백신 개발 원천 기술
당사는 고효능 바이러스 벡터 백신 플랫폼, 빌트인(built-in) 면역증강 기술, PREFER(단백질 리폴딩 가용화 기술), AI 기반 항원 리모델링 기술, T세포 면역촉진 기술, 세포·바이러스 배양·정제 기술 등 고유 원천기술을 기반으로 다양한 감염병과 암의 예방 및 치료를 위한 효과적인 차세대 백신을 개발하고 있습니다.
또한, 자체 역량뿐만 아니라 국내외 혁신 기업과의 활발한 C&D(Connect & Development)를 통해 개발 포트폴리오를 강화하고 있으며, 지속적으로 혁신성 있는 기업과의 협력·공동 연구를 통해 신규 후보물질의 탐색, 도출, 평가, 비임상·임상 개발을 추진하고 있습니다.
1) 키메릭 아데노바이러스 벡터 플랫폼 (Chim-Ad)
키메릭 아데노바이러스 벡터 플랫폼(Chim-Ad)은 인간 아데노바이러스 혈청형 5 (Ad5)와 인간에서 드물게 발견되는 아데노바이러스 혈청형(Rare type)을 융합한 형태로 기존 Ad5 벡터 기반 플랫폼이 가지고 있는 pre-existing immunity 문제점을 개선하고, 백신 생산성 및 면역 유도능을 향상시킨 독자적인 아데노바이러스 벡터 원천기술입니다.
당사는 키메릭 아데노바이러스 벡터 플랫폼을 기반으로 효과적인 백신 후보물질 개발을 진행하고 있으며, 다양한 신변종 감염병 바이러스에 대한 프리미엄 백신 개발에 활용하고 있습니다.
High immunogenicity
High level of cellular immune response
Heterologous prime-boost effect
Vaccine cost efficiency
← 좌우로 스크롤해주세요. →
2) 빌트인(built-in) 면역증강 기술
면역증강제(Adjuvant)는 백신 항원에 대한 면역 반응을 빠르고 강력하게 유도하고, 면역 지속 기간을 연장하기 위해 사용됩니다. 현재 대부분의 백신에 사용되는 알루미늄 염은 항원에 대한 항체를 형성하는 체액성 면역 유도능은 우수하지만, 세포성 면역반응을 유도하지 못하는 단점이 있습니다. 따라서 이러한 한계점을 극복하기 위한 다양한 면역증강제가 개발되고 있습니다.
당사는 항원제시세포(Antigen presenting cell)의 톨유사수용체(TLR, Toll-like receptor)에 결합해 면역체계를 활성화하는 리간드(ligand)를 유전자 수준에서 백신 항원과 융합하는 genetic adjuvant 기술을 이용해 고효능 백신 개발에 활용하고 있습니다.
TLR | 리간드 |
---|---|
TLR 1 | Tripalmitoyl-cysteine lipopeptides |
TLR 2 | Lipopeptides, beta-glucan, glycolipids |
TLR 3 | Double-stranded RNA |
TLR 4 | Lipopolysaccharide |
TLR 5 | Flagellin |
TLR 6 | Dipalmitoyl-cysteine lipopeptides |
TLR 7 | Single-stranded RNA |
TLR 8 | Single-stranded RNA |
TLR 9 | Bacterial DNA |
3) 단백질 활성복원 기술 (PREFER)
대장균이나 효모에서 생산된 유전자 재조합 단백질이 불용성 복합체(inclusion body) 형태로 전환되면 생물학적 활성을 잃고, 의학적 효용을 상실하게 됩니다. 당사의 단백질 활성복원 기술인 프리퍼(PREFER, Protein REFolding EnhanceR)는 불용성 복합체로 생성된 재조합 단백질의 수용성을 높임으로써, 본래의 의학적 활성을 효과적으로 복원시키는 기술입니다. 이를 통해 의료용 단백질 소재의 대량 생산과 유효성을 동시에 확보할 수 있습니다.
당사는 재조합 단백질의 대량생산을 위한 핵심 제조 기술인 프리퍼(PREFER) 원천기술을 이용하여 백신 후보물질의 효능 탐색 및 대량 생산에 활용하고 있습니다.
생물학적 유효성 확보
대량 생산
원가 절감
← 좌우로 스크롤해주세요. →
Solubilization
PREFER
(Protein
REFolding
EnhanceR)
4) AI 기반 항원 리모델링 기술
AI 기술은 방대한 면역 데이터 라이브러리를 바탕으로 백신 후보물질 탐색, 임상시험 설계 및 수행단계에서 연구자와 의료진에게 도움이 되고 있습니다. 특히, 면역정보학 소프트웨어와 더불어 AI 기반 모델링 기술은 보다 빠르고 효율적으로 단백질의 3차원 구조를 분석하고 재조합 항원의 안정성과 효능을 예측함으로써 최선의 백신 후보물질 선정에 기여합니다.
내재된 위험성이 있는 바이러스 또는 종양 유래 단백질을 백신 항원으로 사용하는 경우, 안전을 위해 기능상실 돌연변이(Loss-of-function mutaion)를 도입해야 합니다. 이때, 도입된 변이로 인해 선형 및 입체 항원결정기(Epitope) 및 주조직적합성복합체(MHC, Major Histocompatibility Complex)에 제시되는 항원 펩타이드의 분포가 야생형 항원과 차이가 있을 수 있으며, 이는 백신 항원의 면역원성 및 안정성 감소와 같은 문제를 초래할 수 있기 때문에 단백질의 물리화학적 특성 분석을 통한 항원 서열의 최적화는 필수적입니다.
당사는 면역정보학 소프트웨어와 단백질 공학 기술을 바탕으로 재조합 항원을 설계하고, AI 기반 항원 리모델링 기술을 이용해 해당 백신 후보물질들에 대한 구조분석을 빠르고 효율적으로 수행하고 있으며, 최종적으로 도출된 백신 후보물질에 대해서 효능평가 및 임상개발을 진행하고 있습니다.
← 좌우로 스크롤해주세요. →
Efficacy and Saftey Test
Clinical Study