서울대학교 바이오 분야 창업자들이 스타트업 성패를 가르는 핵심으로 기술력뿐 아니라 고객 수요에 대한 이해, 실험 검증 역량, 사업화 실행력을 꼽았다. 연구실에서 확보한 원천기술이 실제 기업 가치로 이어지려면 제품과 서비스, 파트너십, 투자, 인프라까지 연결하는 운영 역량이 필요하다는 공통된 메시지다.

29일 서울대학교 호암교수회관 삼성컨벤션센터에서 열린 ‘제6회 SNU BIO-day’의 Startup Leadership Forum에서는 이대승 포트래이 대표, 석차옥 갤럭스 각자대표, 윤태영 프로티나 대표가 창업 과정과 회사의 사업 전략을 공유했다.

세 연자는 연구 성과를 기업으로 옮기는 과정에서 겪은 시행착오와 기술 사업화, 조직 운영, 실험 검증, 파트너십 구축 등 각자의 창업·사업화 경험을 소개하며 연구자 창업이 실제 사업으로 이어지기 위한 조건을 제시했다.

포트래이, 공간생물학을 사업으로…“기술 만드는 것과 돈 버는 것은 다르다”

이대승 포트래이 대표는 바이오 스타트업 운영에서 가장 중요한 과제로 ‘고객의 문제를 실제로 해결하는 것’을 제시했다. 연구실에서 좋은 기술을 만드는 것과 고객이 비용을 지불하는 사업을 만드는 것은 전혀 다른 문제라는 설명이다.

이 대표는 “창업하면서 깨달은 가장 큰 교훈은 기술을 만드는 것과 돈을 버는 것은 완전히 다르다는 점”이라며 “고객이 원하는 형태로 자료를 가공하고 실제 매출로 이어지게 만드는 것이 스타트업의 생존 조건”이라고 말했다.

이어 “결국 비즈니스의 핵심은 고객을 가장 덜 귀찮게 만드는 것”이라며 “제약사 연구진의 연구 시간을 단축하고 복잡한 데이터 분석과 인프라 구축 부담을 줄이는 것이 포트래이가 제공하는 사업 가치”라고 강조했다.

포트래이는 공간생물학 데이터를 활용해 약물이 조직 내에서 어디까지 도달하고 어떻게 작용하는지를 미세 단위로 분석하는 ‘Microscopic PK/PD’ 접근법을 개발하고 있다. 이 대표가 발표에서 소개한 핵심 플랫폼 ‘PortraiNOVA’는 인체 조직 기반 ATLAS, 약물 작용 예측, 실험 검증을 하나의 구조로 연결한다. 검증 결과를 다시 데이터베이스에 반영해 예측 정확도를 높이는 구조다.

대규모 데이터 처리 사례로는 약 4400만개 세포 규모의 아틀라스가 제시됐다. 이를 향후 10억개 세포 수준으로 확대하면 연간 20PB 이상의 데이터를 처리해야 한다. 공간생물학 기업도 알고리즘을 넘어 컴퓨팅과 스토리지, 자동화 장비까지 직접 설계해야 하는 ‘테크-바이오’ 기업으로 진화하고 있다는 설명이다.

사업화도 병행하고 있다. 포트래이는 국내 98건, 해외 54건의 비밀유지계약(NDA)을 기반으로 제약바이오 기업과 협력을 확대하고 있다. 기술의 우수성 자체보다 고객이 실제 연구개발 과정에서 사용할 수 있는 형태로 기술을 제공하는 것이 사업화의 핵심이라는 전략이다.

갤럭스, 20년 연구를 AI 신약설계로…“문제가 먼저, 방법은 그다음”

석차옥 갤럭스 각자대표는 창업과 기술개발의 출발점으로 ‘문제 정의’를 강조했다. 특정 기술이나 방법론을 먼저 정하기보다 해결해야 할 문제를 명확히 하고, 필요한 도구가 없다면 직접 개발해야 한다는 것이다.

석 대표는 “문제가 먼저이고 방법은 그 다음이라는 원칙을 지켜왔다”며 “단백질 구조와 상호작용을 예측해 생명현상을 이해하고 궁극적으로 바이오 시스템을 설계한다는 질문이 20년 뒤 갤럭스의 사업으로 이어졌다”고 말했다.

갤럭스 기술적 기반은 서울대 연구실에서 축적한 단백질 구조 모델링 기술이다. 물리화학 기반 계산과 생물정보학 데이터를 결합해 단백질 구조와 상호작용 예측 기술을 발전시켰고, 이를 인공지능(AI)과 결합해 치료제 단백질을 직접 설계하는 방향으로 확장했다. 갤럭스는 2020년 설립됐다.

창업의 직접적인 계기는 함께 연구한 제자들이었다. 현재 갤럭스 각자대표인 박태용 박사를 비롯한 연구진이 연구실에서 축적한 기술을 회사로 발전시키자고 제안하면서 창업이 시작됐다. 연구실에서부터 쌓아온 신뢰와 서로의 역량에 대한 믿음은 창업 이후 조직을 유지하는 기반이 됐다.

