'T세포 치료제 개발사 줄선다'...신테카바이오, 항원 발굴 만랩 AI 상업화 본궤도
by김지완 기자
2022.11.18 10:40:24
신생항원 예측 플랫폼 '네오-에이알에스' 본격 상업화
항원과 MHC 결합 넘어 T세포 반응까지 예측
변이 펩타이드 염기서열 분석 기반해 종전 대비 우위
빅데이터 분석으로 동종치료제 및 기성 항암백신 개발
[이데일리 김지완 기자] 신테카바이오(226330)가 혁신적인 인공지능(AI) 신생항원 예측 플랫폼으로 실적 퀀텀점프를 노린다.
16일 업계에 따르면, 신테카바이오의 신생항원 AI 예측 플랫폼 ‘네오-에이알에스’(NEO-ARS)에 대한 시장관심이 증가하고 있다. 이 플랫폼을 이용하면 맞춤형 항암백신과 T세포 치료제 개발이 손쉬워진다.
| 신테카바이오 ‘네오-에이알에스’(NE0-ARS) 모식도. (제공=신테카바이오) |
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항원은 면역세포인 T세포를 불러들여 암세포를 사멸시킨다. 문제는 인류에게 보편적으로 작용하는 항원은 드물다. 대부분 암 환자는 개인마다 각기 다른 항원에 반응한다. 암세포가 각기 다른 인체를 숙주 삼아 증식하면서 변이가 발생하기 때문이다. 내로라하는 글로벌 블록버스터 면역항암제도 일부에서만 효능이 나타나는 이유다.
신테카바이오는 개인마다 다른 항원을 예측하고 찾아내는 인공지능을 개발했다. 신테카바이오 관계자는 “종양 조직과 혈액 샘플을 각각 채취해서 염기서열을 분석하면 해당 환자에게 맞는 항원을 찾아낼 수 있다”면서 “이 과정에서 대량의 빅데이터를 이용해 딥러닝된 인공지능을 이용한다”고 설명했다. 이어 “네오-에이알에스를 이용하면 개인맞춤형 T세포 치료제와 항암백신을 만들어낼 수 있다”고 강조했다.
항암백신은 암세포가 가진 종양특이적인 항원을 암 환자에게 투여해 면역체계를 활성화한다. T세포 치료제와 작동방식이 유사하다. 일부에서 백신 접종에도 불구 항체가 형성되지 않는 이유 역시 보편적인 항원에 의해 T세포가 반응하지 않기 때문이다.
네오-에이알에스는 종전 플랫폼보다 몇 단계 진일보했다는 평가다. 신테카바이오 관계자는 “네오-에이알에스는 3차원(입체적)으로 항원 펩타이드와 주조직적합성복합체(MHC)간 결합을 예측한다”면서 “이 과정에서 1000여 개 가까운 결합형태를 시뮬레이션하게 되고, 최상의 결합 형태도 찾아낼 수 있다”고 설명했다. 이어 “당연히 입체적으로 결합모양을 찾아내는 과정에서 T세포 반응까지 예측할 수 있다”고 덧붙였다. 기존 AI 신생항원 예측 시스템이 항원-MHC 결합력 정도만을 살폈던 것과 비교해 천양지차다.
그는 “항암백신 및 세포치료제 형태의 면역항암 치료제를 개발함에 있어 어떤 종양항원을 탑재할 것인가 결정하는 일은 매우 중요하다”면서 “MHC와 항원 펩타이드가 결합해도 T세포 반응을 유도하지 못하면 아무 의미가 없다”고 부연했다.
실제 학계에선 AI 알고리즘으로 찾아낸 MHC-항원 펩타이드 간 결합력이 실제 면역반응을 유도하는 것과 상관관계가 높지 않다는 연구결과가 여러 건 보고되고 있다. 즉, T세포와 항원이 결합과 별개로 면역반응까지 이끌어내지 못하면 치료제·백신으로서 아무런 의미가 없단 얘기다. 네오-에이알에스가 T세포 반응까지 예측해 경쟁력 우위에 있단 의미로 해석된다.
네오-에이알에스가 예측한 신생항원은 적게는 60%, 많게는 100%까지 T세포 반응이 확인됐다. 심지어 T세포가 완전히 탈진한 극성 암환자에서도 네오-에이알에스가 발견한 항원을 주입하자 T세포 반응이 나타났다.
향후 경쟁심화 가능성에 대해선 선을 그었다. 그는 “신생항원 예측은 진입 장벽이 매우 높은 기술”이라면서 “경쟁사들은 아미노산 서열 데이터를 학습데이터로 사용해 MHC-항원 결합력을 예측한다. 그 결과 T세포 반응 활성도 예측에선 정확도가 크게 떨어진다”고 비교했다.
향후 바이오사를 중심으로 네오-에이알에스 사용자가 빠르게 확산할 것으로 내다봤다. 신테카바이오 관계자는 “암환자 유전체 정보를 입력받아 예측할 경우 신생항원을 발굴해 개인맞춤 항암백신 개발이 가능하다”면서 “네오-에이알에스는 환자별로 10여 개 신생항원 후보를 3일 내 제공할 수 있다”고 강조했다.
기성 치료제 개발에도 네오-에이알에스는 효용성이 높다는 분석이다. 그는 “암환자 유전체 빅데이터로부터 추출된 종양 변이 정보를 입력하면 여러 환자에게서 공통으로 발생하는 공유 신생항원을 발굴할 수 있다”면서 “기성품 치료제 개발툴로도 효용성이 높다”고 말했다. 이어 “네오-에이알에스는 자가세포·동종세포 치료제, 개인맞춤형 항암백신, 기성 항암백신 등 모두 활용 가능하다”면서 “경쟁력있는 시스템인 만큼 빠른 시장 확산을 자신한다”고 덧붙였다.