[신테카바이오] 항체 물성 최적화 AI 기술 개발
2026.07.24블록버스터 항체를 AI로 재설계
인공지능(AI) 기반 신약 개발 선도 기업 신테카바이오(대표 정종선)는 자사의 독자적인 항체 설계 플랫폼 'Ab-ARSⓇ'를 활용하여,
기존 키트루다(펨브롤리주맙)를 포함한 블록버스터 항체 의약품 대비 용해도가 향상된 항체 바이오베터 후보들을 확보했다고 밝혔다.
고용해(150~200 mg/mL 범위) 특성을 갖는 프레임워크(framework, FR) 서열을 선별해 기존 항체를 새롭게 설계하는 접근법이 적용되었다.
이번 개념검증(PoC) 연구는 AI가 단백질 구조 및 상호작용을 정밀 예측하여 기존 항체의 한계를 뛰어넘는 새로운 가능성을 열었다는 점에서 업계의 이목을 집중시키고 있다.
블록버스터 항체를 AI로 재설계... 바이오베터 개발 '지름길' 개척
신테카바이오의 이번 PoC 연구는 현재 시장에서 가장 많이 판매되는 10가지 서로 다른 표적항원에 대한 블록버스터 항체 의약품들을 대상으로 진행되었다.
연구팀은 각 항체의 항원 결합력(binding affinity)은 유지하면서, 용해도를 획기적으로 개선하기 위해 항체의 프레임워크를 교체하는 전략을 취했다.
자체 개발한 AI 플랫폼을 통해 기존 항체 대비 최소 5배에서 최대 20배까지 높은 용해도를 가질 것으로 예측되는 서열로 항체의 프레임워크 부위를 최적화했다.
이는 향후 피하주사(SC) 제형 개발에 이용 가능한 수준의 고용해도를 빠르게 확보하는 것을 목표로 한다.
결합력은 유지, 높은 용해도 프레임워크 ... 항원 결합력 데이터 선제 확보
해당 연구는 항체 발굴 및 개발 전문 기업 싸이런 테라퓨틱스(대표 윤상순)와 공동으로 진행됐다.
10종의 표적항원 중 4종에 대해 바이오베터 후보가 1종 이상씩 도출되었으며, 총 6종의 후보 항체가 오리지널 항체 대비 동등 수준 이상의 항원 결합 성능을 보였다.
이 중에는 오리지널 항체 대비 결합 친화도가 2배 향상된 사례도 포함되어 있다.
▲신테카바이오의 항체 바이오베터 후보 검증 결과: PD-1 및 PD-L1 타깃은 오리지널 항체 대비 결합력 각 2.8배 및 2.3배 향상, CTLA-4 및 HER3 타깃은 오리지널 항체와 동등 수준의 결합력 확인.
연구진은 프레임워크 최적화 이후에도 항체 본연의 결합력 및 기능이 유지될 수 있음을 입증함으로써 해당 항체 설계 접근법의 적용 가능성을 확인했다.
용해도 평가는 후속 단계로 순차 진행할 계획이다. 용해도 개선 효과까지 검증되면, 최종적인 바이오베터 개발 성공 확률은 한층 높아질 것으로 기대된다.
고농도 피하주사 제형 전환의 기술적 장벽 낮춘다
현재 상용화된 정맥주사(IV) 제형 항체의약품은 키트루다(25mg/mL), 티센트릭(60mg/mL) 등 비교적 낮은 농도로 투여된다. 이를 피하주사(SC) 제형으로 전환하려면
고농도 제형 개발이 필수적이며, 글로벌 빅파마들도 완충용액(buffer) 조성 최적화를 통해 고농도 스톡 용액을 확보하고 관련 항체 제형 특허를 출원하는 추세다.
신테카바이오는 이러한 개발 수요에 대응하는 동시에, 완충용액 조제와 같은 기술적 장벽을 근본적으로 낮추기 위해 항체 단백질 자체의 용해도를 높이는 방향에 주목했다.
이를 위해 150~200mg/mL 범위의 고용해 특성을 갖는 프레임워크 서열을 선별해 기존 항체를 새롭게 설계했으며, 이 같은 물성 개선이 향후 고농도 제형 및 SC 제형 개발 가능성을 높일 것으로 기대하고 있다고 설명했다.
AI 기반 항체 설계 기술, 다양한 항체에 적용 가능성 확인
항체 신약 개발에서는 우수한 약효뿐 아니라 용해도, 안정성, 응집성 등 개발적합성이 임상 및 상용화 성공을 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다.
기존에는 이러한 물성을 개선하기 위해 반복적인 단백질 공학과 다양한 실험이 요구됐지만, 신테카바이오는 AI 기반 설계를 통해 초기 단계에서부터 물성 최적화 후보를
효율적으로 도출할 수 있는 플랫폼을 구축하고 있다.
회사는 이번 연구 결과를 바탕으로 다양한 치료용 항체에 대한 바이오베터 개발을 확대하는 한편, 고농도 항체 제형과 항체약물접합체(ADC) 등 차세대 항체 기반 치료제
개발에도 해당 플랫폼을 적용할 계획이다.
신테카바이오 관계자는 "이번 연구는 AI를 활용한 항체 물성 최적화 기술이 다양한 항체에 적용될 수 있음을 확인한 PoC 사례"라며 "앞으로도 AI 기반 항체 설계 기술을
지속적으로 고도화해 바이오베터 및 차세대 항체 치료제 개발 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 말했다.