[뉴스토마토 신태현 기자] "인공지능(AI)에 분자 동역학을 더한 시뮬레이션으로 신약 후보물질 발굴하는 동안 실패한 적이 없습니다. 기존 발굴보다 비용이 절반밖에 안 드는 데다, 1~2년 걸리던 기간은 4~6개월로 줄어듭니다. 성공률 역시 기존 시뮬레이션의 5배 이상입니다."
스타트업 아토매트릭스의 이은호 대표는 지난 27일 경기 성남시 판교제2테크노밸리 기업지원허브 회의실에서 이뤄진 <뉴스토마토>와의 인터뷰에서 시뮬레이션 성공률을 강조했습니다.
27일 이은호 아토매트릭스 대표가 경기 성남시 판교제2테크노밸리 기업지원허브에서 <뉴스토마토>와 인터뷰하고 있다. (사진=뉴스토마토)
지난 2024년 5월 설립된 아토매트릭스의 주력 서비스는 신약 후보물질 개발 플랫폼 '캔디(CANDDIE)'입니다. 캔디의 의미는 '컴퓨터로 지능적 실험을 통한 신약 개발 자동화(Computational Automation for New Drug Discovery with Intelligent Experimentation)'입니다. 이름 그대로, AI 기술에다가 계산 자동화를 접목해 신약 후보물질 발굴 과정을 간편화하는 플랫폼입니다.
이은호 대표는 "저희 기술은 특히 세포막에 있는 막단백질을 타깃하는 약물 발굴에 필요하다"라며 "미국 식품의약국(FDA)이 승인하는 약 중에 60% 정도가 막단백질을 타깃하지만, 시뮬레이션 측면에서 고난이도"라고 설명했습니다.
그러면서 "캔디는 일반 신약 개발자들이 캐드(Cadd, Computer-aided drug discovery, 컴퓨터 기반 신약 개발) 전문가 없이도 일반 신약 연구자가 사용할 수 있는 플랫폼"이라고 부연했습니다.
아토매트릭스에서는 캔디가 기존 서비스보다 정확도가 높은 데다, 신약 후보물질에 소요되는 비용과 시간까지 감축한다고 자신하고 있습니다. 이 대표는 "기존 캐드는 정적인 상태에서 화합물이 약물 표적에 결합하는 것만 모델링했지만, 저희 제품은 분자 동역학(시뮬레이션을 통한 분자 움직임 예측)을 더한 게 차별화 포인트"라고 했습니다.
그러면서 "글로벌 기업인 슈뢰딩거의 캐드 정확도가 최대 10%인데 반해, 저희는 그 다섯 배 이상"이라며 "경구용 저분자 GLP-1R 및 GIPR 이중작용제에서는 50%, 면역항암제에서는 65%가 나왔다. 이 두 가지를 포함해 열 차례 이상 이뤄진 프로젝트 중 실패한 사례는 없다"라고 강조했습니다.
이 대표는 또 "시뮬레이션이 아닌 기존 유효물질 개발에 소요되는 기간은 1~2년에 비용이 평균 약 3억원"이라며 "저희 (기술)은 비용을 거의 50% 절감하고, 기간은 4~6개월로 줄어든다"라고 했습니다.
27일 경기 성남시 기업지원허브 소재 아토매트릭스 사무실 출입문. (사진=뉴스토마토)
현재 아토매트릭스는 HK이노엔·JW중외제약·대원제약·플로메디 등 4개 업체와 신약 설계 연구용역을 진행하고 있습니다. 비밀유지 계약 체결 및 신약 설계 연구용역 협의 중인 기업도 7개입니다.
아울러 아토매트릭스는 신약 설계 서비스를 2027년 1월1일부터 '서비스형 소프트웨어(SaaS)'로 확장시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 국내외 제약사와 바이오 기업에 클라우드로 시뮬레이션을 하게 한다는 겁니다.
이 대표는 "SaaS 등에서 나오는 수익으로 2028년 손익분기점 도달, 2030년 매출 250억원 달성과 기업공개(IPO) 준비가 목표"라고 했습니다.
신태현 기자 htenglish@etomato.com
이 기사는 뉴스토마토 보도준칙 및 윤리강령에 따라 강영관 산업2부장이 최종 확인·수정했습니다.
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