캐나다헬스케어·바이오2020 – 진행 중앱셀레라
일라이 릴리와 함께한 코로나19 항체 발굴 프로그램의 머신러닝 활용
앱셀레라와 릴리가 3일 만에 550만 개 세포를 선별하고, 23일 만에 코로나19 항체 530개를 24개로 좁혔다
문제
전통적인 하이브리도마 방식은 소수의 항체를 찾는 데 2~3개월이 걸린다. 일라이 릴리와 진행한 코로나19 프로그램은 회복기 환자의 혈액 시료에서 적합한 후보 물질을 훨씬 빨리 찾아야 했다.
접근 방식
앱셀레라는 자체 플랫폼을 코로나19 회복기 환자의 시료에 적용했다. 소형 챔버 20만 개를 갖춘 미세유체 장치와 머신비전 영상 분석으로 항체를 분비하는 세포를 골라냈다. 항체마다 100가지가 넘는 특성을 학습한 유전자 서열 기반 머신러닝은 효력과 생산 적합성에 관련된 패턴을 찾았고, 셀리움(Celium) 소프트웨어는 항체를 네트워크로 묶어 연구자가 고를 수 있게 했다. 회사는 AI의 결과를 실험실 작업으로 검증해야 한다고 설명한다.
주요 수치
5.5 million바이오스페이스 보도 기준 3일 동안 검사한 세포
530바이오스페이스 보도 기준 코로나19를 인식하는 고유한 인간 항체
24바이오스페이스 보도 기준 23일 만에 530개 중에서 고른 가장 유망한 항체
시사점
속도는 영상 장비와 수년간 쌓인 항체 데이터로 학습한 모델을 결합한 데서 나왔다. 회사는 AI를 실험실에서 검증할 선별 도구로 쓴다.
분류
출처
출처 요약
[1]BioSpace2020년 4월 28일
바이오스페이스는 앱셀레라가 머신비전과 머신러닝으로 릴리와의 프로그램에 쓸 코로나19 항체를 찾은 과정을 소개했다. 3일간 세포 550만 개를 검사해 고유 항체 530개를 찾았고 23일 만에 후보 24개를 골랐다고 보도했다. 또 선별부터 사람 대상 첫 투여까지 4개월을 목표로 한다고 밝혔지만, 이는 결과가 아니라 계획이다.
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등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일
