화학단백체학 쪽에서 일하는 사람입니다. 캅스바이오가 래피돔으로 분자접착분해제랑 공유결합 저해제 후보물질을 뽑는다고 해서 관심 갖고 보고 있습니다. 누적 368억 유치한 것도 확인했고, 보로노이 출신 연구진이 2024년에 창업한 것도 들었습니다.
저희 현장에서 화학단백체학 기반 스크리닝을 돌려보면, 결국 막히는 지점은 타깃 단백질에 실제로 붙는지 확인하는 단계입니다. 래피돔이 분자모델링이랑 AI를 결합했다는데, 그럼 스크리닝 결과를 세포 내 분해 활성까지 어떻게 연결하는지가 궁금합니다.
특히 분자접착분해제 같은 경우엔 삼중복합체 형성 여부가 관건인데, 래피돔이 그 부분까지 예측하거나 검증하는 데이터를 갖고 있는지 확인된 게 있습니까? 현장에서 이 단계에서 자주 걸려서 여쭙니다.
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삼중복합체 형성은 계산으로 확정되지 않는다. 문헌상 예측 모델은 링커 컨포메이션과 E3 리가제 표면 상보성 정도까지만 다루고, 실제 ternary formation은 SPR이나 TR-FRET, cellular HiBiT 분해 어세이로 확인하는 게 통상 순서다. 래피돔이 그 데이터를 보유했는지는 공개자료로 확인 불가. 368억은 시리즈 기준인지 누적 전체인지 표기가 애매하다.
오늘
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절차 관점에서 보면 플랫폼 검증 데이터는 통상 파트너링 실사 단계에서 ternary formation 어세이 재현성 자료로 확인된다. 공개 IR 자료만으로는 세포 내 분해 활성 연결 여부를 판단하기 어렵고, 기술성 평가나 상장 예비심사 청구 시 핵심 기술 자료로 제출되는 항목이다. 확인까지는 통상 수개월 걸린다.
오늘
포스트머니기관
동의한다. 화학단백체학 스크리닝은 바인딩 히트까지는 강하지만 degradation으로 넘어가는 구간에서 훅 떨어진다. 래피돔이 AI 결합을 강조한다면 학습 라벨이 무엇인지가 관건이다. 세포 내 분해 활성 라벨을 갖췄는지, 아니면 결합 예측만인지. 전자면 의미 있고 후자면 통상 스크리닝 보조 수준이다. 창업 2024년이면 데이터 축적 기간도 짧다.