프로티나, 잇단 메이저 제약사 계약…돈 버는 AI 신약 개발사 증명

[이데일리 석지헌 기자] 바이오 투자 혹한기 속에서도 400억원이 넘는 투자금을 유치한 단백질 빅데이터 기업 프로티나가 국내외 신약 개발사들과 잇달아 계약 성과를 내고 있다. 다음 달 초 코스닥 시장 상장을 위한 상장예비심사 청구서 제출을 앞두고 실적으로 가치를 증명하는 모습이다.

윤태영 프로티나 대표.(제공= 프로티나)

◇메이저 신약 개발사들이 찾는 이유

22일 이데일리 취재 결과 프로티나는 최근 국내 한 메이저 바이오 신약 개발 기업 A사와 항체 후보물질 발굴을 위한 용역 계약을 체결했다. 앞서 지난 20일 JW중외제약(001060)과 임상시험용 바이오마커 개발 계약을 맺은 것과는 다른 내용이다. 해당 A사는 프로티나의 인공지능(AI) 기반 항체 설계 기술에 관심을 보인 것으로 알려진다. 프로티나는 또 다른 국내 위탁개발생산(CDMO) 기업과도 계약을 논의 중인 것으로 알려졌다.

프로티나 기술력은 국내 뿐 아니라 해외에서도 검증 받았다. 프로티나의 플랫폼 기술은 다국적 제약사 B기업의 임상용 샘플 분석에 활용되고 있다. 국내 AI 신약 기업 중 글로벌 빅파마와 계약을 체결하고 매출이 나오고 있는 곳은 프로티나가 사실상 유일하다. 이 회사와 진행 중인 계약은 3년 가량 이어져 오고 있으며, 그 동안 진행된 10번 가량의 테스트를 모두 통과했다는 설명이다. 이밖에도 회사는 B기업을 포함해 4곳의 다국적 제약사와 계약을 맺고 단백질 상호작용 분석 서비스를 제공 중이다.

잇단 계약이 이어지며 프로티나는 올해 예상 매출액은 26억원, 내년은 60억원을 기록할 것으로 전망한다. ‘돈 버는 AI 신약 기업’이라는 인식으로 기관 투자자들 관심도 높은 편이다. 현재까지 누적 투자 유치 금액은 약 414억원이다. 지난해 말 프리 IPO를 유치해 신주로 165억원을 조달했다. LB인베스트먼트, 한국산업은행, 케이넷투자파트너스, 미래에셋그룹 등이 주요 투자자로 있다. 회사는 지난 6월 코스닥 기술특례상장을 위한 기술성 평가를 ‘A, BBB’ 등급으로 통과했다. 다음 달 초 한국거래소에 상장예비심사 승인을 신청할 계획이다.

◇“구글 알파폴드 조만간 넘을 것”

프로티나는 항원과 항체의 결합 정도를 계량화된 수치로 알려주는 플랫폼 ‘SPID’를 개발했다. 다양한 단백질이 서로 어떻게 상호작용(PPI) 하는지를 ‘숫자’로 보여준다는 점이 특징이다. 회사는 단백질끼리 비정상적으로 상호작용하면 질병이 발생한다는 것에 주목했다. A와 B 단백질이 얼마나 붙고 떨어졌는지를 정량적으로 측정하는 기술을 개발했다. 회사는 SPID 플랫폼을 기반으로 ‘PPI 패스파인더’와 ‘PPI 랜드스케이프’ 기술을 각각 개발했다.

PPI 패스파인더를 활용하면 임상 검체 내 단백질이 결합하고 떨어지는 과정에서 몸 속에 어떤 신호를 보내는지 분석해 어떤 약물이 치료 반응이 가장 좋은지 미리 알 수 있다. 임상 환자에게 약물이 얼마나 효과가 있는지를 정량화된 수치로 확인할 수 있다는 점, 최적의 약물 농도를 찾을 수 있다는 점에서 임상 기간 단축을 기대할 수 있다.

윤태영 프로티나 대표는 “임상시험 기간 1년 단축은 빅파마들 입장에선 수천억 원의 비용을 절감할 수 있다는 것을 의미한다”며 “신약은 시장에 먼저 진입하느냐가 관건이기도 한 만큼, 시간 단축은 신약 개발에 있어 매우 중요하다”고 설명했다.

PPI 랜드스케이프는 프로티나가 꼽는 미래 성장동력이다. 이 기술은 AI가 단백질 상호작용을 분석한 데이터를 딥러닝해 항체를 설계하도록 돕는다. 신약 후보물질 발굴 속도를 압도적으로 높일 수 있다는 게 특징이다.

약물을 개량하거나 신종 약물을 설계하는 AI 기술은 이미 적지 않은 AI 신약 개발사들이 보유하고 있으며 현장에서도 쓰이고 있다. 하지만 이렇게 생성한 물질의 생체 내 기능 수행 정도나 독성 발생 가능성 등 상호작용 방식을 예측하는 건 아직 개발 초기 단계라고 볼 수 있다. 이 영역에서 대표적인 AI 기술이 구글의 ‘알파폴드3’다. 단백질 구조 예측만으로는 신약의 치료 기전을 미리 예상해 볼 수 없지만, 알파폴드3를 활용하면 분자 간 결합구조와 상호작용 방식까지 예측할 수 있다.

프로티나의 PPI 랜드스케이프는 알파폴드3와 유사한 모델이다. 알파폴드3는 ‘알파고’ 개발사로 유명한 구글 모회사 알파벳의 자회사인 AI 기업 딥마인드가 개발한 신약 개발용 AI 모델이다. 프로티나에 따르면 PPI 랜드스케이프는 현재 구글이 개발한 단백질 구조 예측 AI 플랫폼인 알파폴드3의 성능과 유사한 수준이며, 올해 말에는 이마저도 앞설 것으로 전망하고 있다.

PPI 랜드스케이프는 ‘정제’ 과정을 생략하는 식으로 후보물질 발굴 속도를 높일 수 있다. 현재 항체 개량은 항체가 항원과 결합하는 부위의 아미노산 서열을 바꿔가면서 일일이 증폭, 정제 과정을 거쳐야만 가능하다. 이 과정은 상당히 오랜 시간과 과정, 경험이 필요하기 때문에 빅파마급 기업도 일주일에 수 십 개 정도만 만들 수 있다.

하지만 랜드스케이프롤 통하면 이러한 증폭과 정제 과정을 생략하고도 단백질 간 상호작용을 체계적으로 측정할 수 있다. 회사에 따르면 일주일에 최대 5000개까지 단백질 간 상호작용 데이터를 생성하고 분석할 수 있다. 이 데이터를 기반으로 빠른 속도로 항체 신약 후보물질 발굴이 가능하다는 설명이다.

글로벌 시장에서 프로티나와 유사한 방향으로 플랫폼을 개발 중인 곳은 자이라 테라퓨틱스다. 자이라는 지난 5월 비상장 AI 기업 중 역대 최대 규모에 속하는 10억 달러(약 1조3000억원)를 펀딩 받아 시장 관심을 한몸에 받은 기업이다.

윤 대표는 “이 회사가 이 정도 규모의 펀딩을 받은 배경의 80%를 차지하는 건 데이터를 직접 만드는 데 있다고 본다”며 “우리 역시 기존보다 수 백 배 빠른 속도로 데이터를 만드기 때문에 그 부분으로 차별화를 이루고자 한다”고 말했다.