단백질 간 상호작용 분석 플랫폼 개발… 바이오산업 새 지평 열어

프로티나
AI 활용 솔루션,해외시장 주목
항체 검출 속도 100배 이상 빨라
“연내 항체 디자인 플랫폼 상용화”

윤태영 대표

생명의 근원을 이해하고 질병을 치료하는 핵심은 단백질에 있다. 인체 내에는 약 2만 개의 단백질이 65만 개가 넘는 복잡한 상호작용을 이루며 생명 활동을 조율한다. 이러한 단백질-단백질 상호작용(PPI)은 인간의 성장과 노화, 질병에 이르기까지 모든 생물학적 과정의 중심축 역할을 한다. 유전정보가 생명의 역사를 저장하는 데이터베이스라면 PPI는 현재진행형인 생명 활동의 동적 네트워크라고 할 수 있다.

이러한 단백질 상호작용의 복잡한 세계를 해석하고 이를 신약 개발에 활용하는 것은 글로벌 제약사들의 오랜 도전 과제였다. 바이오 벤처기업 프로티나는 단백질 간 상호작용을 단분자 수준까지 검출할 수 있는 혁신적인 원천 기술로 이 과제를 해결했다. 특히 PPI 검출 민감도를 극대화하면서도 정량화할 수 있다는 점에서 기존 기술과 차별화되며 이를 바탕으로 한 PPI 분석·진단 솔루션은 이미 글로벌 시장에서 크게 주목받고 있다.

프로티나 장비. 프로티나 제공

이 회사의 핵심 경쟁력은 하드웨어부터 소프트웨어까지 전 과정을 자체적으로 개발한다는 점이다. 12년에 걸친 기술 개발을 통해 탄생한 ‘SPID 플랫폼’은 단백질 간 상호작용을 단분자 단위까지 정량적으로 분석할 수 있는 혁신적인 플랫폼이다. 칩, 이미지 장비 등의 하드웨어와 분석 소프트웨어를 직접 설계하고 제작함으로써 기술 안정성을 확보했다. 경기 안양에 구축한 생산 공장은 고객사의 수요에 맞춤형으로 대응할 수 있는 체계를 갖췄다. SPID 플랫폼을 바탕으로 GCLP(우수 임상검사실 운영 기준) 수준의 임상 검체 PPI 분석 서비스를 제공하고 있어 글로벌 제약사들이 요구하는 높은 수준의 분석 정확도와 신뢰성을 확보했다.

프로티나는 현재 4개의 글로벌 제약사와 협력 관계를 맺고 있다. 특히 한 다국적 제약사와는 3년간의 협력에서 10차례의 까다로운 검증을 모두 통과하며 2023년 10월 임상 시료 PPI 바이오마커 분석을 위한 장기 마스터 계약을 체결했다. 지난해 6월부터는 미국 혈액암학회의 지원을 받아 미국 에모리대 의대에서 PPI 동반 진단에 대한 글로벌 임상 유효성 검증을 시작했다.

윤태영 프로티나 대표는 “우리는 다국적 제약사의 ‘미충족 요구’를 해결하며 정밀 의료를 통해 인류의 건강과 삶의 질을 혁신적으로 개선할 수 있는 미래를 만들어가고 있다”고 밝혔다.

PPI 연구의 혁신적 발전은 진단을 넘어 제약 및 의료 전 분야에 획기적인 변화를 가져올 것으로 예상된다. 특히 프로티나의 ‘PPI 랜드스케이프’는 항체 신약 후보들을 중심으로 한 상호작용 정보를 빅데이터로 쌓고 AI 기술로 분석하고 예측함으로써 신약 개발의 효율성을 획기적으로 높일 것으로 보고 있다. 윤 대표는 특히 “올해 내 AI 플랫폼이 상용화되면 신약 개발의 패러다임이 완전히 바뀔 것”이라고 덧붙였다.

PPI 랜드스케이프의 가장 큰 혁신은 기존 항체 개량 과정에서 필수적이었던 ‘정제’ 과정을 없앴다는 점이다. 전통적인 항체 신약 개발 과정에서는 항체가 질병의 원인이 되는 항원과 결합하는 부위를 찾아내고 개선하기 위해 수많은 아미노산 서열 조합을 시도해야 했다. 각각의 시도마다 해당 항체를 실제로 만들어보고(증폭) 불순물을 제거하는 정제 과정을 거쳐야 했기 때문에 세계적인 제약회사도 일주일에 고작 수십 개의 후보 물질만을 시험해 볼 수 있었다.

그러나 PPI 랜드스케이프는 프로티나의 SPID 플랫폼 기술을 활용한 혁신적인 접근 방식 덕분에 일주일에 최대 5000개의 단백질 간 상호작용 빅데이터를 쌓을 수 있게 됐다. 이는 기존 방식에 비해 100배 이상 빠른 속도다.

프로티나는 이러한 기술적 성과를 바탕으로 지난해 4월 AI 단백질 구조 예측 모델인 ‘로제타폴드’ 개발을 주도한 백민경 서울대 생명과학부 교수와 함께 AI 항체은행 구축 사업에 선정됐다. 백 교수는 2023년 노벨화학상 수상자인 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수와 함께 로제타폴드 개발을 이끈 핵심 인물이다.

이번 사업을 통해 프로티나는 서울대와 함께 3년간 총 150억 원의 연구비를 지원받아 PPI 빅데이터 구축과 항체 설계 AI 개발에 박차를 가하고 있다. 올해 내 AI 항체 디자인 플랫폼 공개 및 상용화를 앞두고 있다.

현재 단백질 구조 예측 분야에서 세계 최고 수준으로 평가받고 있는 AI는 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3’와 워싱턴대의 ‘프로틴 MPNN’이다. 프로티나와 서울대 공동연구팀의 내부 실험에서 PPI 랜드스케이프를 기반으로 구축된 AI 항체 디자인 플랫폼은 알파폴드3와 프로틴 MPNN과 대등하거나 그 이상의 성능을 보여주고 있으며 상용화 시에는 완전히 새로운 성능을 보여주는 것을 목표로 하고 있다.

윤 대표는 “우리의 최종 목표는 후보 물질 발견부터 투약까지 신약 개발 전 과정에 솔루션을 제공하는 글로벌 표준 플랫폼으로 자리 잡는 것”이라며 “전 세계 바이오산업의 새로운 지평을 여는 획기적인 도전이 될 것”이라고 강조했다.