후보물질이 필요한 부위에 정확히 결합하도록 설계하여 비특이적 결합을 최소화

초기 후보 단계에서 효율적인 스크리닝이 가능

다종의 후보물질을 동시에 스크리닝하여, Lead 항체를 빠르게 도출함

데이터 피드백을 반영해 AI 모델 성능 개선 가능

타겟 맞춤형 초기 후보 도출로 개발 실패 리스크 감소

잘못된 타겟팅으로 인한 비용 낭비를 최소화

약물 작용 기전, 결합 부위(epitope) 등 연구 목표 구체화

타겟 단백질의 구조·에피토프 정보를 AI가 예측

신규 항체/펩타이드/화학물질 서열 등 초기 후보군 생성

항체의 결합 특이성과 교차 반응성 나아가 상대적 결합 친화도 등의 결과 동시 확보

실험 결과를 AI 모델에 피드백하여 후보물질 optimization 까지 완료

필요 시 돌연변이 혹은 구조 변형을 통해 최적화

최종 리드 물질(Lead Compound) 도출 및 후속 연구(전임상·임상) 지원