AI 예측을 통한 신약 개발은 나날이 빨라지고 보편화 되고 있습니다.
AI는 방대한 생물학적 데이터를 기반으로, 후보 물질을 빠르게 도출하고 작용 기전까지 예측할 수 있는 수준에 도달했습니다.
최근 업계에서는 AI 기반 예측 뿐 아니라, 이를 뒷받침하는 비임상 단계에서의 검증이 핵심 요소로 강조되고 있습니다.  
AI 예측 결과는 실험적으로 실제 데이터를 통한 유효성 검증이 뒷받침되어야 하며, 이 검증 과정의 품질이 최종 연구 성과를 좌우합니다.

하지만 실제 연구 현장에서는 반복적인 수작업 중심의 실험으로 인해 처리 속도와 재현성에 한계가 존재합니다.
이로 인해 예측 결과를 충분히 빠르고 일관되게 검증하기 어려우며, 대량의 후보 물질을 효율적으로 평가하는 데 제약이 발생합니다.  
결과적으로 개발 일정이 지연되거나, 유망한 후보 물질이 제때 검증되지 못해 개발 우선순위가 왜곡되게 할 수 있습니다.

즉, AI가 다수의 후보를 선별하더라도 이를 뒷받침하는 실험적 검증 역량이 부족하다면 전체 신약 개발 속도 향상은 제한적일 수밖에 없습니다.

비임상 검증 방법과 효율 개선 전략 

: AI 기반 신약 개발에서는 예측된 후보 물질의 효능을 확인하기 위해 다양한 비임상 검증 방법이 활용됩니다. 
이 중에서도 단백질 수준의 변화를 직접 확인할 수 있는 대표적인 방법으로 Western blot이 널리 사용됩니다. 

• 단백질 수준의 분석은 다음과 같은 예측 결과의 검증이 가능합니다.

1. - 세포 기반 assay를 통한 기능적 활성 검증
   - 단백질 발현 및 신호 전달 경로 변화를 확인하는 분석
   - 바이오마커 기반 정량 분석 (예: 단백질 농도, 발현 변화 등)
   
   여기에 예측 결과의 실험적 검증을 가속화 할 수 있는 방법 중 하나로 웨스턴 블롯 자동화 기계를 소개 드립니다.

Jess는 자동화 Western blot 플랫폼으로,
단 3시간 내 웨스턴 블롯 분석이 가능하며, 하루에 72개 시료를 분석 할 수 있어 대량의 시료를 빠르게 분석해야 하는 High-throughput 환경에 적합합니다. 또한 Multiplex 기능을 통해 하나의 샘플에서 여러 타겟을 동시에 검증할 수 있습니다. 

Jess는 Western Blot 전 과정을 자동화 하여 누구나 쉽게, 재현성 높은 분석이 가능하며 , 정량성 높은 데이터 제공으로 보다 빠르고 신뢰도 높은 의사결정을 지원합니다.
바이오 마커 검증, 신호 전달 경로 검증, 약물 유효성 평가 등 다양한 검증 분석 단계를 개선 할 수 있습니다.

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자연과학(주)
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