[프레스나인] 한국 바이오의약품 수출이 급증하고 있다. 지난해 12월 한국보건산업진흥원에 따르면 전체 의약품 수출에서 바이오의약품이 61.3%를 차지하면서 역대 최대 규모에 달했다. 지난해 상반기에 이어 지속적으로 높은 실적을 기록하면서, 바이오의약품이 국내 의료산업 발전과 보건의료 분야의 성장을 주도할 것으로 기대감이 높아지고 있다. 과거에 매출액 상위를 차지했던 합성의약품 뿐만 아니라, 항체치료제 및 백신류 등 바이오의약품의 연구개발에 활용할 수 있는 인공지능(AI) 플랫폼을 신테카바이오가 다각도로 확보해나가는 이유다.

신테카바이오의 AI 기술을 살펴보면 우선 회사가 주요 사업모델로 삼고 있는 합성신약 유효물질 발굴 플랫폼 '딥매처(DeepMatcher)'가 눈에 띈다. 신테카바이오는 그동안 공동연구를 통해 딥매처를 활용한 개발 사례를 축적해왔고, 최근 국내외 복수의 바이오텍 기업들과 후보물질 발굴 계약을 체결하면서 플랫폼 상업화를 본격화했다. 회사는 합성의약품 AI 플랫폼을 기반으로 지난 1분기 기술특례상장 매출요건을 초과 달성하였으며, 올해 실적 확대를 위해 바이오의약품 분야로 영역을 확장하는 중이다.

바이오의약품과 같은 고분자 신약의 특징은 저분자화합물에 비해 분자크기가 100배 이상 커서 서비스환경을 갖추려면 다양한 항체들의 일관적이고 연속적인 분자동역학 시뮬레이션 계산을 위한 슈퍼컴퓨팅 환경은 필수이다. 그리고, 두번째로 인간화 (Humanization) 항체 제작 능력을 갖추지 않으면 우리 몸이 항체신약을 외래물질 혹은 외래 변이로 인식이 되어 부작용 및 암 유발 위험이 따른다. 그런 두가지 큰 허들(hurdle)로 통상적인 AI 및 CADD ( Computer-Aided Drug Design ) 방법을 갖추고 있더라도 고분자 바이오 의약품 분자설계에 어려움이 있어 왔다. 신테카바이오는 이러한 두가지 문제를 극복하기 위해서 3년전에 자체 바이오특화 슈퍼컴센터인 ABS센터을 설립 한바 있고, 그리고, 오래전부터 인간화 항체 프로파일러 및 항원결합부위에 대한 계층화 분석 소프트웨어를 개발을 해왔다.

딥매처는 신약개발의 근간이 되는 '저분자화합물(small molecule)' 뿐만 아니라 표적단백질분해제(TPD) 및 항체-약물접합체(ADC) 등 새로운 모달리티 연구개발에도 적용 가능한 AI 솔루션이다. 여기에는 언어모델 기반 신규 화합물 스크리닝 및 선도물질 최적화 기술, 그리고 기존 약물의 적응증을 새롭게 발굴하기 위한 약물재창출 접근법이 포함된다.

신테카바이오는 더 큰 성장을 목표로 바이오의약품 부문에 접목할 수 있는 다양한 AI 플랫폼 개발에도 집중하고 있다. 암 신생항원 예측 플랫폼 'NEO-ARS'는 새로운 성장 동력을 만들어가기 위한 시도의 일환이다. 향후 고성장이 예상되는 치료용 암백신 시장을 적극 공략하고자 개발된 NEO-ARS는 암백신 개발 시 효과적인 타겟 항원의 선정을 도와주는 AI 솔루션으로, 지난 2022년에 국내 특허 등록이 완료되었다. 회사는 암환자 대상의 인체유래물 연구 결과를 확보한 이후 '2023 유럽조혈모세포이식학회(EBMT)', ‘2023 대한면역학회 국제학술대회', '2024 대한혈액학회 국제학술대회' 등 다수의 국제학회에 연이어 발표하면서 플랫폼의 활용 가치와 경쟁력을 입증했다. 임상의, 연구자, 병원 관계자와 연계한 공동연구 경험을 토대로 표준운영절차(SOP)가 마련되어 환자의 조직샘플 수집부터 신생항원 후보의 도출까지 모든 프로세스가 신속하고 정확하게 진행된다.

