[의료AI 다크호스] 시리즈는 폭발적으로 성장하는 의료 AI 시장과 그 중심에 선 혁신 기업들을 조명한다. 글로벌 의료 AI 시장은 지난 2023년 22조원에서 오는 2030년 254조원 규모로 성장할 전망이다. 그 변화의 상징적 사례가 미국 ‘템퍼스’(Tempus)다. 이 회사는 환자의 병리 이미지·유전체·임상 정보를 동시에 분석해 ‘A 치료법이 70% 효과적이며, B 임상시험 참여 자격이 있다’고 제안한다. 수십만 명의 환자 데이터를 시간 축으로 정렬해 ‘6개월 뒤 합병증 발생 확률’ 또는 ‘2년 뒤 치료 필요성’을 예측한다. 이를 통해 의료 패러다임을 치료에서 예방·개인화로 바꿔냈다. 이번 기획에서는 지니너스·와이즈에이아이·프로티나·에이아이트릭스·씨어스테크놀로지·닷·딥노이드·에이슬립 등 8개 기업을 심층 소개한다. [이데일리 임정요 기자] 바이오의약품을 인공지능(AI)으로 디자인하는 미래시대에 프로티나(468530)는 ‘빅데이터’라는 승부수를 띄웠다. 신약디자인 AI는 약물이 타겟단백질과 결합했을때 어떤 상호작용을 보이는가를 파악하는 것이 핵심이며, 프로티나의 스피드(SPID) 플랫폼 기술은 AI 고도화를 위해 필요한 기초자료인 단백질-단백질 상호작용(PPI) 데이터를 단기간에 대량생산할 수 있다.

단백질 사이 상호작용을 대량 파악할 수 있다는 내용이 함축하는 것은, 기존 의약품보다 상호작용이 월등한 약을 얼마든지 만들 수 있다는 말이기도 하다. 프로티나는 바이오의약품의 복제품인 ‘바이오시밀러’에서 더 나아가 월등하게 개량한 ‘바이오베터’ 영역에서 무한한 가능성을 보인다고 자신하고 있다.

윤태영 프로티나 대표는 이데일리에 “(당사의) ‘PPI 랜드스케이프’를 이용하면 4주 만에 약의 개량이 가능하다”며 “항체 서열 중엔 건드리면 항원결합력이 저해되는 영역이 있고 반대로 개량성이 높은 구간이 있다. 후자를 공략하면 기존 약의 특허를 피해갈 수 있고 약효도 좋아진다”고 말한 바 있다.

그는 “휴미라(아달리무맙)을 대상으로 실험해보았을 때 열적안정성을 보존하는 9종을 찾는데 성공했고 3개월 만에 위탁연구기관(CRO)를 통해서 생산이 잘 되는 것을 확인했다. 세포실험이지만 오리지널 휴미라와 비교해 결합력이 7배~10배 좋았다. 주사양이 적어도 되고 주사간격이 길다는 특징이 있다”며 “미국은 산업이 얽혀 있어 침투가 어려울지 모르나 아시아나 유럽에서는 선전할 것으로 예상한다”고 말했다.

윤태영 프로티나 대표(사진=임정요 기자)

지난 2015년 8월 설립한 프로티나의 초기 사업모델은 정밀진단이었다. 바로 바이오마커를 기반으로 약효가 가장 잘 보일 환자군을 선별하는 ‘PPI 패스파인더’ 사업이다. 회사는 초기 모델을 유지하면서 항체신약 AI 사업인 ‘PPI 랜드스케이프’로 영역을 확장하고 있다.

이 같은 사업다각화를 가능케한 것은 프로티나가 자체 생산하는 특수 기판(pi-chip)이다. 해당 기판에는 384개의 작은 홈(well)이 있으며 프로티나의 고유 기술력이란 이 표면에 고분자를 아주 고르게 깔아 미량의 비정제 샘플에서도 원하는 단백질만 골라내어 볼 수 있는 내용이다. 전통적인 웨스턴 블랏(western blot) 방식으로는 숙련된 박사들이 하루에 걸려서 10개의 샘플을 분석하는데, 프로티나 칩을 이용하면 384개의 샘플을 100분 안에 완료할 수 있다는 설명이다.

