AI-Powered Therapeutic Protein Design

"AI 기반 치료용 단백질 디자인" 연구는 최첨단 생성형 AI 알고리즘과 정밀 질량분석 기술을 결합하여 치료용 미니 단백질과 펩타이드의 설계·검증을 가속화합니다. RFdiffusion, ProteinMPNN, AlphaFold3 등 생성형 AI로 새로운 구조와 서열을 설계하고, 단백체 수준의 정밀 검증을 통해 안정성과 막투과성이 최적화된 치료 분자를 신속하게 개발합니다. 특히 소분자 의약품을 대체할 수 있는 고리형 펩타이드(cyclic peptide) 설계, AI 기반 단백질-단백질 상호작용 제어, 비결합부위 저해(non-binding site inhibition) 기술을 통해 기존에 접근이 어려웠던 난치성 질환 표적을 공략합니다. 우리는 여기서 한 걸음 더 나아가, 펩타이드를 넘어 질병을 근본적으로 제어할 수 있는 기능성 효소(단백질) 디자인으로 연구를 확장하고 있습니다. 이는 병인 단백질의 분해·제거, 결손 효소 기능의 보완 등 새로운 치료 전략을 여는 것을 목표로 합니다.

Our "AI-Powered Therapeutic Protein Design" research integrates cutting-edge AI algorithms with precision mass spectrometry to accelerate the design and validation of therapeutic mini-proteins and peptides. Using generative AI tools such as RFdiffusion, ProteinMPNN, and AlphaFold3, we design novel structures and sequences and rapidly develop molecules with optimized stability and membrane permeability, validated at the proteome level. We place particular emphasis on the design of cyclic peptides capable of replacing small-molecule drugs, AI-guided modulation of protein–protein interactions, and non-binding-site inhibition strategies—approaches that allow us to attack intractable disease targets long considered undruggable. Building on this foundation, we are expanding beyond peptides toward the design of functional therapeutic enzymes — aiming to enable new treatment strategies such as the degradation of pathogenic proteins and the restoration of deficient enzymatic function.