암 신생항원을 예측하는 기존의 다른 툴(tool)과 달리, NEO-ARS는 펩타이드-MHC 결합구조 정보를 학습에 사용한 AI 플랫폼이다. 3D-CNN(합성곱 신경망) 방식으로 최적의 결합 모드를 분석하고, 별도의 스코어링 모델로 면역원성을 예측한다. 신테카바이오는 유럽 바이오텍 PDC라인파마와 지난 2월 신생항원 암백신 공동연구 계약을 체결하면서 해당 기술의 활용 사례를 만들어가고 있다.

이 뿐만이 아니다. 신테카바이오는 항체의약품 개발에 활용할 수 있는 플랫폼 개발에도 본격적으로 나서고 있다. 항체 최적화 플랫폼 'Ab-ARS'는 항체의 '상보성 결정부위(CDR)' 아미노산 서열 일부를 변경하여 항원에 대한 결합력을 향상시키는 AI 솔루션이다. 항원-항체 결합 자세에 대한 무수히 많은 가능한 구조를 시뮬레이션하여 타겟 항원에 대한 결합친화도가 우수한 항체의 아미노산 서열 조합을 빠르게 찾아낸다. 여기에는 자체적으로 구축한 단백질-단백질 상호작용(PPI) 데이터베이스가 사용되며, 결합력을 향상시키는 모듈과 개발가능성을 예측하는 모듈이 포함된다.

신테카바이오는 지난해 9월 오송첨단의료산업진흥재단(KBIOhealth) 신약개발지원센터와 업무협약(MoU)을 체결한 바 있다. 회사는 KBIOhealth의 글로벌 수준 인프라를 활용해 Ab-ARS로 최적화한 항체 후보군의 결합력 데이터를 연내 확보하고 플랫폼의 성능을 검증할 예정이다.

항체의약품의 유형에는 여러 가지가 있다. 단일클론항체 뿐만 아니라, 기존 단일클론항체 의약품의 한계를 넘어 차세대 모달리티들이 최근 활발하게 개발 중이다. 특히 두 개의 항원을 표적으로 하여 새로운 작용 기전을 가능케 하는 이중특이항체 기술이 계속 발전하고 있으며, 회사마다 서로 다른 항체 포맷(예: nanobody, scFv, BiTE)을 이용해 혁신적인 플랫폼을 내놓으면서 시장이 더욱 확대되고 있다. 신테카바이오는 지난해 Ab-ARS를 처음 선보인 이후 항체신약 분야의 다양한 니즈를 파악하고 이를 플랫폼 개발에 반영해왔다. 실제로 모 연구기관과 협력을 추진하는 과정에서 추가적인 파이프라인 구축을 준비하고 있다. 이는 특정 바이러스 유래 종양항원 펩타이드를 타겟하는 'TCR-mimic nanobody'의 최적화를 위한 파이프라인으로, 암세포 표면 항원이 아니라 암세포 내 항원도 인식할 수 있는 나노바디를 탑재한 차세대 CAR-T 치료제 개발에 활용될 예정이다.

지난해 국가신약개발사업단(KDDF) 과제로 선정된 신약 후보물질의 절반 이상은 신규 모달리티 또는 신규 타겟에 대한 약물이었다. 전문가들은 향후 몇 년 동안 새로운 모달리티에 대한 경쟁이 매우 치열할 것으로 전망하고 있다. 성공적인 신약 모달리티를 개발하기 위해서는 질환마다 치료 효과를 극대화할 수 있는 모달리티를 잘 찾는 것과 동시에, AI 등 혁신적인 기술을 적절히 접목시키는 전략이 필요한 시점이다. 신테카바이오의 ABS 데이터센터 등 자체 보유 인프라와 결합된 신약개발 AI 플랫폼은 다양한 분야의 바이오기업들이 신규 모달리티를 효율적으로 개발하는 데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.