화이트랩 지노믹스

WhiteLab Genomics

AI와 데이터 시뮬레이션으로 유전자 치료제의 설계와 제조 효율을 극대화하는 플랫폼

유료Web

소개

화이트랩 제노믹스는 AI를 활용한 합리적 설계(Rational Design)를 통해 게놈 의학의 분자 구조를 최적화하고 치료제 개발을 가속화하는 플랫폼입니다. 독자적인 ALFRED AI 프레임워크를 통해 AAV, 렌티바이러스, RNA, LNP 등 다양한 모달리티의 치료제 후보를 안전성과 유효성 측면에서 최적화하며, Carbon Biosciences, Cytiva, UMass Chan Medical School 등과의 파트너십을 통해 바이오 공정 최적화까지 지원합니다.

활용 워크플로우

입력

공개 및 비공개 유전체/단백체 데이터베이스바이러스 캡시드(Capsid) 및 조절 요소 시퀀스 라이브러리타겟 질환의 병리 기전 및 유전자 발현 프로파일링 데이터웨트랩(Wet-lab) 실험을 통해 획득된 차세대 시퀀싱(NGS) 피드백

화이트랩 지노믹스

ALFRED AI 프레임워크를 활용한 다차원 분자 구조 최적화 모델링In-silico 시뮬레이션을 통한 벡터 안정성 및 면역원성 회피 예측딥러닝 기반의 조직 특이적(Tissue-specific) 프로모터 및 페이로드 설계고수율 생산을 위한 제조 공정(CMC) 파라미터 디지털 시뮬레이션

출력

최적화된 치료제 후보 물질(AAV, mRNA, LNP) 설계 데이터면역 반응이 최소화된 맞춤형 캡시드 및 조절 요소 서열실험 검증용 합성 라이브러리 및 상세 분석 리포트생산성 극대화를 위한 최적의 바이오 공정 레시피

AAV 캡시드 엔지니어링

특정 장기 지향성(Tropism)을 높이고 중화항체 반응을 극복하는 차세대 바이러스 벡터 설계

RNA/LNP 최적화

mRNA의 구조적 안정성을 강화하고 LNP(지질 나노입자) 전달 효율을 개선하는 알고리즘 적용

바이오 공정(CMC) 가속화

대규모 생산 단계에서의 역가(Titer) 및 품질 유지를 위한 실시간 공정 최적화 및 확장성 분석

핵심 차별점: 실제 실험 데이터와 AI를 결합한 폐쇄 루프(Closed-loop) 시스템을 통해 유전자 치료제의 설계부터 공정까지의 성공률을 극대화함

주요 기능

ALFRED AI 프레임워크 기반 합리적 설계(Rational Design)
AAV, 렌티바이러스, LNP 등 다양한 모달리티 통합 최적화
In-silico 기반 면역원성 및 독성 예측
실험 데이터 피드백을 통한 폐쇄 루프(Closed-loop) 학습
공정 개발(CMC) 가속화를 위한 생산 수율 최적화

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

사노피(Sanofi) 및 제네톤(Genethon)과 같은 글로벌 제약사와 연구소로부터 기술력을 검증받아 실무 적용 신뢰도가 매우 높습니다. 독자적인 AI 알고리즘을 통해 전통적인 방식 대비 유전체 R&D 기간을 획기적으로 단축할 수 있으며, 특히 다양한 치료 양식을 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있는 확장성을 갖췄습니다. 가상 스크리닝을 통해 고비용의 습식 실험 횟수를 줄여 개발 비용 절감과 성공률 제고에 직접적인 도움을 줍니다.
수천 개 서열을 신속 검토해 기존 시행착오 방식 대비 실험 조정 속도 획기적 개선
복잡한 프로세스의 핵심 파라미터와 상호연결성을 대규모로 통합하는 데이터 통합 능력
ALFRED와 Catalyst 플랫폼으로 유전체·단백체·전사체 데이터를 단일 지식그래프로 통합
AAV 캡시드 설계에서 조직 특이성을 높여 오프타겟 부작용을 회피하는 성과 달성
업계 평균 대비 임상 1상 진입 후보의 성공률이 3.5배 더 높음
실제 실험 전 저확률 후보를 필터링해 불필요한 실험 비용을 25-30% 절감

단점

엔터프라이즈 B2B 중심의 비즈니스 모델을 운영하여 개별 연구자나 소규모 스타트업이 접근하기에는 높은 비용과 협업 장벽이 존재합니다. 특정 분야(예: AAV 캡시드)에만 집중하는 니치한 경쟁사들과 비교할 때 세부 모델의 정밀도에서 차이가 있을 수 있다는 우려도 있습니다. 또한 AI 설계 특성상 실제 생체 내(In vivo) 환경에서의 완벽한 재현성을 보장하지 않으므로 여전히 전문적인 실험 검증 인프라가 뒷받침되어야 합니다.
AI 예측과 실험실 검증 사이 간극이 존재하며 고처리량 실험 검증이 여전히 병목
특정 복잡한 생의학 프로세스에서 훈련 신호 희소성이 그래프 머신러닝 모델의 한계로 작용
LNP가 표적 종양 부위 대신 간에 축적되는 경향을 해결하지 못한 상태