신테카바이오, 면역항암 넘어 대사·근손실·자가면역까지 바이오베터 후보 확보
2026.08.03블럭버스터 항체 포함, 바이오베터 파이프라인 8개 확보
인공지능(AI) 기반 신약 개발 기업 신테카바이오는 자사의 독자적인 항체 설계 플랫폼 'Ab-ARS®'를 활용해, 면역항암제 영역을 넘어 대사·자가면역·근손실 분야의 표적항원 4종에 대해서도 블럭버스터 항체 바이오베터 후보를 확보했다고 밝혔다. 지난 7월 24일 PD-1, PD-L1, CTLA-4, HER3 등 면역관문 및 항암 타겟에서의 1차 결과 발표에 이어, 이번2차에서는 새롭게 선정한 표적항원 중 ACVR2B, IL4Rα, IL1B, BTLA 등 4종을 더해서, 총 8종의 서로 다른 바이오베터 후보를 1종 이상씩 확보하게 되었다. 본 검증 실험은 항체 전문 글로벌 CRO에서 수행을 했다.
치료 영역을 넘나드는 기술 범용성 입증
1차 개념검증(PoC) 연구가 면역관문억제제 계열 항암 항체를 중심으로 진행됐다면, 이번 2차 개념검증(PoC) 연구는 근육·대사 질환(ACVR2B), 면역조절(BTLA), 아토피·천식 등 알레르기 질환(IL-4Rα), 염증성 질환(IL-1β) 등 적응증이 전혀 다른 항체 의약품을 대상으로 동일한 접근법을 적용했다. 신테카바이오는 이를 통해 자사의 AI 기반 항체 프레임워크 재설계 기술이 특정 항암 항체에 국한되지 않고, 치료 영역을 불문하고 적용 가능한 범용 플랫폼임을 재확인했다고 설명했다.
특히, ACVR2B 타겟은 이번 확장의 사업적 의미를 잘 보여주는 사례다. 오리지널 항체인 비마그루맙(bimagrumab)은 근감소증·근육소모 등 고령 환자가 주된 치료 대상임에도, 현재 병원에서 월 1회 정맥주사(IV)로만 투여가 가능하다. 실제로 트라스투주맙(trastzumab), 다라투무맙(daratumumab) 등 여러 항체의약품이 IV에서 피하주사(SC)로 전환되며 환자의 병원 체류 시간이 단축되고 자가투여 전환에 따른 순응도 개선 효과가 보고된 바 있다. 거동이 불편한 고령 환자군을 주 타겟으로 하는 비마그루맙 역시, 고용해 바이오베터 확보를 통해 SC 제형 전환이 가능해지면 병원 방문 부담을 크게 낮추고 환자 접근성을 획기적으로 개선할 수 있다는 점에서 상업적 가치가 크다. 아직 상용화된 SC 비마그루맙이 없다는 점에서, 신테카바이오는 이 시장에 선제적으로 대응할 수 있는 포지션을 확보한 셈이다.
나머지 타겟들에 대한 고용해 항체의 경우 SC 전환과는 다른 결의 상업적 가치가 기대된다. IL4Rα, IL1B 등과 같이 이미 SC 제형으로 만성질환을 관리하는 영역에서는, 고용해도를 통해 동일 주사 부피에 더 많은 약물을 담아 투여 간격을 늘리는 방향으로 환자 순응도와 장기 치료 비용 효율을 개선할 수 있다. 반면 아직 승인 항체가 없는 BTLA와 같은 신규 타겟에서는, 개발 초기 단계부터 응집 및 안정성 문제를 최소화한 고용해 항체를 확보함으로써 개발적합성(developability) 리스크를 최소화하는 포지셔닝이 가능하다. 이는 향후 라이선싱 및 공동개발 파트너링 과정에서 신테카바이오의 협상력을 뒷받침하는 요소가 될 것으로 기대된다.
결합력 유지, 항원 결합 손실 없는 프레임워크 재설계가 핵심
그림1.ELISA 결합력 분석 결과, 각 표적항원별 바이오베터 후보물질이 오리지널 항체의약품(bimagrumab, dupilumab, canakinumab 등)과 동등 수준의 결합력을 나타냄.
연구팀은 4개 타겟 모두에서 도출된 후보 항체가 오리지널 항체와 동등 수준 이상의 항원 결합력을 유지했다고 밝혔다. 회사 측은 "이번 연구의 핵심 의의는 결합력을 개선하는 데 있지 않다"며, "150~200 mg/mL 수준의 고용해도를 목표로 항체의 프레임워크를 전면 재설계했음에도, 항원 결합력이 손실되지 않은 후보군을 확보했다는 점이 바이오베터 개발의 실질적 진전"이라고 강조했다. 용해도 개선 효과에 대한 정량 평가는 결합력 검증 이후의 후속 단계로 순차 진행할 계획이다.
대규모 스크리닝 방법론 고도화로 이어져
신테카바이오는 지난 1차 연구와 이번 2차 연구 과정에서 정립한 항체 설계 방법론을 향후 대규모 항체 라이브러리 스크리닝에 적용할 계획이다. 회사는 현재 수십만 개 규모의 항체 서열 라이브러리에 대한 AI 설계 로직과 프로세스를 고도화하고 있으며, 이를 통해 다수의 타겟에 대한 바이오베터 후보 발굴 속도를 한층 끌어올린다는 목표다.
신테카바이오 관계자는 "이번 연구는 AI 기반 고용해 항체 설계 기술이 특정 질환이나 항체 계열에 국한되지 않고 폭넓게 적용될 수 있음을 보여준 사례"라며, "앞으로도 다양한 치료 영역의 항체를 대상으로 바이오베터 파이프라인을 확대하고, 고농도 제형 및 차세대 항체 모달리티 개발 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 말했다.