아토매트릭스,GPCR 결합 친화도 예측기술 'Chemical Science HOT Article' 선정

막단백질 기반 신약개발 인실리코 전략, 글로벌 수준 입증 세계적 SCI 저널 게재..막단백질 신약개발 새 이정표 세워

인실리코 기반 신약개발 벤처기업 아토매트릭스(대표이사 이은호)가 세계적으로 권위 있는 학술지 Chemical Science에 GPCR (G-단백질 결합 수용체) 대상 약물 결합 친화도 예측 기술을 등재하며, 막단백질 표적 신약개발 분야에서 차세대 인공지능 신약설계 기술력을 국제적으로 입증했다. 이 연구는 2025년 Chemical Science HOT Article Collection에 선정되며 중요성을 인정받았다.

이번에 발표된 논문에 따르면  β2-아드레날린 수용체(B2AR), 아데노신 수용체 A2A(A2AAR), A3(A3AR) 등 대표적인 class A GPCR을 대상으로, 분자동역학(Molecular Dynamics, MD) 시뮬레이션과 BAR(Bennett Acceptance Ratio) 기반 alchemical 결합 자유에너지 계산 기법을 활용해 실제 실험값에 근접한 수준의 결합 친화도(binding affinity) 예측 정확도를 달성했다. 이는 복잡한 막단백질 시스템에서도 정량적 예측이 가능함을 증명한 사례로, 신약개발 전주기에서 in silico 기반 스크리닝 및 최적화를 가속화할 수 있음을 보여준다고 회사 측은 밝혔다.

아토매트릭스 이상배 부사장은 “이번 연구는 기존 계산화학 방법론 한계를 극복하고, GPCR과 같은 복잡한 막단백질 타깃에서 신약 후보물질 정밀 선별이 가능하다는 점에서 큰 의의가 있다”며 “향후 중추신경계, 대사질환, 희귀질환 등 GPCR 중심 적응증에 대한 파이프라인 확장과 글로벌 공동연구 유치에 핵심적 기반이 될 것”이라고 전했다.

회사 관계자는 “GPCR은 미국 FDA 승인 전체 의약품 중 30% 이상이 작용하는 주요 타깃임에도 불구하고, 그 구조적 유연성과 복잡성으로 인해 고정밀 예측이 어려운 분야로 여겨져 왔지만, 아토매트릭스는 자체 개발한 BAR 기반 시뮬레이션 플랫폼을 통해 이러한 문제를 해결하며, 글로벌 시장에서 인실리코 기반 막단백질 신약개발 새로운 기준을 제시하고 있다”고 말했다. 

또  “ 아토매트릭스는 신약개발 초기 단계 정확성과 효율성을 한층 끌어올리는 차세대 계산 약물 설계 플랫폼으로서 입지를 굳혀 나가고 있다”며  “ 이번 성과는 아토매트릭스 기술이전, 투자 유치, 공동개발 등 사업화 측면에서도 중대한 중대한 전환점이 될 것으로 기대된다”고 덧붙였다.