iBio, Inc. Common Stock Status update
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Transcript
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채팅창에 어디에서 접속하셨는지 알려주세요. 이 커뮤니티의 범위를 보는 것은 항상 정말 반가운 일입니다. 오늘 발표에 들어가기 전에 간단한 안내 말씀 드리겠습니다. 발표가 끝난 후 질의응답 시간을 가질 예정이니, 발표 중에 궁금한 점이 생기시면 채팅창에 질문을 입력해 주세요. 저는 세션 내내 질문을 모아 마지막 10~15분 동안 최대한 많은 질문에 답변드리도록 하겠습니다. 오늘의 특별 연사인 아이바이오 머신러닝 디렉터 알렉스 타쿠치를 소개하게 되어 진심으로 영광입니다. 알렉스는 머신러닝을 활용해 생물학 분야의 복잡한 문제를 해결하는 데 경력을 쌓아왔습니다.
그는 10년 이상의 계산생물학 경험과 매사추세츠 공과대학교를 포함한 연구기관에서의 30편 이상의 논문을 보유하고 있습니다. 루빅 테라퓨틱스에서 알렉스는 머신러닝을 이용한 항체 발견 캠페인을 관리하며 정교한 에피토프 선택성을 가진 약물 분자를 개발했고, 이는 2022년 아이바이오의 인수로 이어졌습니다. 현재 그는 아이바이오에서 에피토프 기반 항체 발견을 위한 머신러닝 플랫폼 개발을 이끌고 있습니다. 알렉스, GPCR 항체 발견을 위한 생성형 항원 설계에 대해 논의해 주셔서 진심으로 감사드립니다. 발표는 이제 알렉스님께 넘기겠습니다.
감사합니다. 여러분과 함께 일하는 것은 항상 즐거운 일입니다. 여러분은 끈끈한 팀이고, 롭 같은 분들과 교류하는 것도 항상 즐거웠습니다. 신약 개발을 위한 생성형 AI에 대해 말씀드리겠습니다. 이 주제는 뉴스피드에 점점 더 자주 등장하고 있어, 요즘은 무엇이 진짜이고 무엇이 과장인지 구분하기 점점 어려워지고 있습니다. 이번 발표에서 중점적으로 다루고 싶은 문제는 신약 개발과 연구개발 비용 현실 사이에서 생성형 AI가 모든 문제를 효과적으로 해결할 것이라는 약속에 대한 신뢰 격차가 점점 커지고 있다는 점입니다. 여러분도 한 번쯤 이런 생각을 해보셨을 텐데요, 신약 개발처럼 시간과 비용이 많이 드는 과정을 AI, 특히 생성형 AI가 어떻게 신뢰할 수 있을까요?
FDA 승인을 받기까지는 10억 달러 이상과 10년 이상의 노력이 필요합니다. 우리는 이 과정을 안내하기 위해 이러한 기술에 엄청난 신뢰를 두고 있습니다. 제가 머신러닝 디렉터로 일하면서 수년간 이런 질문들을 해왔고, 그 답변들은 시간이 지나면서 진화해 왔습니다. 오늘은 그 답변들을 여러분께 공유하고자 합니다. AI가 제 문제에 적합한 도구인가요? 이 질문에 대한 답은 여러분과 저의 상황에 따라 다를 수 있습니다. 제가 인공 지능을 약물 발견 플랫폼에 사용하기로 결정했다면, 어떤 모델을 사용해야 하며 모델의 결과를 어떻게 신뢰할 수 있을까요?
이 질문에 진정으로 답하기 위해, 우리는 지난 1년 반에서 2년 동안 인공 지능 플랫폼을 통합된 실험적 구조 및 기능 검증 파이프라인에 깊이 통합하는 작업을 해왔습니다. 이 파이프라인은 AI 플랫폼에서 나오는 분자와 예측을 실제 약물 발견 캠페인에 적용하기 전에 사전 검증할 수 있게 하여, 사용에 따른 위험을 줄여줍니다. 오늘 제가 자세히 설명드릴 내용이 바로 이 통합 플랫폼입니다. 먼저, 잠시 뒤로 가서 저희가 누구인지 말씀드리겠습니다. 저는 iBio에서 근무하고 있습니다. 저희는 비만 치료를 위한 고품질 항체 치료제를 개발하는 항체 약물 발견 회사입니다. 저희의 강점은 고품질 분자를 빠르게 개발할 수 있다는 점입니다.
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