[이데일리 김지완 기자] 인공지능(AI)이 수십만개의 신약 후보물질을 설계하는 시대가 열리면서 오히려 이들을 실제 실험으로 검증하는 웨트랩(Wet-Lab)이 AI 신약개발의 새로운 병목으로 떠오르고 있다. 프로티나(468530)가 단백질상호작용(PPI) 분석 기술을 기반으로 이 시장을 정조준하고 있다는 분석이 나왔다.

IV리서치는 지난 2일 보고서를 통해 “향후 AI 활용 신약개발의 핵심 병목은 AI 모델 자체보다 공급이 제한적인 실제 실험 검증능력이 될 것”이라며 프로티나의 AI 바이오파운드리(Biofoundry) 사업 확대 가능성에 주목했다. 투자의견과 목표주가는 제시하지 않았다.





◇AI가 수십만개 설계해도 결국 ‘실험’ 거쳐야

AI 신약개발 기술은 최근 몇 년 사이 빠르게 발전했다. 알파폴드3(AlphaFold3)를 비롯해 Boltz-1, Protenix-v1, OpenDDE 등 단백질 구조와 항원·항체 결합을 예측하는 공개 모델이 등장하면서 후보서열을 만드는 진입장벽은 크게 낮아졌다.

문제는 AI가 만든 후보물질이 실제 의약품이 될 수 있는지 여부다. 항체 후보물질은 표적과 잘 결합하는 것뿐 아니라 대량 생산이 가능한지, 쉽게 응집하지 않는지, 특정 온도에서 안정성을 유지하는지 등을 확인해야 한다. 이른바 ‘개발적합성(developability)’이다.

IV리서치는 결합력이나 단백질 구조 예측 기술은 빠르게 개선되고 있지만 생산성·응집 가능성·안정성 같은 개발적합성 데이터는 상대적으로 부족해 AI 예측 정확도가 낮다고 분석했다. 결국 AI가 후보물질을 대량으로 쏟아낼수록 이를 실제 실험으로 검증할 인프라의 희소성이 커질 수 있다는 의미다.

프로티나가 추진하는 AI 바이오파운드리는 바로 이 지점을 겨냥한다. AI가 설계한 항체 후보물질을 실제 웨트랩에서 대규모로 발현하고 결합력·생산성 등의 특성을 평가해 최종 후보를 선별해주는 서비스다.

회사는 기존 PPI 랜드스케이프(Landscape) 사업을 통해 내부 신약개발에 활용해온 후보물질 생성, 발현, 결합력·생산성 평가, 후보 선별 프로세스를 외부 고객에게 서비스 형태로 제공할 계획이다. 현재 월 약 4만건인 분석능력(CAPA)을 완전 자동화 웨트랩(Full Wet Lab Automation)을 통해 2028년 월 100만건까지 약 25배 확대한다는 목표다.

사업구조도 AI 모델만으로 후보를 선정하는 방식에서 벗어나 ‘Lab-in-the-Loop’, 즉 AI 설계와 실제 실험 검증을 반복하는 구조로 신약개발 효율을 높이는 방향을 제시하고 있다.



◇트위스트와 협력…바이오파운드리 사업화 시험대

첫 사업화 시험대로는 트위스트바이오사이언스(Twist Bioscience)와의 협력이 꼽힌다. IV리서치는 양사가 플랫폼 검증을 마친 뒤 본계약으로 이어질 가능성이 있다고 전망했다. 본계약이 체결될 경우 트위스트가 후보서열 DNA를 제작하고, 프로티나가 단백질 발현부터 특성 평가까지 담당하는 구조가 예상된다.

기존 사업도 AI 바이오파운드리와 연결된다. 프로티나의 핵심 사업은 PPI 랜드스케이프와 PPI 패스파인더(PathFinder)다. PPI 랜드스케이프는 단일분자 단백질 상호분석(SPID) 플랫폼을 이용해 항체 후보물질의 특성을 대규모로 측정하고 최적화하는 사업이다. 삼성바이오에피스와 공동개발 및 기술이전 옵션 계약을 체결해 현재 평가를 진행하고 있다.



PPI 패스파인더는 환자의 임상 검체에서 단백질 간 상호작용 변화를 분석해 바이오마커를 발굴·검증한다. 현재 BCL-2 혈액암 바이오마커 분석·검증 서비스를 수행 중이며 염증성 질환과 뇌질환으로 적용 범위를 넓히고 있다. 자체 신약으로는 골관절염 치료제 ‘PRT-101’과 비만·대사질환 치료제 ‘PRT-1309’를 개발하고 있다.

프로티나의 투자 포인트는 결국 ‘AI 모델 경쟁’ 자체가 아니라 AI가 만들어낸 방대한 후보물질을 실제 약으로 걸러내는 검증 인프라에 있다. AI 신약개발 업체가 늘고 후보물질 생성 속도가 빨라질수록 웨트랩 검증 수요 역시 함께 커질 수 있어서다.

IV리서치는 “AI 활용 신약개발의 핵심 병목은 모델 자체보다 실제 실험 검증능력이 될 것”이라고 밝혔다. AI가 신약 후보를 만드는 속도가 빨라질수록 프로티나는 그 후보를 ‘검증하는 공장’으로 사업모델을 확장하겠다는 구상이다.