프로티나, '단분자 PPI' 분석·진단 솔루션 "글로벌 도전"
2024.05.30‘단백질간 상호작용(PPI)’ 검출민감도 극대화, 정량화 원천기술..신약개발 전주기 'PPI 분석서비스' & 美혈액암 'PPI 동반진단' 임상검증 시작.."항원-항체 PPI 빅데이터 구축, AI 항체설계 최종목표"▲윤태영 프로티나 대표프로티나(Proteina)는 단백질 간 상호작용(protein-protein interaction, PPI)을 단분자(single molecule) 수준까지 검출할 수 있는 원천기술을 개발하고 있다. PPI 검출 민감도를 극대화하는 동시에 정량화할 수 있다는 점이 기존 PPI 검출법과의 차별점이다.이러한 원천기술을 바탕으로 프로티나는 PPI 분석·진단 솔루션을 제품화해 글로벌 시장에 도전하고 있다. 프로티나는 지난해 10월 글로벌 탑제약사와 임상시료에서 PPI 바이오마커를 분석하는 계약을 체결했고, 오는 6월 미국 혈액암학회와 함께 PPI 동반진단에 대한 글로벌 임상유효성 검증을 시작할 예정이다.또한 프로티나는 항원-항체 PPI 분석을 통해 슈퍼항체를 선별하고, 나아가 PPI 빅데이터를 구축해 항체설계 인공지능(AI) 개발까지를 목표로 하고 있다. 프로티나는 AI 단백질 구조 예측모델인 ‘로제타폴드(ReseTTAFold)’ 개발을 주도한 백민경 서울대 교수와 함께 지난달 AI 항체은행 구축사업에 선정돼 3년간 총 150억원 연구비를 지원받게 됐다.윤태영 프로티나 대표는 카이스트 교수로 재직하던 2015년 프로티나를 창업했다. 윤 대표는 2007년부터 카이스트에 재직하며 단분자 생물물리 기법을 적용한 PPI 연구를 진행했고, 단분자 PPI 검출기술을 개발하며 회사 설립을 결심했다. 프로티나가 현재까지 유치한 누적 투자금은 414억원이다. 지난해말 상장전 지분투자(pre-IPO)를 유치해 165억원을 조달했다. 한국산업은행, LB인베스트먼트, 패스웨이파트너스, 스틱벤처스 등이 투자자로 참여했다.프로티나는 단분자 PPI 검출기술을 ‘SPID(single-molecule protein interaction detection)’ 플랫폼으로 개발했다. SPID 플랫폼은 PPI 복합체 추출, PPI 검출칩 ‘Pi-Chip’, 자동화 이미징 장비 ‘Pi-View’, 이미지 분석 소프트웨어 ‘Pi-InSight’ 4가지로 구성돼있다. 먼저 프로티나는 임상시료의 형태에 따라 PPI 복합체 추출법을 최적화했다. 세포, 오가노이드, 얼린 혈액이나 조직, 고정된 조직(FFPE) 등의 시료에서 PPI 복합체를 안전하게 추출할 수 있다.두번째로 프로티나는 SPID 플랫폼의 핵심인 Pi-Chip을 설계하고 제조공정을 세팅했다. 고분자 코팅공정을 통해 단백질이 칩 표면에 비특이적으로 흡착되는 것을 방지하는 동시에, 항체를 칩 표면에 균일하게 부착해 PPI 검출 민감도를 높이고 균일한 품질이 가능하도록 했다. 높은 민감도를 통해 단백질 정제 없이도 극미량의 PPI를 검출할 수 있고, 균일한 품질을 통해 PPI를 반복적으로 일정하게 검출할 수 있는 재현성도 갖췄다.추가로 코팅공정 단계와 시간을 단축해 Pi-Chip의 대량생산도 가능하다. 프로티나는 실레인(Silane)-PEG를 활용해 코팅 공정과 반응시간을 1단계, 1시간으로 단축했다. 기존 코팅공정은 아미노실레인(Amino Silane)과 mPEG-SVA를 이용한 2단계였고, 반응시간은 6시간 이상 소요된다.