2026년 3월 19일 · Unknown · financial · 출처 Yahoo Finance
다이노 사이파이(PSI-PHI) 생성형 단백질 설계 및 에이전트 인터페이스는 물리적 결과와 계산 워크플로를 연결하는 다용도 AI 모델과 에이전트를 제공합니다.
워터타운, 매사추세츠주, 2026년 3월 18일 --(비즈니스 와이어)-- AI를 활용하여 모든 곳의 환자들에게 유전자적 주체성을 부여하는 유전자 기술 기업 다이노 테라퓨틱스(Dyno Therapeutics, Inc.)는 오늘 환자의 삶을 변화시킬 잠재력을 지닌 서열 기반 의약품을 개발하는 치료제 개발자를 돕기 위한 AI 기반 단백질 설계 도구 모음인 다이노 사이파이(PSI-PHI, "사이파이"로 발음)의 출시를 발표했습니다. 이번 발표는 엔비디아 GTC 2026에서 이루어졌으며, 고성능 컴퓨팅을 통한 치료제 발견 및 설계 가속화를 위한 다이노와 엔비디아 간의 협력에서 비롯되었습니다.
치료 표적에 결합할 단백질 분자의 아미노산 서열을 정밀하게 설계할 수 있는 AI 기술은 신약 개발을 획기적으로 가속화할 잠재력을 가지고 있습니다.
"다이노의 사이파이 설계 제품군은 현대 AI의 주요 과제인 실리코(in silico) 벤치마크와 실제 결과를 연결하는 문제를 해결하기 위한 한 걸음입니다,"라고 다이노 테라퓨틱스의 머신러닝 책임자이자 공동 창립자인 샘 시나이(Sam Sinai) 박사는 말했습니다. "오늘날의 많은 진전은 제한된 범위의 계산 필터를 기준으로 측정됩니다. 효과적이지만, 이는 단백질의 더 넓은 기능 공간에 대한 탐색을 제한할 수 있습니다. 사이파이를 통해 우리는 효과가 입증된 필터를 민주화하는 동시에, 더 큰 다양성을 생성하고 고처리량 실험과 자연스럽게 연계되는 모델을 도입하여 설계가 단순한 결합뿐만 아니라 다운스트림 요구사항 전반에서 성공할 수 있도록 합니다."
다이노 사이파이는 통합 도구 모음입니다:
다이노 파이(PHI)는 실제 결과를 강력하게 예측하는 필터 모음입니다. 다이노는 실제 실험 데이터를 통해 이러한 필터를 반복적으로 보정 및 개선하여 사용자가 생성된 설계가 실험 환경에서 검증될 가능성을 정확하게 평가할 수 있도록 합니다. 또한, 사용자는 이러한 필터의 적용을 쉽게 결합하고 수정하여 자신의 설계 목표에 맞출 수 있습니다.