BoltzMol-1의 ADMET 모델, 엑셀라 GOSTAR™의 정제된 ADME 데이터로 학습.
인도 하이데라바드 및 매사추세츠 케임브리지, 2026년 11월 16일 /PRNewswire/ -- 볼츠(Boltz PBC)가 엑셀라(Excelra)와 협력해 AI 신약 개발 모델에 GOSTAR™ 데이터를 활용한다. 정제된 GOSTAR™의 동역학적 용해도, 지용성, Caco-2 투과도 측정 데이터가 BoltzMol-1의 ADMET 모델의 훈련에 쓰이는 것이다. 이 모델들은 초기 선별 단계에서 작동하며, 구매나 합성에 앞서 특성이 적합하지 않은 화합물을 걸러내는 일을 한다.
최근 기술 보고서(technical report)에 따르면 볼츠는 난도가 높은 표적 10개를 대상으로 전향적 검증을 실시했다. 이들 표적 대부분은 결합 친화도 학습 데이터에 포함되지 않았으며, 표적당 28~96개 화합물만을 사용해 6개 표적에서 결합 물질 또는 활성 화합물을 확인했다. 수천~수백만 개 화합물을 사용하는 기존 고속 대량 스크리닝과 대비되는 수치다. 기존 방식에서는 유효물질 적중률이 0.15%에도 미치지 못하는 경우가 많았다. GOSTAR™로 학습한 ADMET 모델은 학습 데이터 분포에서 완전히 벗어난 화학물질을 대상으로 했을 때 유력 오픈소스 ADMET 패키지와 성능이 동등하거나 그보다 더 우수했으며, 특히 용해도와 투과도에서 가장 큰 개선을 나타냈다.
가브리엘레 코르소(Gabriele Corso) 볼츠 공동창업자 겸 CEO는 "GOSTAR™ 데이터세트의 규모 덕분에 일반적인 학습 데이터 범위를 크게 벗어난 화학물질에도 일반화할 수 있는 모델을 구축할 수 있었다. 볼츠의 모델링 작업 전반에서 중요한 입력 자료로 자리를 잡았고 덕분에 시간도 크게 절약됐다"고 말했다.
아난드비르 브라르(Anandbir Brar) 엑셀라 CEO는 "AI 기반 신약개발의 최전선에서 분투하고 있는 볼츠를 지원하게 돼 영광이다. 공개 소스에는 이 정도 규모로 정제된 용해도데이터가 부족한데 GOSTAR™의 존재 이유가 바로 여기에 있다. 즉 과거 데이터를 활용한 벤치마크뿐만 아니라 전향적 데이터에서도 성능을 유지하는 모델들의 토대가 되는 것이다"고 말했다.
엑셀라와 GOSTAR™ 소개
엑셀라는 세계적인 생명과학 기업들의 선도적인 데이터 공학 및 AI 파트너로서 신약 발굴과 개발을 더 스마트하고 빠르게 만들어주는 일을 한다. GOSTAR™ 데이터베이스는 1100만 개가 넘는 저분자 화합물과 그 생물학적 특성에 관한 정제된 정보를 제공하며, ISO 9001 인증을 받았다. 애플리케이션이나 API, 머신러닝용 다운로드 데이터세트 형태로 이용할 수 있다. 자세한 내용은 excelra.com/databases/gostar에서 확인할 수 있다.
볼츠 소개
볼츠는 응용 AI 연구소이자 공익기업으로, 단백질 구조 예측, 단백질 설계, 저분자 유효물질 발굴을 위한 개방형•독점형 Boltz 모델 제품군을 개발하는 일을 한다. 볼츠는 최첨단 기술이 더 폭넓게 이용되게 함으로써 생물학을 프로그래밍 가능한 영역으로 만들고 과학적 발견을 가속한다는 비전을 갖고 있다. 자세한 내용은 https://boltz.bio/ 에서 확인할 수 있다.
언론 문의처
엑셀라: 프라샨트 샤르마(Prashant Sharma) | [email protected]
볼츠: [email protected]
SOURCE Excelra
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