인포보스, 식물 유전자 DB 구축...신토불이 천연물 신약 만든다

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국내 바이오벤처가 우리나라 자생식물 유전체 정보를 기반으로 신약개발 플랫폼을 최초 개발했다. 국내 최대 규모 한반도 자생식물 유전체 데이터베이스(DB)를 바탕으로 인공지능(AI) 기술을 결합, 천연물 신약 후보물질 발굴을 시도한다. 합성 신약 개발과 국외 생물자원 확보 부담 등을 극복하기 위해서라도 천연물 신약개발 시도가 확대돼야 한다.

인포보스 연구진이 식물에서 물질을 분리해 유전자 분석을 하고 있다.
<인포보스 연구진이 식물에서 물질을 분리해 유전자 분석을 하고 있다.>

인포보스는 국내 자생식물 70여종과 해외 식물 600여종에 대한 전장 유전체 정보 DB 구축을 완료했다. 식물 유전자는 사람과 달리 1만개에서 3만개 이상 다양한 데다 현재까지 연구된 사례가 별로 없어 분석이 어렵다. 분석법이 덜 발달돼 있다 보니 통상 식물 하나의 전장 유전체를 분석하기 위해서는 3000만원에 가까운 비용이 소요된다.

인포보스는 한반도에만 자생하는 식물 전장 유전체 70여종을 해독해 DB화했다. 정확한 유전자를 규명하기 위해 현재까지 세계적으로 분석된 600여 종의 식물 유전체 정보까지 DB화해 비교·분석했다. 한반도 자생 식물 유전체 정보는 국내 최대 규모인 동시에 600여종 유전체 정보를 DB화한 것은 처음이다.

분석된 유전체 정보는 신약 후보물질 발굴에 활용한다. 자체 개발한 AI 기술을 활용해 해당 유전자가 질병 치료에 도움이 되는 신물질(2차 대사산물)인지 예측하는 시스템 '메타프리-AI'도 개발했다. 이 시스템으로 필터링한 식물은 효소발현과 실제 2차 대사산물이 있는지 검증한 뒤 전임상 시험에 착수한다. 실제 메타프리-AI 시스템을 활용할 경우 기존 천연물 신약 후보물질 발굴에 걸리는 시간을 최대 10분의 1 가량 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

박종선 인포보스 대표는 “자체 확보한 국내 최대 규모 자생식물 DB와 유전자, 2차 대사산물효소를 예측하는 AI 기술이 회사 경쟁력”이라면서 “물질 예측부터 물질 생성 과정까지 규명되면 실제 분리·정제해 시험하게 되는데, 기존과 차별화된 천연물 신약 과정을 제시한다”고 말했다.

인포보스가 기준으로 삼는 2차 대사산물은 항암, 항노화, 항산화 등 세 가지 영역에 효과가 있는 물질이다. 이미 미선나무 등 일부 한반도 자생식물에 대해서는 신물질 가능성을 발견했다.

자료: 전자신문 DB
<자료: 전자신문 DB>

국내 자생식물에 한정하는 것은 우리나라 식물 유전체 연구가 걸음마 단계인데다 생물자원 보존과 국외 유전자원 확보 어려움 등 직면한 과제에 기여하기 위해서다. 우리나라에 자생하는 식물은 4500여 종에 달한다. 하지만 전장 유전체를 확보한 종은 인포보스가 가진 70여 종이 최대 규모다. 나고야 의정서 발효 이후 해외 식물에서 얻은 유전자원을 활용하려면 수익을 해당 국가에 지불해야 한다.

인포보스는 내년 추가적으로 100여 종의 국내 자생식물 유전체 정보를 확보할 예정이다. 이중 최대 20여 종에 대한 신규 물질을 발굴해 유용성 분석이 목표다. 이 물질을 국내외 천연물 신약개발 업체에 판매해 플랫폼 기업으로 발돋움한다는 계획을 세웠다.

박 대표는 “우리나라 자생식물 중에서도 신약 후보물질로 가치가 상당한 것이 많지만, 연구 수준은 걸음마 단계”라면서 “정부 지원이 필요하지만 민간에서 식물 유전체 분석 연구를 활발히 해 천연물 신약 개발에 밑거름이 될 것”이라고 말했다.

정용철기자 jungyc@etnews.com