윤 대표는 “10여년에 걸쳐 코팅물질의 조성, 반응조건, 칩 구조물질, 접합공정 등 제조공정 기술을 최적화해 Pi-Chip을 개발했다”며 “안양 GMP 공장에서 1년에 약 2만개의 Pi-Chip을 생산할 수 있다”고 설명했다.세번째로 프로티나는 자동화 이미징 장비인 Pi-View를 개발해 형광표지된 PPI 이미지를 자동촬영한다. 1세대 Pi-View는 2년 전 시제품을 제작해 사내검증을 마쳤고, 최근 런칭한 2세대 Pi-View는 384웰의 Pi-Chip을 지원하며 PPI 빅데이터 생성이 가능하도록 설계했다. 384개의 샘플은 모드에 따라 3~6시간 내에 촬영가능하며, 하루에 600~700개의 데이터를 생성할 수 있다. 형광표지는 일반적인 샌드위치 면역분석(Sandwich immunoassay) 또는 프로브 결합분석(probe binding assay)으로 진행하며, 형광염료가 결합된 항체 또는 프로브를 PPI에 결합시킨다.마지막으로 프로티나는 PPI 카운팅(counting) 소프트웨어 Pi-InSight를 개발해 PPI를 정량화하면서 민감도를 더욱 높였다. 단순히 형광이미지의 밝기 등으로는 PPI의 차이를 구별하기 어렵다.이같은 네가지 기술 및 공정개발을 통해 SPID 플랫폼은 높은 민감도를 갖게 됐다는 게 회사측 설명이다. 프로티나에 따르면 SPID 플랫폼의 분석민감도는 기존 효소면역분석법(ELISA)에 비해 약 100배, 글로벌 경쟁기술 대비 약 2배 높다. 또한 3000개의 세포만으로 한종류의 PPI를 분석할 수 있으며, 일반적인 임상시료 수준인 10만개의 세포로 20~30종류의 PPI 복합체를 분석할 수 있다.또한 우수한 반복성을 통해 측정오차를 최소화하도록 했다. 4개월 간 4회에 걸친 독립측정 시 일관된 PPI 수치를 얻으며 시험간 비교분석이 가능해졌고, 대량의 PPI 데이터를 빅데이터로 통합할 수 있게 됐다. 윤 대표는 “민감성과 반복성(재현성)은 하나가 높아지면 하나는 떨어지는 트레이드오프(trade-off) 관계인데, SPID 플랫폼은 둘을 동시에 높이는 데 성공했다”고 강조했다.프로티나는 SPID 플랫폼에 대한 원천특허 33개, 두개의 기술제품에 대한 특허 25개를 확보했다. 또한 PPI 분석방법과 분석칩 Pi-Chip, 이미지장비 Pi-View에 대해 글로벌 5개국(미국, 유럽, 중국, 일본, 한국)에 24건의 특허를 등록했다. 임상검체별 PPI 추출법은 특허우회 이슈로 비공개 노하우로 보호하고 있다.▲SPID 플랫폼, 출처=회사제공‘PPI PathFinder’ 약물효과 검증 및 반응예측 솔루션프로티나는 SPID 플랫폼을 기반으로 ‘PPI PathFinder’ 제품을 개발했다. 환자로부터 채취한 검체에서 PPI를 분석해 약물의 효과를 검증하고 치료반응을 예측하는 PPI 분석·진단 솔루션이다. 현재 BCL2를 타깃으로 한 PPI PathFinder BCL2가 가장 앞서있다.PPI PathFinder BCL2 분석 솔루션은 약물발굴 단계부터 전임상, 임상단계까지 신약개발 전 주기에 BCL2 관련 PPI를 분석할 수 있는 기술이다. 주로 BCL2 저해제에 의한 PPI 억제효과를 측정해, 약물의 효과와 적정용량을 확인하는 데 중요한 데이터를 제공한다.프로티나는 현재 다수의 글로벌 제약사와 함께 전임상, 임상단계 후보물질에 대한 BCL2 PPI 분석을 진행하고 있다. 가장 앞선 단계로 초기임상 단계의 2세대 BCL2 저해제에 대한 BCL2-BAX PPI 분석을 진행중이다. 약물투여 후 환자의 혈액에서 BCL2-BAX 복합체가 사라지는 것을 확인하며 약물의 표적결합(target engagement)을 검증했고, 향후 약물의 용량에 따른 PPI를 분석해 적정용량을 찾을 예정이다.PPI PathFinder BCL2 진단 솔루션은 PPI 바이오마커를 분석해 약물반응성을 예측하는 기술이다. 