Enveda가 자연의 화학 정보를 신약 후보로 바꾸는 방법
자연에는 다양한 생리 작용을 하는 분자가 존재하지만, 그중 어떤 분자가 의약품이 될 수 있는지 빠르게 가려내기는 어렵다. Enveda는 질량분석과 딥러닝을 활용해 이 탐색 과정을 효율화하려는 바이오 기업이다.
Enveda는 시리즈 E 투자에서 3억 1,100만 달러를 유치해 20억 달러의 기업가치를 인정받았다. Catalio Capital Management가 투자를 주도했고 Iconiq 등이 참여했다.1 그러나 투자 규모보다 중요한 판단 기준은 이 기술이 유망한 후보를 발굴하고 실제 임상 성과로 이어질 수 있는지다.
자연을 검색 가능한 데이터로 바꾸는 플랫폼
승인된 저분자 치료제의 약 3분의 1에서 절반은 천연물에서 유래했다. 반면 지금까지 확인하고 스크리닝한 천연 화합물은 전체의 일부에 불과하다.2 천연물은 신약 발굴 가능성이 큰 만큼 탐색하기도 어려운 영역이다.
2019년 Viswa Colluru가 설립한 Enveda는 치료 목적으로 사용된 이력이 있는 식물의 대사체를 출발점으로 삼는다. 회사의 신약 발굴 플랫폼은 다음 세 요소로 구성된다.2
식물에서 확보한 대사체 라이브러리
독자적인 스크리닝 기술
유망 후보의 우선순위를 정하는 인실리코 엔진
Enveda는 탠덤 질량분석법인 MS2로 수천 개의 복합 시료를 프로파일링한다. MS2는 분자를 조각낸 뒤 나타나는 패턴을 측정하는 방식이다. 딥러닝 모델은 이 스펙트럼을 바탕으로 화학적 특성과 분자 구조를 예측하고, 추가 검증이 필요한 후보의 우선순위를 정한다.2
이 방식의 핵심은 복잡한 천연물 정보를 검색하고 비교할 수 있는 데이터로 전환하는 데 있다. 이를 통해 천연물을 하나씩 분리해 시험하는 방식보다 여러 후보를 병렬로 탐색하기 쉬워진다.
기술의 가치는 임상에서 결정된다
후보 발굴 속도가 빨라져도 신약 개발의 핵심 관문은 사라지지 않는다. AI가 유망 분자를 선별할 수는 있지만, 사람을 대상으로 안전성과 효능을 입증하는 임상시험을 대신할 수는 없다.
Enveda는 현재 면역질환과 비만 관련 후보 3개를 환자 대상 임상시험에서 평가하고 있다. 여기에는 중증 피부 질환 치료제와 GLP-1 중단 후 체중 감량 유지를 목표로 하는 후보가 포함된다.3
따라서 Enveda를 평가할 때는 발굴한 분자의 수보다 다음 지표를 살펴봐야 한다.
임상 단계가 계획대로 진전되는가
환자에게 허용 가능한 안전성을 보이는가
기존 치료제와 비교해 의미 있는 효능을 입증하는가
요약: Enveda의 경쟁력은 자연의 복잡한 화학 정보를 검색 가능한 데이터로 바꾸고 유망한 신약 후보의 우선순위를 정하는 데 있다. 다만 플랫폼의 최종 가치는 후보 수가 아니라 임상 진전과 안전성, 기존 치료제 대비 효과로 입증돼야 한다.
1Enveda secures $311M to bring more nature-derived AI drugs into clinical trials
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