프로티나가 도출해내는 PPI 데이터는 AI 모델 개발에 대체불가능한 재료가 되고 있다. 일반적으로 AI 신약회사들은 단백질 구조 데이터는 얼마든지 있지만 실제 항체와 항원이 어떻게 결합하는지에 대한 데이터는 귀하다. 때문에 초창기 AI 신약기업들은 AI 모델로 디자인한 항체를 실험실(wet lab)에서 검증해 이 데이터를 다시 AI 엔진에 ‘피드백’으로 제공해 고도화시키는 작업을 반복한다. 프로티나는 PPI 빅데이터를 기반으로 AI 엔진으로 만드는 역방향 움직임을 보이는 기업이다.

AI 신약회사들에 데이터를 파는 것도 한가지 사업모델이 될 수 있겠으나 당장 프로티나는 부가가치가 가장 높은 자체 AI 모델 확보에 나서고 있으며 유상으로라도 데이터를 경쟁사에 제공할 계획은 없는 것으로 파악된다.

현재 회사는 서울대 연구팀과 협력해 만든 AI 모델을 연말 발표하는 일정이다. 앞으로 이 모델을 이용해 실제로 신약을 설계하고 개발할 수 있다는 것을 임상으로 입증하는 게 프로티나의 다음 숙제다.

이 AI 모델은 과학기술통신부 정부과제를 통해 개발했지만, 발명자에게 산출물에 대한 권리가 있다. 협업한 서울대 연구팀과 AI 모델의 사용 방향에 대해 협의가 이루어질 전망이다.

여기서 끝이 아니다. 프로티나는 최근 국내 S사와 손을 잡고 과학기술통신부가 추진하는 AI 모델을 활용한 항체 바이오베터 개발 및 실증사업에 나서고 있다. 빠르면 수일내로 과제 선정 여부를 발표한다.

프로티나의 PPI 분석 솔루션을 이용하는 국내외 제약사들은 하나둘 늘어나고 있다. 작년 매출은 직전연도 대비 4배 늘어난 23억원이었다. 영업손실은 70억원대에서 90억원대로 심화되었는데 이는 정부과제로 지원받은 연구비를 매출이 아닌 비용으로 회계인식한 것에 영향을 받았다. 앞으로는 인공지능(AI) 영역으로 확장하며 추가 성장을 기대하고 있다.

프로티나의 매출 성장세는 5억원(2023년)→23억원(2024년)→20억원(2025년 반기)로 속도감 있게 전개되고 있다. 프로티나의 올 반기매출은 전년동기 대비 2.6배 늘어난 20억원이었으며 이 같은 추세라면 전년도 매출을 문제없이 뛰어넘을 것으로 전망된다.

제약사들과 용역 서비스 계약 체결이 확실시되면서 매출은 점차 확대되고 있다. 이달에는 ‘미국 다국적 제약사 A사’를 대상으로 85만 달러(11억원) 규모의 서비스 공급 매출을 기록했다. 계약기간 3년짜리 내용이며 수익인식은 내년 중으로 예상하고 있다.

윤 대표는 “작년 23억원 매출에 이어 올해는 150% 이상 성장을 내다보고 있다”며 “2027년부터는 바이오베터 후보물질을 도출해 많은 회사에 컨택하는 전략을 생각하고 있다”고 말했다.

또, “현재는 R&D 대부분이 항체 관련이지만 앞으로는 위고비, 삭센다 등 비만영역에서 주목받는 펩타이드 의약품에도 빠르게 데이터를 만들어 기술이전을 추진할 계획도 가지고 있다”고도 말했다.