프로티나가 단일분자 단백질 상호작용 검출(SPID) 플랫폼을 활용해 인공지능(AI)이 설계한 항체의 대규모 실험 검증과 최적화를 추진한다. 항체 서열별 결합 특성과 생산성을 분석해 후보를 선별하고, 월간 데이터 생성·검증 규모를 현재 4만건에서 2028년 100만건으로 확대할 계획이다.

한국분자·세포생물학회(KSMCB)는 5일부터 8일까지 대전컨벤션센터(DCC)에서 ‘2026년도 한국분자·세포생물학회 정기학술대회(ICKSMCB 2026)’를 개최한다. 7일 열린 첨단 이미징 기술과 응용 심포지엄에서는 첨단 이미징 기술을 활용한 생명과학 연구와 신약개발 사례가 소개됐다.

프로티나 윤태영 대표 겸 서울대학교 생명과학부 교수는 이날 ‘항체 서열 공간의 대규모 탐색(Exploring the Antibody Sequence Space at Scale)’을 주제로 SPID 기반 항체 분석 플랫폼과 후보물질 최적화 사례를 발표했다.

윤 대표는 “AI 기반 단백질 설계가 빠르게 확산하면서 앞으로는 설계 자체보다 실제 단백질과 항체를 만들어 검증하는 역량이 더욱 중요해질 것”이라며 “프로티나는 포유류 세포 기반 생산과 단일분자 분석을 연결해 대규모 실험 검증을 수행할 수 있다는 강점이 있다”고 말했다.

AI 설계 확산…“실제로 작동하는 항체 골라내야”

윤 대표는 AI 기반 단백질 설계 모델의 접근성이 높아질수록 실제 항체를 제작하고 검증하는 역량이 중요해진다고 진단했다.

그는 “AI가 아직 완벽한 것은 아니다”라며 “누군가는 설계된 단백질이나 항체를 실제로 만들고 하나씩 검증해야 하며, 그래야 실제로 작동하는 설계안을 골라낼 수 있다”고 말했다.

항체 서열 공간은 항체가 취할 수 있는 다양한 아미노산 서열 조합을 의미한다. AI가 후보 서열을 제안하더라도 표적 결합 여부와 원하는 특성을 갖췄는지는 실험으로 확인해야 한다.

윤 대표는 “고성능 AI 모델 덕분에 단백질 설계안이 폭발적으로 늘어날 것으로 본다”며 “역설적으로 병목은 실제 실험으로 검증하는 단계로 빠르게 옮겨갈 수 있다”고 설명했다.

프로티나는 미국 트위스트 바이오사이언스와 협력해 DNA 합성과 항체 생산·분석을 연결하고 있다. 트위스트가 합성한 항체 유전정보를 담은 DNA를 받아 SPID로 항체를 생산하고 특성을 분석하는 방식이다. 회사는 처리 규모를 확대하기 위해 자동화 인프라 최적화와 시설 확장을 추진한다.

SPID, 대량 정제 과정 줄이고 다중 특성 분석

SPID는 항체 생산부터 칩 기반 분석까지 연결하는 플랫폼이다. 항체를 만드는 유전정보를 포유류 세포에 도입한 뒤, 세포가 항체를 분비한 배양액을 액체 취급 로봇으로 회수해 이미징 칩에 주입한다.

칩 표면에는 분석할 항체를 선택적으로 포획·고정하고 다른 단백질의 비특이적 결합을 줄이는 기술을 적용했다. 윤 대표는 “여러 단백질이 섞인 배양액에서도 별도 정제 없이 항체를 분석할 수 있다”고 설명했다.

이후 항원을 넣고 형광 신호로 항원·항체 결합을 단일분자 수준에서 관찰한다. 고정된 항체 수와 결합한 항원 수, 항원 농도를 바탕으로 결합 친화도를 평가한다. 열을 가한 뒤 결합 기능이 얼마나 유지되는지 측정하고, 산성도(pH)에 따른 결합 변화도 확인한다.

윤 대표는 “기존 방식과 절차는 거의 같지만, 항체를 훨씬 작은 규모로 생산한다”며 “칩 표면에서 항체를 선택적으로 포획·고정하고, 단일분자 이미징 장비 하나로 여러 특성을 분석하려는 것”이라고 말했다.

회사가 제시한 384웰 판독 시간은 90분이다. 이는 판독 단계의 소요 시간으로, 항체 제작을 포함한 전체 검증 기간과는 구분된다.

서열 변이 비교해 최적화…PRT-1309 비임상에 적용

프로티나는 초기 항체 후보의 서열을 바꿔 성능을 개선하는 전략도 소개했다. 항체에서 항원을 인식하는 상보성결정영역(CDR)에 체계적으로 변이를 도입하고, 각 항체를 생산해 특성을 비교하는 방식이다.

윤 대표는 “AI는 항체 서열 공간을 드문드문 탐색한다”며 “초기 유효 후보를 찾고 나면 같은 플랫폼으로 그 주변 서열을 훨씬 더 촘촘하게 탐색할 수 있다”고 설명했다. 이 과정에서는 서열 변화에 따른 친화도와 생산성을 함께 살핀다. 항체와 항원이 결합한 상태로 유지되는 시간도 주요 평가 지표다.

아달리무맙을 활용한 개념검증에서는 3개월 이내에 개선된 항체 클론을 확보했다. 윤 대표는 “우리는 항체와 항원이 결합한 상태를 얼마나 오래 유지하는지에 초점을 맞췄다”며 “일부 클론의 항원·항체 복합체 반감기가 50시간 이상으로 늘어났다”고 설명했다.

이 같은 접근은 GIPR 표적 항체 후보물질 ‘PRT-1309’에도 적용됐다. 윤 대표는 “표적과 오래 결합하도록 항체를 설계하면 체내 지속성을 높일 수 있다”며 “마우스 연구에서 PRT-1309의 혈중 반감기는 20.3일로 나타났다”고 밝혔다.

윤 대표는 세마글루타이드 병용에 따른 체중 감소 결과도 소개했다. 다만 비임상 단계의 결과로, 사람에서의 효능이나 투여 간격을 확인한 것은 아니다.

프로티나는 대규모 실험 검증과 세밀한 서열 탐색을 연결해 초기 항체 후보의 선별부터 최적화까지 지원할 계획이다. AI가 생성하는 설계안을 실제 실험 데이터로 평가하고, 이를 후보물질 개선에 반영하는 선순환 구조를 구축한다는 구상이다.