OpenMed는 치료용 단백질을 합성 준비가 된, 코돈 최적화된 DNA 서열로 만드는 완전한 AI 파이프라인을 개발했습니다. 이 시스템은 크게 세 가지 핵심 단계로 작동합니다: ①단백질의 3차원 구조 예측, ②해당 구조를 만들 아미노산 서열 설계, ③최종적으로 목표 생명체에서 효율적으로 발현되도록 DNA 코돈 최적화입니다.

가장 많은 노력이 투입된 부분은 '코돈 최적화'였습니다. 이들은 여러 트랜스포머(transformer) 아키텍처를 비교하며 어떤 모델이 코돈 레벨의 언어 모델링에 가장 적합한지 탐구했습니다. 그 결과, CodonRoBERTa-large-v2가 낮은 perplexity와 높은 Spearman CAI 상관관계를 기록하며 기존 모델들을 크게 능가하는 성능을 입증했습니다.

더 나아가 이 시스템은 25개 생물종(species)에 걸쳐 확장되었으며, 총 4개의 생산 모델을 개발하는 데 성공했습니다. 이는 오픈 소스 프로젝트 중 독보적인 다중 종 지원 기능을 제공합니다. OpenMed는 이 파이프라인의 모든 과정과 결과를 투명하게 공개하며, 사용자들이 개념 단계부터 실제 실험까지 이어지는 단백질 엔지니어링 워크플로우를 구축할 수 있도록 했습니다.