보가 걸러내기와 순위 매기기를 거쳐 소수의 실험 후보로 좁혀집니다.
1
생성 풀변형으로 확장한 전체 후보군
확장2
걸러내기설계·표적 근거 미달 후보 제거
제거3
상위 후보점수가 높은 순으로 추천하는 실험 후보
추천01 · 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.
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.
생성 전략
reference 약물 seed에서 신규 아날로그를 만드는 설계 규칙입니다.
1
보존적 치환앵커 밖 위치를 물성이 비슷한 잔기로 치환해 결합은 유지하고 다양성을 넓힙니다.
다양성2
말단 캡핑 (N-acetyl·C-amide)N/C 말단을 캡핑해 엑소펩티다제 분해 저항성과 안정성을 높입니다.
안정성3
D-아미노산 스캔선택 위치를 D-형으로 바꿔 프로테아제 저항성을 높이는 유도체를 검토합니다.
저항성4
고리화 · 지질화 · PEGhead-to-tail 고리화, 지질화, PEG 링커로 반감기·막투과·제형성을 조정합니다.
전달성비표준 잔기(D-아미노산·N-메틸화·고리화)는 RDKit conformer 생성 + OpenMM 힘장(GAFF) 파라미터화로 3D pose 타당성을 QC한 뒤에만 결합·역학에 사용합니다.
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.
--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.
커스텀 후보
AI가 생성한 후보뿐 아니라, 이 프로젝트에 직접 신물질(서열·구조)을 입력해 독성·결합·안전성 등 동일한 검사를 실행하고 커스텀 후보군으로 순위에 함께 등록할 수 있습니다.
후보 데이터를 불러오는 중
04 · 정밀 검증
Longen 정밀 검토 시스템
표적 결합 근거가 없거나 치명적 안전성 결함이 있으면 후순위로 배제합니다.
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.
실제 연구 데이터최적합 후보 1
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.