에서는 평가 결과에 따라 해당 후보물질에 대한 라이선스 계약으로 이어질 가능성도 제기된다.
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지난 10일 이데일리와 만난 프로티나 관계자는 “삼성바이오에피스와 진행 중인 AI 항체 신약개발 프로젝트는 국책 과제 형태로 진행되고 있다”며 “발굴한 항체 후보물질 연구를 마치고 올해 중순 삼성바이오에피스에 넘길 예정"이라고 말했다.
그는 “현재 진행 중인 프로젝트는 공동 연구 과제로, 프로티나는 항체 후보물질 발굴과 초기 개발을 맡고 삼성바이오에피스는 이후 평가와 전임상 개발을 담당하게 된다”며 “프로티나가 수행하는 초기 개발 단계가 마무리되면 공동 개발한 항체 후보물질을 삼성바이오에피스에 전달해 평가를 진행하는 방식”이라고 설명했다.
프로티나가 주관 연구기관을 맡고 삼성바이오에피스와 서울대가 공동 연구기관으로 참여하는 구조로 짜여 있다. 정부가 단일 컨소시엄에 연구비를 지원하는 방식으로 진행되는 프로젝트로 AI 기반 항체 신약개발 분야에서 주목받는 대형 연구 사업 중 하나이기도 하다.
프로티나 관계자는 “이 과제는 여러 기업에 나눠 지원하는 형태가 아니라 하나의 컨소시엄에 지원하는 구조”라며 “프로티나가 주관기관이고 삼성바이오에피스와 서울대가 공동 연구기관으로 참여하고 있다”고 설명했다.
특히 삼성바이오에피스가 이번 프로젝트에 참여하게 된 배경도 업계의 관심을 모은다. 그는 “삼성바이오에피스는 국책 과제를 거의 수행하지 않는 회사로 알려져 있지만 이번 프로젝트는 내부적으로도 중요한 과제로 판단해 참여한 것으로 알고 있다”고 말했다.
이번 프로젝트에서는 후보물질 개발을 양사가 나눠 진행하는 방식이 적용됐다. 항체 후보물질 10개 가운데 일부는 프로티나가 개발하고 나머지는 삼성바이오에피스가 직접 개발한다. 프로티나 측은 “삼성과 프로티나가 후보물질을 나눠 개발하고 있으며 삼성에서 먼저 개발하고 싶은 물질을 지난해 10월부터 빠르게 진행하고 있다”며 “상반기 중에는 프로티나가 맡은 역할도 대부분 마무리될 것”이라고 말했다.
바이오업계에서는 이번 협력이 실제 계약으로 이어질 경우 국내 AI 신약개발 플랫폼 기업의 기술이 대형 바이오 기업의 신약 개발로 이어지는 사례가 될 수 있다는 점에 주목하고 있다.
프로티나가 이러한 협력 관계를 구축할 수 있었던 배경에는 회사의 단백질 분석 기술이 있다는 평가가 제기된다. 프로티나는 단백질-단백질 상호작용(PPI·Protein-Protein Interaction)을 단일 분자 수준에서 분석할 수 있는 플랫폼을 보유하고 있다.
DNA는 PCR을 통해 증폭이 가능하지만 단백질은 증폭이 어려워 분석 자체가 쉽지 않다. 프로티나는 자체 개발한 칩과 이미징 장비, 분석 소프트웨어를 통해 미량 단백질에서도 상호작용 데이터를 확보할 수 있는 기술을 구축했다. 황 이사는 “DNA가 설계도라면 실제 생명 현상에서 기능을 수행하는 것은 단백질”이라며 “단백질은 대부분 다른 단백질과 상호작용하면서 작동하기 때문에 이 상호작용을 정밀하게 분석하는 기술이 중요하다”고 설명했다.
프로티나는 이 기술을 기반으로 처음에는 임상 환자 샘플 분석 서비스 사업을 시작했다. ‘PPI 패스파인더(PPI Pathfinder)’라는 플랫폼을 통해 약물이 인체에서 어떤 단백질 반응을 일으키는지 분석하는 서비스다. 현재 미국 A사, 프랑스 S사 등 글로벌 제약사들이 해당 기술을 임상 연구에서 활용하고 있다.
최근 프로티나 전략은 항체 신약개발 플랫폼으로 확장되고 있다. 기존 항체 신약 개발은 후보물질을 발굴한 뒤 반복 실험을 통해 최적화하는 방식이 일반적이다. 프로티나는 대규모 실험 데이터를 기반으로 항체 설계 과정을 데이터 중심 구조로 전환하는 전략을 추진하고 있다. 플랫폼을 활용하면 항체 결합 성능을 결정하는 아미노산 서열을 대규모로 변형해 실험 데이터를 확보할 수 있다.
일반적으로 항체 연구자가 실험해 보는 변이체 수는 제한적인 수준이지만 프로티나는 플랫폼을 통해 주당 1만 개 이상의 변이 데이터를 생산할 수 있다고 설명했다. 이 같은 데이터 생산 능력은 항체 개발 속도에도 영향을 미친다. 기존 방식으로는 후보물질 발굴부터 후보 단계까지 약 2~3년이 걸리지만 프로티나는 AI와 플랫폼 기술을 활용해 이 과정을 약 3~6개월 수준으로 단축할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다.
프로티나 관계자는 “AI는 컴퓨터만 있으면 수만 개 항체 서열을 생성할 수 있지만 실제 신약 개발에서는 실험 검증이 가장 큰 병목”이라며 “대규모 실험 데이터를 빠르게 생산할 수 있는 플랫폼이 AI 신약개발 경쟁력을 좌우하게 될 것”이라고 말했다.
프로티나는 이러한 실험 데이터를 인공지능 모델 학습에도 활용하고 있다. 회사는 서울대 연구진과 함께 AI 기반 항체 설계 모델을 개발하고 있으며 실험 데이터와 AI 모델을 결합한 연구를 진행하고 있다. 그는 “프로티나는 단백질 분석 기술에서 출발해 대규모 실험 데이터를 생성할 수 있는 플랫폼을 구축했다”며 “이를 기반으로 항체 신약개발을 데이터 중심 구조로 발전시키는 것이 회사의 목표”라고 강조했다.
