'AI 기반 단백질 구조 설계' 시장 급성장…신약 개발 패러다임 바꾼다아시아경제 기사제공: 2025-04-17 09:35:12

드노보(de novo)는 라틴어로 '기존에 없던 새로운'이란 뜻이다.
이 생소한 표현이 최근 신약 개발 분야에서 주목받고 있다.
기존에 존재하지 않는 단백질을 AI를 통해 새로 설계하는 '드노보 항체 설계' 기술이 등장했기 때문이다.
드노보 항체 설계는 지난해 3명의 노벨화학상 수상자를 배출한 'AI 기반 단백질 구조 예측·설계' 분야의 대표적인 기술이기도 하다.

AI 기반 단백질 구조 예측·설계 기술이 상용화된다면 신약 개발 접근방식에 근본적 변화가 일어날 것으로 전망된다.
전세계 제약사들이 이 기술에 관심을 기울이는 이유다.
단백질 구조 예측은 신약 개발 초기 단계에서 큰 어려움 중 하나기 때문이다.
아직은 치료제 개발을 위해 원하는 단백질을 찾을 때까지 많은 수의 단백질을 무작위로 테스트해야 한다.

17일 바이오 업계 등에 따르면 AI 기반 단백질 구조 예측·설계 분야가 본격적인 성과를 낸 건 비교적 최근이다.
미국 제약사 나블라 바이오(Nabla Bio)가 지난해 11월 최초로 성공 사례를 발표한 데 이어 12월엔 지난해 노벨화학상 수상자인 데이비드 베이커 워싱턴대학교 교수와 한국의 AI 신약 개발 스타트업 갤럭스가 항체 설계에 성공했다.
현재까지 드노보 항체 설계에 성공한 것은 전 세계적으로 이 3곳뿐이다.

아직 초기 연구 단계이지만 시장에 대한 전망은 밝다.
세계적인 시장 조사기관인 글로벌 인사이트 서비스(GIS)에 따르면 AI 기반 단백질 구조 예측·설계 시장은 지난해 15억달러에서 2034년 153억달러로 확대될 것으로 예상된다.
연평균 성장률은 약 26.1%에 달한다.

세계적으로 매우 드물게, 국내에서는 유일하게 항체 설계에 성공한 갤럭스가 그래서 주목받는다.
갤럭스는 석차옥 서울대학교 교수 연구실에서 출발해 2020년 창업된 AI 신약 개발 스타트업이다.
현재 기술력을 바탕으로 LG화학과 와이바이오로직스 등 제약사들과 전략적 협업을 통해 공동 신약 개발을 진행하고 있다.
석 교수 연구실은 CASP와 CAPRI 등 국제대회에서 10년 넘게 최상위권을 기록하며 단백질 분야에서 국제적인 명성을 쌓아온 바 있다.

갤럭스의 핵심기술은 독자적으로 개발한 단백질 설계 AI 플랫폼 '갤럭스디자인'이다.
갤럭스디자인은 단순히 알려진 데이터를 학습해 유사사례를 찾는 수준을 넘어 단백질의 접힘 및 상호작용의 물리·화학적 원리를 AI에 학습하도록 개발됐다.
데이터 기반 AI가 갖기 어려운 정밀도와 넓은 활용성을 가진다.

이러한 기술력은 지난달 세계 최초로 다양한 타깃에 대한 항체 설계에 성공하며 범용성이 확인됐다.
설계된 항체들은 PD-L1, HER2, EGFR(S468R), ACVR2A/B, Fzd7, ALK7 등의 치료 타깃에 대한 결합이 검증된 것으로 알려졌다.

특히 PD-L1 타깃 항체는 상용되고 있는 항체치료제인 아테졸리주맙과 비교해도 유사한 기능을 가지고 있는 것으로 확인됐다.
현재까지 발표된 AI 기반 항체 설계 사례 중 가장 높은 결합 친화도를 기록했으며, 그 외의 열적안정성, 생산성, 활성도도 우수한 결과를 보였다.

아직 구조 정보가 알려지지 않은 표적 ALK7에 대한 항체 설계도 이목을 끈다.
ALK7은 비만 및 대사질환과 관련된 수용체다.
갤럭스디자인을 활용해 ALK7의 구조를 예측하고 이에 특이적으로 결합하는 항체를 설계함으로써 향후 실험적으로 구조가 확인되지 않은 타깃에 대한 항체치료제 개발에도 효과적으로 사용될 수 있는 가능성을 보였다.

갤럭스는 향후 AI 기반 단백질 구조 설계 기술을 글로벌 제약사들과의 협력을 확대해나가겠단 계획이다.
갤럭스 관계자는 "AI 기반 신약 개발 초기 단계의 단백질 발굴과 설계로 개발 전 과정을 근본적으로 효율화할 수 있다고 생각한다"며 "글로벌 제약사 및 다양한 파트너들과의 협력을 통해 효과적인 치료제 개발에 기여하고자 한다"고 말했다.