[제약·바이오+]"항생제 다음 주자 찾는다"…세니젠, 국책과제 주관기관 선정

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[제약·바이오+]"항생제 다음 주자 찾는다"…세니젠, 국책과제 주관기관 선정

비즈니스플러스 2026-08-28 14:03:49 신고

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박정웅 세니젠 대표가 28일 서울 중구 소재 정동1928 아트센터에서 개최된 '2026 엔도라이신 기반 차세대 항균제 심포지엄'에서 세니젠의 R&D 비전을 발표하고 있다. /사진=김현정 기자
박정웅 세니젠 대표가 28일 서울 중구 소재 정동1928 아트센터에서 개최된 '2026 엔도라이신 기반 차세대 항균제 심포지엄'에서 세니젠의 R&D 비전을 발표하고 있다. /사진=김현정 기자

세니젠은 28일 서울 중구 소재 정동1928 아트센터에서 '2026 엔도라이신 기반 차세대 항균제 심포지엄'을 개최했다고 밝혔다.

엔도라이신 분야 석학인 유상열 전 서울대 교수 겸 현 세니젠 수석과학고문은 개회사에서 "지난 코로나 사태 이후 환자들이 항생제를 상당히 많이 투여한 결과 전세계적으로 항생제 내성 문제가 심각해졌다"며 "세니젠에서는 엔도라이신 물질을 활용해 항생제 내성균을 컨트롤하는 연구를 하고 있다"고 설명했다.

세니젠은 세균을 감염시켜서 사멸시키는 바이러스의 일종인 박테리오파지를 활용한다. 엔도라이신은 박테리오파지가 세균을 터뜨리기 위해 세균 세포벽을 직접 녹여 파괴할 때 분비하는 천연 단백질 효소다. 다만 엔도라이신은 아직 전세계 상용화 수준으로 개발되지 않은 물질이다. 자연계 엔도라이신은 역가가 높지 않기 때문에 치료용도로 사용하려면 더 높은 역가를 가진 엔도라이신을 개발해야 한다.

과학계에 따르면, 지구에 존재하는 세균의 절반가량이 박테리오파지로 인해 매일 사멸한다.

엔도라이신 기반의 차세대 항생제 내성균 치료제 개발은 2000년대 초반 1세대 박테리오파지 기반 탐색을 거쳐 자연계 엔도라이신을 탐색하고 제한적인 후보군 중에서 후보 선별 및 검증하는 연구 방식을 적용했으나 임상 3상까지 갔다가 실패하는 사례가 다수 발생했다.

이에 세니젠은 2세대 AI 키메라 단백질 기반 설계로 연구 방향을 전환했다.

방대한 유전체 DB와 AI를 이용해 결합·절단 부위를 최적으로 재조합한 '키메라 엔도라이신'으로 진화했다.

박정웅 세니젠 대표는 "자연계 엔도라이신은 자기보존 한계를 갖고 있는 것으로 해석한다"며 "2세대는 자연계에 존재하지 않는 다양한 유전체 서열 등을 확보하기 때문에 1세대가 맞닥뜨렸던 한계를 극복할 수 있으리라 기대한다"고 말했다.

2세대 엔도라이산 연구개발은 엔도라이신 분야 최고 권위자 유상열 교수 중심으로 연구진이 꾸려진다.

세니젠은 현재 과학기술정보통신부 주관 '2026년 K-HERO 육성·지원사업' 주관연구개발기관으로 선정된 상태다. 42개월간 약 35억8000억원의 연구비가 투입된다.

K-HERO 연구단의 기술 혁신 산학연 연구진은 서울대 강동현 교수, 연세대 김민식 교수, 이화여대 박진병 교수, 서울과기대 김우주 교수 등으로 꾸려졌다. 서울대·연세대·이화여대·서울과학기술대 혁신 컨소시엄 구성은 'AI 기반 항생제 내성균 타깃 엔도라이신 패혈증 치료제'을 개발 중이다.

세니젠은 축적된 유전체 빅데이터 AI 단백질 구조 예측 기술을 접목해 세포벽 정밀타격 하이브리드 키메라 엔도라이신을 설계하고, 실험 결과가 AI로 다시 환류되는 선순환 R&D 체계를 구축한다는 방침이다.

K-HERO 과제 연구개발 추진체계를 보면, 주관연구기관인 세니젠이 유전체·미생물 자원 구축 및 바이오파운드리 기반 대량 평가를 맡는다.

유전체·미생물 자원 구축은 자체 유전체 DB를 구축하고 미생물 자원 은행 구축, 설계용 기초 데이터 확보 등으로 이뤄진다. 바이오파운드리 기반 대량 평가는 바이오파운드리 기반 고속 스크리닝을 수행한 뒤 대량 평가 및 데이터 생산, 우수 후보를 선별하는 과정을 거친다.

이를 토대로 서울과기대·이화여대는 AI 기반 키메라 엔도라이신 설계를 수행한다. AI 기반 키메라 엔도라이신 디자인을 한 뒤 키메라 단백질 후보를 도출하고 후보 DB를 고도화한다.

연세대·서울대는 체내 모사 환경 효능 평가를 통해 체내 모사 환경을 구축하고 효능 및 활성 평가를 수행하고 후보 특성을 검증한다. 이 세 공동기관 간 데이터 통합·피드백을 통해 설계와 평가 결과를 통합하고 반복 학습 및 최적화, 차세대 후보 정밀 고도화를 꾀한다.

김현정 기자 / 경제를 읽는 맑은 창 - 비즈니스플러스

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