지니너스, 암세포 골라 겨냥할 표적 찾는다…항체 실험 결과까지 AI 학습

[이데일리 김지완 기자] 암 조직에서 많이 검출되는 단백질이 주변 정상세포에 흔하다면 항암제가 건강한 조직까지 공격할 수 있다. 지니너스(389030)가 환자 조직에서 표적이 어느 세포에 몰려 있는지 살피고, 항체 실험 결과를 인공지능(AI)에 다시 학습시켜 항암 신약 표적을 좁혀가는 전략을 공개했다.



지니너스는 박웅양 대표가 지난 10일 서울 역삼동 ST센터에서 한국제약바이오협회가 개최한 ‘AI 파마 코리아 컨퍼런스 2026’에 연사로 나서 ‘K-신약의 다음 타깃은 어디에 있는가: 실제 환자 공간오믹스 데이터와 AI가 여는 글로벌 경쟁력’을 주제로 발표했다고 11일 밝혔다.

표적 발굴에는 자체 AI 플랫폼 ‘인텔리빌’(IntelliRVL)을 활용한다. 인텔리빌은 유전자와 단백질이 조직 내 어디에서 발현되는지 보여주는 공간오믹스 데이터를 환자의 병리 이미지와 겹쳐 본다. 이를 통해 암세포에서 나온 신호와 인접한 정상조직에서 나온 신호를 구분한다.

박웅양 지니너스 대표는 “암세포에 집중된 표적을 추리는 동시에 정상조직에도 표적이 분포해 독성이 나타날 위험을 개발 초기부터 살필 수 있다”고 설명했다.

환자의 실제 치료 반응뿐만 아니라 싱글셀·공간오믹스·병리 이미지 등 통합 데이터를 표적 선정에 반영한다. 같은 암이라도 종양 내 표적의 위치와 분포, 정상조직 발현 위험을 정밀 분석해 항체·약물접합체(ADC)와 T세포 인게이저(TCE) 등 치료제 유형별로 개발 가치가 높은 표적과 표적 조합의 우선순위를 제안한다.

AI가 후보를 고르면 지니너스는 해당 표적을 겨냥한 항체를 만들어 세포 실험에 들어간다. 실험 결과는 다시 인텔리빌의 학습 데이터로 쓰인다. AI의 예측이 실제 세포에서 얼마나 들어맞았는지 다음 표적 선정에 반영하는 방식이다.

앞서 지니너스는 지난달 12일 인텔리빌로 발굴한 신규 항암 표적 가운데 일부를 선별해 항체 기반 검증에 착수한다고 밝혔다.

박 대표는 “AI 신약개발의 경쟁력은 AI 기술과 실험실을 연결하는 것에 있다”며 “지니너스는 환자 공간오믹스 데이터로 타깃을 발굴하고, 자체 실험실에서 검증한 결과를 다시 AI에 반영하는 AI피드백 루프를 통해 선정된 타깃 신뢰도와 플랫폼의 예측 역량을 함께 높여가고 있다”고 말했다.

그는 이어 “이러한 데이터·AI·실험의 통합 역량을 바탕으로 신규 타깃의 근거를 강화하고, 제약·바이오 기업과의 공동개발 및 기술이전을 확대해 나가겠다”고 밝혔다.