AI 신약개발 기업 신테카바이오가 자체 AI 에셋 프로그램을 통해 발굴한 항체 후보물질을 본격적으로 자산화하는 단계에 진입했다.

신테카바이오는 항체 최적화 AI 플랫폼 ‘Ab-ARS’를 기반으로 설계한 항체 후보물질에 대해 단계적인 실험 검증을 진행하며, 기술이전 및 공동개발이 가능한 수준의 항체 신약 자산을 확보하는 것을 목표로 하고 있다고 21일 밝혔다. 이번 프로젝트는 단순 후보 발굴을 넘어, 검증–자산화–AI 고도화로 이어지는 선순환 구조를 구축하는 데 초점을 맞추고 있다.

앞서 신테카바이오는 지난해 Ab-ARS 플랫폼을 활용해 항PD-L1의 아미노산 서열 일부를 변경해 서로 다른 13개 항체를 설계하여, 국내 CRO에서 실험 검증을 수행했다.

그 결과, 12개 항체가 기존 항체 치료제와 비교해 동등하거나 그 이상의 결합 성능을 보이는 사례를 확인했으며, 일부 항체는 면역세포 신호전달 경로를 효과적으로 활성화하는데 성공햇다. 이로서 AI 항체 플랫폼이 실제 실험 환경에서도 유효하게 작동할 수 있음을 입증했다. 이를 통해 신테카바이오는 자사 AI 항체 기술이 상용화 가능한 수준에 도달했음을 내부적으로 검증했다.

이 같은 검증 성과를 바탕으로, 신테카바이오는 에셋 프로그램을 한 단계 확장해 40여개 타깃을 대상으로 100만 건 규모의 항원–항체 결합력 데이터를 확보하는 대규모 검증 프로젝트를 추진하고 있다. 이를 통해 결합력과 안정성이 우수한 에셋급 항체 유효물질 100여 개를 도출하는 것을 목표로 하고 있다.

해당 프로젝트는 단계적으로 진행된다. 신테카바이오 자체 ABS(AI Bio Supercomputing) 센터에서 2,000여대 규모 서버를 활용해 AI 연산을 통해 후보 항체를 도출하고, 대규모 검증 이후 국내외 CRO를 통한 추가 검증을 수행하는 방식이다. 이러한 과정을 통해 도출된 항체 후보는 기술이전 또는 공동개발이 가능한 신약 자산으로 활용될 예정이다.

신테카바이오는 대규모 검증 프로젝트 일환으로 미국 OCMS Bio와 항원–항체 결합 검증 계약을 곧 체결할 예정이다. OCMS Bio는 항체 라이브러리 기반 대량 스크리닝과 NGS 분석 역량을 보유하고 있으며, 신테카바이오는 이를 통해 방대한 항원–항체 결합 데이터를 체계적으로 확보하게 된다.

신테카바이오는  나아가, 이번 프로젝트를 통해 확보되는 100만 건 규모의 항원–항체 결합 데이터를 AI 모델 학습에 다시 활용할 계획이다. 대규모 실험 데이터를 기반으로 항원–항체 상호작용을 학습하는 LLM(Large language model) 기반 AI 모델을 고도화하고, 이를 통해 향후 항체 설계 정확도를 더욱 높인다는 전략이다. 즉, 자산화 과정에서 축적된 데이터가 다시 AI 성능을 끌어올리는 구조다.

이번 대규모 항체 스크리닝을 통해 신테카바이오는 자체 신약 파이프라인을 자산으로 보유할 수 있을 뿐만 아니라, 실험적 검증이 완료된 물질을 중심으로 글로벌 제약사와의 기술이전 및 공동개발 논의를 더욱 적극적으로 전개할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히  단순 후보 발굴을 넘어, 실질적인 가치 창출 단계로 진입했다는 점에서 회사의 중장기 성장 전략에도 중요한 전환점이 될 것으로 전망하고 있다.

회사 관계자는 “에셋 프로그램은 AI로 항체를 설계하는 데서 끝나는 것이 아니라, 실험 검증을 통해 신약 자산을 만들고 그 과정에서 얻은 데이터를 다시 AI 학습에 활용하는 구조”라며 “검증된 항체 자산 확보와 AI 모델 고도화를 동시에 추진함으로써, 지속적으로 경쟁력을 높여 나갈 계획”이라고 말했다.

신테카바이오는 향후 항체신약을 중심으로 축적된 자산화 경험과 AI 고도화 성과를 바탕으로, 글로벌 제약사와 협업 및 기술이전 기회를 단계적으로 확대해 나갈 방침이다.