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양사는 트위스트의 대규모 합성·발현 역량과 프로티나의 실험 검증 및 데이터 생산 역량을 연계해 AI가 설계한 후보물질을 실제로 구현하고 검증하는 과정을 효율화할 계획이다.
최근 AI 기술 발전으로 신약 후보물질을 빠르게 설계할 수 있게 되면서 AI가 생성한 대규모 후보물질을 얼마나 신속하게 구현하고 검증할 수 있는지가 중요해지고 있다. 실제 세포에서 후보물질을 발현하고 실험 데이터를 확보하는 과정은 여전히 시간과 비용이 소요되는 신약개발의 주요 병목으로 꼽힌다.
프로티나는 AI 모델이 설계한 후보물질을 대량으로 실험·검증한 뒤 해당 데이터를 다시 AI 학습에 활용하는 폐쇄루프형 ‘랩인더루프(Lab-in-the-Loop)’ 체계를 구축했다.
대규모 실험 검증 수요를 신규 수익원으로 확대하기 위한 데이터 생산능력 확대도 추진한다. 현재 월 4만개 수준인 항원·항체 상호작용 데이터 생산능력을 2028년까지 월 100만개로 25배 확대할 계획이다.
프로티나는 2024년 150억원 규모 과학기술정보통신부 국책과제와 2025년 470억원 규모 보건복지부 국책과제를 통해 항체 설계 AI 모델과 대규모 실험 검증 및 데이터 생산 플랫폼을 고도화했으며, 이를 기반으로 다수의 신약개발 기업과 공동개발을 진행하고 있다.
윤태영 프로티나 대표는 “AI 기술의 발전으로 수많은 회사들이 후보물질을 빠르게 디자인할 수 있게 되면서 이제는 이를 얼마나 신속하게 실제 물질로 구현하고 대규모로 검증할 수 있는지가 AI 신약개발의 핵심 경쟁력이 되고 있다”며 “세계 최고 수준의 유전자(DNA) 합성 기술력을 보유한 트위스트와 프로티나의 대규모 웨트랩(Wet-Lab) 실험 검증 역량을 연계한다는 데 의미가 있다”고 말했다.
이어 “연말까지 구체적인 협업의 형태가 도출될 수 있도록 노력할 것”이라며 “양사의 역량을 결합해 후보물질 검증의 속도와 효율성을 높이고 글로벌 AI 신약개발 시장을 선도하겠다”고 덧붙였다.