오는 6월부터 미국 백혈병 및 림프종학회(Leukemia and Lymphoma Society, LLS), 에모리대 의대 우장희 교수와 협력해 글로벌 임상유효성 검증을 시작한다. 급성골수성백혈병(AML) 환자의 시료에서 프로티나가 선별한 PPI 바이오마커를 분석하고, 시판 BCL2 저해제 베네토클락스(venetoclax)에 대한 반응성을 예측한다. LLS의 Beat-AML 임상을 통해 수집한 400여 개의 혈액샘플을 제공받을 예정이다.임상유효성이 검증될 경우 베네토클락스 대상 환자를 사전에 선별하는 동반진단에 PPI 바이오마커를 활용할 수 있다. 프로티나는 AML 환자의 샘플에서 PPI 8종을 분석하고 약물반응성 예측에 유의미한 PPI 바이오마커 2~3개를 최종 선택할 것으로 예상하고 있다. 프로티나는 이번달 2세대 Pi-View와 관련 시약 등을 현지 연구실로 이송했으며, 제품 개발팀과 연구진을 현지에 파견할 예정이다.프로티나는 지난 4월 미국 암연구학회(AACR)에서 PPI 바이오마커를 활용한 베네토클락스 반응성 예측모델을 발표한 바 있다. 세개의 PPI 바이오마커를 활용한 예측모델을 10명의 AML 환자에서 검증한 결과, 약물에 반응을 보인 4명 모두 정확하게 예측(민감도 100%)했고, 약물에 반응하지 않은 6명 중 5명(특이도 83.3%)을 예측했다.‘PPI Landscape’ 결합력 높은 슈퍼항체 선별프로티나는 SPID 플랫폼을 기반으로 ‘PPI Landscape’ 기술제품도 개발 중이다. 항체의 CDR(complementarity-determining region) 시퀀스에 따른 항원-항체 PPI를 대량분석해 결합력이 가장 높은 슈퍼항체를 선별하는 전략이다. PPI Landscape는 높은 민감도 덕분에 DNA 증폭이나 단백질 정제과정 없이 최소 10pg의 항체만으로 항원-항체 PPI를 측정할 수 있다.프로티나는 이 과정에서 생성되는 항원-항체 PPI 데이터를 빅데이터로 통합 구축하고 딥러닝해 항체설계 AI 개발까지 목표로 하고 있다. 현재 단백질설계 AI는 루프(loop) 부분에 대한 예측이 어려우나, 프로티나의 강점은 항체의 CDR 루프 시퀀스와 PPI 데이터를 대량 생성할 수 있다는 점이라고 윤 대표는 설명했다.프로티나는 로제타폴드 개발을 주도한 백민경 서울대 교수, 항체공학분야 정준호 서울대의대 교수 연구팀과 함께 지난달 과학기술정보통신부의 ‘클라우드 인공지능(AI) 항체은행 구축’ 과제에 선정돼 3년간 총 150억원 연구비를 지원받게 됐다. 글로벌에서는 지난달 엑사이라(Xaira)가 10억달러를 펀딩하며 AI 신약개발 기업으로 출범을 알린 바 있다. 이 회사에는 데이비드 베이커(David Baker) 워싱턴대 단백질설계 연구소장이자 교수가 공동설립자로 참여했다.윤 대표는 “다윗이 골리앗과 싸움이 되겠냐고 하지만 결국 AI는 데이터 싸움이고, 프로티나는 데이터 제너레이션(생성)이 가능하기 때문에 승산이 있다고 생각한다”고 말했다. 그는 “’PPI 바이오마커, PPI 빅데이터’ 하면 프로티나라고 전 세계적으로 인정받는 게 우리의 목표”라며 인터뷰를 마쳤다.▲PPI Landscape, 출처=회사제공구민정 기자 minjeong.ku@bios.co.kr기사전문: http://www.biospectator.com/view/news_view.php?varAtcId=21968
2024-05-30