“AI 드노보 항체 설계 혁신”…갤럭스, 글로벌 R&D 지형도→신약 시장 판도 재편

생명과학과 정보기술이 교차하는 경계에서 인공지능 기반 드노보 항체 설계 기술이 신약 개발의 새로운 화두로 떠올랐다. IT·바이오 기업 갤럭스가 구조 정보조차 밝혀지지 않은 단백질까지 포함해 6개 치료 표적에서 혁신적 항체 설계에 성공함으로써, AI가 의료 패러다임과 제약 산업의 미래를 다시 그릴 잠재력을 입증했다. 이 변화의 흐름은 PD-L1, HER2, EGFR 등 암 질환부터 희귀 표적 단백질에 이르기까지 의학의 미개척 영역을 광범위하게 포괄한다. 

전통적으로 항체 의약품은 자연의 생체 면역 반응에 의존하거나, 방대한 스크리닝과 반복 실험에 기대어 후보를 찾아내는 방식이 주를 이뤘다. 갤럭스가 개발한 AI 기반 '드노보(De Novo) 설계'는 이런 한계를 기술적으로 돌파한다. 시스템에 입력된 타깃 단백질 정보에 기반해, AI가 자체적으로 결합 후보 항체 서열을 창제한다. 실제로, 바이오아카이브에 발표된 자료에 따르면 갤럭스는 기존 해석 불가능하던 ALK7 등 구조 미확정 표적에서도 높은 결합력의 항체를 도출하는 데 성공했다. 현재까지 드노보 항체 설계에 성공한 기업은 세계적으로 갤럭스, 나블라 바이오, 그리고 데이비드 베이커 교수의 자이라 테라퓨틱스 등 세 곳으로, 국내 기술의 경쟁적 위상과 확장성을 방증한다.

단백질 구조 해석 및 예측은 인공지능이 이끌고 있는 생명과학의 첨예한 전환점이다. 2023년 노벨 화학상 수상도 이 변화의 물결과 맞닿아 있다. 데이비드 베이커 교수는 혁신적 단백질 설계를, 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 CEO와 존 점퍼 선임연구원은 알파폴드2를 통한 단백질 구조 예측의 비약적 진전을 인정받았다. 알파폴드2는 현재까지 밝혀진 2억여 개의 단백질 구조 예측을 가능케 하며 신약 발굴의 기회를 지각변동시켰다. 시장의 이러한 흐름은 국내 AI 신약 개발 분야로도 파장이 이어지고 있다.

대표적으로 아론티어는 AD3(Al-Driven Drug Discovery)라는 자체 플랫폼을 앞세워 단백질, 저분자, 핵산 등 폭넓은 신약 탐색 역량을 확보하고 있다. 또 다른 국내 기업 히츠는 '하이퍼랩' 플랫폼을 통해 가상 분자 공간에서 새로운 약물 후보를 제안하고, AI 예측을 통해 실험 최적화와 약효 검증의 효율성을 제고하고 있다. 전문가들은 AI 기반 항체 설계 기술이 기존 제약 R&D 프로세스의 비용·시간·성공률을 모두 근본적으로 뒤흔들 것으로 예견한다. 

글로벌 제약 시장은 앞으로 AI 기반 드노보 항체 설계의 성과와, 신약 탐색의 새로운 프레임을 누가 먼저 상용화 영역으로 전환하는가에 따라 지형이 재편될 것으로 전망된다. 특히 다수의 국내·외 연구진이 협력적 경쟁을 이어가는 가운데, 기술 내실화와 규제 체계 마련, 지식재산권 확보 등 복합적 도전 과제가 남아 있다는 점도 미래 전망의 핵심 변수로 남는다.