뉴메리온랩스
Numerion Labs
AI와 계산화학을 결합해 면역·염증성 질환의 신약 후보물질을 탐색하는 딥러닝 기반 신약개발 플랫폼
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웹사이트 방문하기numerionlabs.ai
아이닥와(과) 비교하기뉴메리온랩스 대안 모아보기소개
뉴메리온랩스는 머신러닝을 신약 탐색의 중심에 둔 AI 네이티브 기업입니다. 기존 가상 스크리닝이 다루기 어려웠던 방대한 화학 공간을 넓게 탐색해, 다른 방법으로는 놓치기 쉬운 새롭고 약물로 개발할 가능성이 있는 소분자 후보를 찾는 것을 목표로 합니다. 공식 플랫폼은 하나의 모델만 제공하기보다 서로 다른 역할을 맡은 기술을 결합하는 구조입니다. COSMOS는 화학 구조로부터 분자의 결합과 기능을 예측하는 범용 화학 파운데이션 모델이며, APEX는 초대형 조합 합성 라이브러리를 빠르게 열거하고 우선순위를 정하는 검색 프로토콜입니다. EXPO는 대규모 데이터셋을 새로 학습하지 않고도 프로젝트별 전문성을 신속하게 적용해 후보 최적화를 지원합니다. 따라서 연구자는 단순히 유사한 분자를 찾는 데 그치지 않고, 표적 단백질과의 생물학적 관련성 및 약물성까지 고려하면서 새로운 출발점을 검토할 수 있습니다. 주요 대상은 소분자 의약품을 연구하는 제약사와 바이오기업의 신약 탐색·최적화 팀이며, 회사는 면역 및 염증성 질환에서 퍼스트인클래스와 베스트인클래스 후보로 이어질 가능성에 집중합니다. 계산 결과를 실제 의약화학 연구로 연결할 수 있도록 계산화학, 구조생물학, 의약화학을 함께 활용하는 점이 일반적인 단일 예측 도구와 구별됩니다. 가격은 공식 사이트에 공개되어 있지 않아 기업별 협의가 필요한 서비스로 보입니다.
활용 워크플로우
입력
단백질 구조 데이터 (PDB/AlphaFold)화합물 라이브러리 및 SMILES 문자열표적 단백질의 생물학적 활성 지표고속 대량 스크리닝(HTS) 데이터 세트
뉴메리온랩스
NVIDIA BioNeMo 기반 생성형 분자 설계물리 기반 결합 친화도(Binding Affinity) 예측 시뮬레이션VALOR 플랫폼을 통한 다중 목표 특성 최적화(MPO)AI 모델 기반 ADMET 및 독성 프로파일링
출력
고도화된 소분자 신약 후보 물질(Lead Compounds)표적-리간드 상호작용 분석 리포트합성 가능성 및 약물성 점수화 데이터실험 검증용 우선순위 화합물 리스트
De Novo 약물 설계 경로
기존 데이터베이스에 없는 완전히 새로운 화학 구조를 생성하여 미충족 의료 수요를 해결합니다.
면역/염증 질환 특화 파이프라인
사이토카인 경로 및 특정 면역 수용체를 표적으로 하는 정밀 약물 설계 워크플로우를 제공합니다.
핵심 차별점: NVIDIA의 첨단 컴퓨팅 인프라와 독자적인 VALOR 알고리즘을 결합하여, 방대한 화학적 공간 내에서 실제 합성이 가능하고 임상 성공률이 높은 '실행 가능한(Actionable)' 분자만을 정밀 타격합니다.
주요 기능
- VALOR 플랫폼 기반 분자 최적화
- NVIDIA BioNeMo 연동 생성형 AI
- 물리 기반 결합 에너지 계산
- 면역·염증 질환 전용 예측 모델
- 계산화학·구조생물학·의약화학 통합 워크플로우
- ADMET 조기 예측을 통한 임상 리스크 감소
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 계산화학, 구조생물학, 의약화학의 세 가지 핵심 분야를 하나의 플랫폼에서 통합적으로 제공하여 신약 개발 워크플로우를 간소화할 수 있습니다. 면역 및 염증성 질환이라는 특정 치료 영역에 집중함으로써 해당 분야 연구자들에게 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 방대한 화학적 공간을 탐색하는 머신러닝 알고리즘을 통해 기존 방식으로는 발견하기 어려웠던 신규 분자 구조를 제안할 수 있습니다.
- APEX 프로토콜로 단일 GPU에서 100억 개 화합물을 30초 내 스크리닝 가능
- Schrödinger, BenevolentAI 등 타 플랫폼보다 예측 정확도와 사용성에서 우수한 성능 입증
- 노코드/낮은 진입장벽으로 물리 기반 모델링 도구보다 훨씬 적은 컴퓨팅 리소스 필요
- 에볼라 바이러스와 다발성 경화증 후보 약물을 하루 만에 식별 성공
- Bayer, Novartis, AstraZeneca, NVIDIA 등 주요 제약사 및 기업과的高 프로필 파트너십 보유
단점
- 공식 웹사이트 이외에 제3자 플랫폼(G2, Capterra, Reddit 등)에서 검색 가능한 실사용자 리뷰가 거의 없어 객관적 성능 검증이 어렵습니다. 구체적인 가격 정책이 공개되지 않아 도입 전 비용 평가가 불가능하며, 이는 소규모 연구소나 스타트업에게 진입 장벽이 될 수 있습니다. 경쟁사인 Insilico Medicine이나 Exscientia에 비해 공개된 파이프라인 실적이나 임상 단계 후보물질 정보가 부족하여 신뢰도 확인에 한계가 있습니다.
- 일부 바이오테크 커뮤니티에서 플랫폼을 '큰 농담'이라며 회의적으로 평가
- 결정 구조 데이터셋이 정적이고 편향되어 있어 예측의 실질적 가치가 제한될 수 있음
- AI가 발견한 분자 중 임상 개발까지 성공적으로 완료된 사례가 아직 없음
- 약물 동형 중심 전략이 생물학적 복잡성보다 속도를 우선시한다는 전문가 비판 존재
가격 정보
가격 문의시작 가격: 가격 문의
AI 기반 신약 개발 가속화 플랫폼으로, 제약 및 바이오 기업을 위한 엔터프라이즈 솔루션을 제공합니다. 공식 웹사이트에 공개된 정찰제 가격은 없으며, 기업별 맞춤형 서비스 제공을 위해 별도 문의(Contact)가 필요합니다. 일부 분석 도구에 대해 무료 티어나 데모를 제공할 수 있습니다.
정보 확인일: · 가격은 공식 페이지에서 재확인하세요
활용 사례
- 면역 조절 단백질 표적 소분자 신약 개발
- 기존 약물의 내성 극복을 위한 구조 재설계
- AI 기반 ADMET 조기 예측으로 임상 리스크 감소
- 광대한 화학 공간 탐색을 통한 First-in-class 후보 발굴
대상 사용자
제약 연구원 및 바이오 기업면역학·염증 질환 전문 연구소헬스케어 AI 스타트업
태그
데이터 분석자동화엔터프라이즈클라우드개발자 도구
검증 근거
회사·가격·기능 정보는 아래 원문과 최근 검증 기록을 기준으로 표시합니다. 서로 다른 출처가 충돌하면 공식 원문과 최신 검증값을 우선합니다.
최근 검증 2026. 09. 02.검증 출처 3개
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