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[이데일리 김명선 기자] 코로나19 상황에서 주목받은 건 무엇보다 mRNA(메신저 리보핵산)다. mRNA는 단백질을 만드는 유전정보를 담아 전달하는 역할을 한다. 화이자와 모더나는 스파이크단백질 유전정보를 담은 mRNA가 사람 세포로 들어가 스파이크단백질을 만드는 방식으로, 백신 상용화에 성공했다.

mRNA 백신 핵심 기술은 지질나노입자(LNP) 기술이다. mRNA는 온도나 화학물질 등 외부 환경에 매우 취약하다. 따라서 RNA 전달기술인 LNP에 mRNA을 잘 감싸 유전정보를 제대로 전달하게끔 하는 기술이 중요하다. 백신 개발사들이 LNP 기술 도입에 관심을 쏟는 이유다. 그러나 LNP 제조 기술은 미국 아뷰투스와 스위스 제네반트 사이언스 등 몇 개사가 독점해 개발이 쉽지 않다는 평을 받는다.

수많은 AI 신약 개발사 속 팜캐드의 차별점은 LNP와 관련이 있다. 팜캐드는 신약 개발 플랫폼인 ‘파뮬레이터’를 활용해 LNP를 개발 중이다. 파뮬레이터는 자체적인 데이터 10만 건을 기반으로 혁신 신약 후보물질을 발굴하는 플랫폼이라, LNP 분야에서도 특허성 있는 LNP를 개발할 수 있다는 것이다. 캐나다 캘거리대학교 피터 티알만(peter tieleman) 교수 등 mRNA 관련 해외 전문가도 5명 정도 포진해있다.

팜캐드는 파뮬레이터 기술을 활용해 LNP를 개발 중이다. (사진=팜캐드)

우상욱 대표는 “LNP도 하나의 신약후보물질처럼 다뤄진다고 보면 된다. 몸에 들어가서 독성이 어떻게 나타나는지를 봐야 하고, 면역 반응도 확인해야 한다. 신약후보물질을 만들 때 사용되는 플랫폼의 다섯 가지 모듈에 똑같이 활용된다. 물리학과 양자역학을 기반으로 메커니즘을 이해하면서 만들어보고자 하는 것”이라고 설명했다.

다른 AI 신약 개발사들도 LNP를 쉽게 개발할 수 있을까. 이에 대해 권태형 대표는 “일반적인 AI 신약 개발사들이 실험 데이터와 기존 화합물 정보를 분석해 활용하는 데 집중한다. 그러나 문제는 이러한 정보가 절대적으로 부족한 경우 효용성이 없다는 것이다. 정보 기반의 AI 기술만으로는 신약후보물질과 타겟 단백질 상호 간 생물학적 현상을 정확히 계산하거나 표현하는 데 한계가 있다”며 “우리는 신약개발 연구에 있어서 가장 어렵다고 알려진 분자간 상호작용의 결합자유에너지, 분자동역학 계산에 양자역학을 적용하고 AI 기술을 연계 및 활용한다”고 설명했다.

이어 권 대표는 “mRNA 치료제나 백신에 대한 전망은 좋지만, 개발하기 어렵고 많은 특허가 걸려 있는 LNP 때문에 문제를 겪고 있다. AI를 기반으로 했기 때문에 개발 앞단의 시간도 단축할 수 있다고 본다. 2~3년 사이 국내 몇몇 기업이 LNP를 개발하겠다고 했지만 뚜렷한 결과를 낸 기업은 없다. 우리는 2년 내 개발을 목표로 삼았다”고 말했다.

팜캐드는 오는 7월 관련 시험관 내 세포실험인 인비트로(IN-VITRO)나 생체 실험인 인비보(IN-VIVO) 실험 결과를 자체 컨퍼런스를 통해 발표할 예정이라고 밝혔다. 이후에는 mRNA를 활용해 치료제와 백신을 만드는 회사들과의 공동 연구를 통해 증명할 계획이다.

LNP를 핵심 기술로 사용하는 mRNA 글로벌 시장 상황은 긍정적이다. 최근에는 암과 독감 등 다양한 분야에 대한 mRNA가 연구되고 있다. 마켓워치에 따르면, mRNA 치료제 및 백신 시장은 2020년 11억7000만달러(약 1조4907억원)에서 연평균 8.7% 이상 성장해 2026년 21억2000만달러(약 2조7011억원)에 이를 것으로 전망된다.