갤럭스는 단순히 표적에 결합하는 분자를 찾는 수준을 넘어 특정 에피토프와 단일 아미노산 변이 등을 구별하는 치료제 단백질을 제로샷(Zero-shot)으로 설계하는 기술을 개발하고 있다. GPCR 등 고난도 표적 설계와 pH 선택성 등 여러 물성을 함께 최적화하는 방향으로 플랫폼을 확장하고 있다. 2024년 기술적 돌파구를 마련한 뒤 96-well 플레이트 기반의 ‘Plate-scale de novo design’ 체계로 확장했다.

사업모델도 단순 AI 소프트웨어 판매보다 직접 신약개발에 무게를 두고 있다. 이를 위해 창업 초기부터 웻랩(Wet-lab)을 구축하고 컴퓨터에서 설계한 물질을 실제 제작해 동물실험까지 검증하는 개발 체계를 갖췄다.

석 대표는 컴퓨터에서 설계한 물질을 직접 만들고 생체 내 효능까지 입증해야 신약으로서 가치를 만들 수 있다고 설명했다. 갤럭스가 지향하는 방향은 미충족 의료 수요(Medical Unmet Needs)를 분자 수준의 설계 사양(Molecular Specification)으로 번역해 해결하는 것이다. AI 모델 자체보다 실제 치료제로 이어질 수 있는 분자를 만들어내는 데 초점을 맞추고 있다.

프로티나, 대규모 실험 검증 인프라 구축…“AI 시대 병목은 설계 아닌 검증”

윤태영 프로티나 대표는 AI 신약개발의 산업적 병목이 ‘설계’에서 ‘검증’으로 이동하고 있다고 진단했다. 생성형 AI와 단백질 설계 기술이 빠르게 확산하면서 후보물질을 설계하는 비용과 시간은 줄어들고 있지만, 실제 발현 여부와 표적 결합, 물성을 대규모로 확인하는 웻랩 검증 역량은 여전히 제한돼 있다는 것이다.

윤 대표는 “컴퓨터가 수많은 디자인을 만들어내는 시대에는 실제 생체분자로 발현되는지, 표적에 제대로 결합하는지를 빠르게 검증하는 능력이 산업의 핵심 가치가 된다”고 말했다.

프로티나는 단백질-단백질 상호작용(PPI)을 분석하는 단분자 단백질 상호작용 검출(Single-molecule Protein Interaction Detection, SPID) 플랫폼을 기반으로 ‘AI 바이오파운드리’를 구축하고 있다. 2015년 설립된 프로티나는 2025년 7월 코스닥 시장에 상장했으며, 자체 생산시설을 기반으로 SPID 이미징 칩과 분석 장비를 직접 설계·생산하고 있다.

SPID 플랫폼의 핵심은 대규모 실험 검증이다. 기존 항체 분석 과정의 병목인 단백질 정제 과정을 생략하고 비정제 배양액에서 항체를 포획해 결합 친화도와 발현량, 안정성, pH 민감성 등 여러 물성을 동시에 측정한다. 분석 비용도 기존 방식 대비 약 10분의 1 수준으로 낮췄다.

프로티나는 현재 월 4만개 수준인 데이터 생산 역량을 2026년 4분기 10만개, 2027년 2분기 50만개, 2027년 4분기 100만개까지 확대할 계획이다. 월 100만개 생산 체계 구축에 필요한 누적 설비투자비(CAPEX)는 약 270억원이다.

글로벌 파트너십도 확대하고 있다. 프로티나는 미국 트위스트 바이오사이언스의 DNA 합성·단백질 발현 역량과 자사의 SPID 기반 대규모 실험 검증 역량을 연결하는 협력체계를 구축하고 있다. AI가 설계한 대규모 단백질 후보를 실제 실험으로 검증하는 글로벌 데이터 허브를 구축한다는 전략이다.

자체 신약 파이프라인도 개발 중이다. 대표 파이프라인은 장기 지속형 GIP 수용체(GIPR) 길항 항체 ‘PRT-1309’다. 프로티나가 공개한 비임상 데이터에서 PRT-1309는 정상 마우스에서 20.3일의 반감기를 나타냈다. 식이유도비만 마우스 시험에서는 세마글루타이드와 병용하면서 PRT-1309를 1회 투여한 군에서 14일째 최대 26.8%의 체중 감소를 확인했다.

프로티나는 PRT-1309의 비임상 개발을 진행하고 있다. 윤 대표는 이날 2027년 임상시험계획(IND) 신청을 위한 비임상시험 완료를 목표로 제시했다.

행사에 참석한 비상장 단계부터 코스닥 상장까지 경험한 신약개발 바이오텍 관계자는 “연구실에서 좋은 기술을 만드는 것과 사업 성과를 내는 것은 전혀 다른 문제라는 점이 세 발표에서 공통적으로 드러났다”며 “고객 가치를 만들고 조직과 자금을 운영하며, 기술을 실제 데이터로 검증하는 역량까지 갖춰야 지속적으로 성장할 수 있다”고 말했다.