[이데일리 임정요 기자] 이달 코스닥에 신규상장한 프로티나(468530)가 단백질 간 상호작용(PPI) 빅데이터 플랫폼 기술로 사업화 역량을 한단계 끌어올려 공동개발 및 자체 파이프라인을 통해 글로벌 항체신약 시장 공략에 나서겠다고 31일 밝혔다. 기존 항체 개발 방식의 한계를 뛰어넘는 차세대 항체 최적화 플랫폼 ‘PPI Landscape™’ 솔루션이 핵심이다.
 | | (사진=프로티나) |
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‘랜드스케이프’ 플랫폼 PPI Landscape™는 프로티나 고유의 SPID 플랫폼을 기반으로 정제과정 없이 대량의 항체 후보물질을 고속 스크리닝해, 기존 물질 개량부터 바이오베터 및 항체신약 설계, AI 항체신약 플랫폼 개발까지 광범위하게 활용할 수 있는 솔루션이다.
전통적으로 항체 개량 분야에서 가장 널리 사용되고 있는 방식은 파지/효모 디스플레이(Phage/Yeast Display) 기술이다. 이 방식은 무작위적인 아미노산 서열 돌연변이와 제한된 라이브러리로 인해, 실제로는 결합력이 가장 뛰어난 항체 후보를 놓칠 가능성이 높다는 구조적 한계를 안고 있다. 이러한 기술을 사용하지 않고 항체를 개량하는 기존 기술들은, 항체 단백질을 직접 발현하고 정제하는 복잡한 과정이 필요해, 시간과 비용 부담이 매우 높아 신약개발사들도 많게는 수십개 정도의 항체 변이체만 시험해볼 수 있다.
반면, 프로티나의 PPI Landscape™는 항체의 결합 부위인 상보성 결정영역(CDR)의 아미노산 서열 전체를 하나씩 정밀하게 변경하고, 각 조합의 항체 변이체의 결합력을 단백질 정제 없이 고속으로 분석할 수 있어 수백~수천 개의 변이를 몇주만에 분석할 수 있어 기존 기술 대비 수백배의 많은 서열 조합에 대한 항원-항체간 결합력 데이터를 확보할 수 있다. 이러한 ‘PPI Landscape™’ 기술이 기존 항체 개량 방식의 한계를 뛰어넘는 차세대 항체 최적화 플랫폼으로 주목받고 있다.
물성을 유지하면서도 서열에 유의미한 차이를 부여하여, 특허의 신규성과 소유권을 확보할 수 있는 항체를 설계할 수 있어 신약개발사들에게 큰 메리트로 작용한다. 이러한 기술력을 기반으로 다양한 모달리티와 타깃에 따라 항체 개량과 IP확보가 필요한 국내 상위 신약개발사들과 다양한 프로젝트에서 협력하고 있다.
기술계약 논의 다수…매년 3~5개 바이오베터 L/O 목표 PPI Landscape™ 솔루션은 작년 상반기 출시 이후 6개월만에 국내 탑 신약개발사 A사와 국내 유명 비상장 바이오테크 B사와 계약을 체결한 바 있다. 또한, 탑 신약개발사 A사가 동사의 기술에 대한 신뢰가 쌓이고 협력이 점차 확대되면서 공동개발 논의까지 진행되고 있는 상황이다. 이런 레퍼런스가 국내 항체 신약개발사들에게 알려지면서 이번 달 국내 상위 상장 신약개발사 C사와도 계약을 했다. C사와는 기술 검증이 이번 달 말에 완료되면서, 현재 한단계 높은 수준의 포괄 계약 논의를 진행 중에 있다. 이외에도 국내 상위 상장 신약개발사 2곳과 다수의 비상장 바이오테크들과 협력 논의를 이어가고 있어 올해말까지 다수의 추가 계약이 기대된다. 업계에서는 “PPI Landscape™는 기존 항체 개발의 패러다임을 바꿀 수 있는 플랫폼”으로 평가하고 있다.
프로티나는 이런 PPI빅데이터 기반 항체 설계 기술력으로 블록버스터급 항체신약의 효능을 개선한 바이오베터(bio-better) 항체신약도 개발하여 기술이전을 위한 파이프라인 개발을 진행하고 있다. 현재 휴미라(Humira)의 효능을 개선시키면서도 투여 용량을 1/100까지 낮춘 후보물질을 3개월만에 개발하여 동물실험을 완료했고, 현재 특허등록과 기술이전을 위한 전임상 데이터 보완 절차를 밝고 있다. 동사는 매년 3~5개의 바이오베터 후보물질을 도출하여 신약개발사와 공동개발 하거나 기술이전을 목표로 하고 있다.
올해 말 서울대연구팀과 AI 항체신약 플랫폼 공개 한편, 2024년 4월에 과기부가 주관하는 국책과제인 차세대 바이오 프로젝트인 ‘클라우드 AI 항체은행 구축’ 과제에 서울대학교 연구팀(백민경 교수, 정준호 교수)과 컨소시엄을 구성하여 선정되어 50만 종 이상의 항체 변이체에 대한 데이터를 구축한 바 있다. 이를 기반으로 한 AI 항체 신약 개발 플랫폼도 올해 말 공개할 예정이다. 프로티나의 글로벌 AI신약개발사와의 차별점은 자체 SPID플랫폼을 통해 생성한 PPI 빅데이터를 기반으로, AI 모델을 직접 학습·검증하는 ‘Lab-in-the-loop’ 전략을 채택하고 있다는 것이다.
공개 데이터 기반 AI 신약개발업체들도 현재 활발히 신약개발을 진행하고 있으나, AI 설계를 뒷받침하는 빅데이터의 부재 및 저비용의 자체 빅데이터 생성 능력 부재로 AI 모델의 성능 향상에 큰 걸림돌이 되고 있다. 이 경우 가장 흔히 사용되는 기술인 SPR 및 BLI를 통한 빅데이터 생성에 50만개 데이터 기준 3,700~4,500억원이 소요되어 미국에서 자금조달이 수월한 소수 업체들만 가능한 상황이다. 프로티나는 PPI Landscape™ 기술을 활용하여 20-30분의 1의 자원을 활용하고도 같은 규모의 데이터를 생성하고 있다. 나아가서 고품질 빅데이터 생성 역량을 바탕으로 AI가 설계한 후보물질을 바로 실험으로 검증하고, 그 결과를 다시 모델 개선에 반영하는 순환적 구조를 갖춘 강화학습 고리가 가능한 것이 큰 차별점으로 작용한다. 이러한 빅데이터 주도적 설계-검증 사이클을 통해 항체 설계 정확도와 후보물질 발굴 성공률을 획기적으로 높일 수 있는 게임체인저 될 것으로 예상하고 있다.
AI 항체 신약 플랫폼을 통해 프로티나는 항체를 처음부터 (de novo) 설계를 할 수 있는 역량을 확보하게 되어 글로벌 제약사 및 국내 탑 신약개발사와의 기술이전 및 공동개발 가능성은 한층 탄력을 받을 것으로 기대하고 있다. 윤태영 프로티나 대표는 “우리가 축적해온 PPI 빅데이터 생성 기술력으로 항체 신약 개발의 새로운 기준이 되는 것이 목표”이라며 “당사의 플랫폼 기술을 기반으로 글로벌 시장에서 기술력과 사업성을 모두 입증하겠다”고 말했다.
