프로티나, AI·PPI 분석 기반 신약 파이프라인 매년 2~3개 확보 전략

프로티나는 인공지능(AI)과 자체 단백질 상호작용(PPI) 분석 기술을 활용해 매년 2~3개의 신규 신약개발 프로그램을 확보하는 '파이프라인 팩토리' 전략을 추진한다고 밝혔다. 단일 후보물질에 집중하기보다 AI 기반 설계와 대규모 실험 검증을 통해 복수의 파이프라인을 지속적으로 확보하는 방식이다. 기존 분석서비스 매출을 기반으로 하면서, 자체 및 공동개발 파이프라인을 기술이전, 마일스톤, 로열티 수익으로 연계하는 사업구조 확장을 진행 중이다. 올해는 골관절염 치료제 'PRT-101'과 비만·당뇨 치료제 관련 프로그램을 공개했다.

큐픽스 바이오 해설

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단백질 상호작용(PPI): 세포 내 단백질들이 서로 결합하거나 반응하며 신호를 주고받는 현상으로 신약 표적 발굴의 기초가 된다
파이프라인: 제약·바이오 기업이 동시에 연구개발 중인 여러 신약 후보물질들의 목록을 가리키는 용어
기술이전: 개발 중인 물질이나 기술의 권리를 다른 기업에 넘기고 계약금·단계별 대가를 받는 사업화 방식
마일스톤: 임상 진행 단계별 목표 달성 시 계약에 따라 지급되는 성과 연동형 기술료

신약 후보물질 발굴은 전통적으로 특정 질환 하나에 연구 역량을 오래 투입하는 방식이 일반적이었으나, 최근에는 인공지능을 활용해 여러 후보물질을 동시에 설계하고 검증 속도를 높이려는 시도가 늘고 있다. 바이오벤처는 자체 개발과 함께 대형 제약사에 기술을 넘기는 방식으로 수익을 만드는 경우가 많으며, 이 경우 분석 서비스 등 안정적 매출원을 병행해 연구개발 자금을 조달하는 구조가 흔히 활용된다.

Why it mattersAI 기반 후보물질 설계는 신약개발의 시간과 비용 부담을 낮추는 방법으로 업계에서 주목받는 접근 방식 중 하나다.

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