티나클론 "'AI' 신약개발이라는 말이 사라지는 날, 진짜 혁신이 시작된다"

[인터뷰] 나인성 대표, AI 신약개발의 허상을 넘어, 현실적 해법을 제시하다 비전·원씽·소통, 세 가지가 만들어내는 새로운 AI 신약개발 시장 MDQSAR·AIQSAR, 분자동역학 시뮬레이션으로 진화한 QSAR

티나클론 나인성 대표.©약업신문=권혁진 기자

"AI 신약개발이라는 말이 사라지는 날, 우리는 비로소 진짜 혁신의 문턱을 넘어설 것입니다. 비전·원씽·소통이 빠진 시장은 결코 성장할 수 없습니다. 티나클론은 AI가 특별히 구분되지 않고, 당연히 내재화된 형태로 자리 잡은 신약개발의 시대를 앞당기려 합니다."

신약개발 현장은 오랫동안 비용과 시간의 전쟁터였다. 후보물질 발굴에서 임상 진입까지 평균 10년 이상, 수조원의 비용이 소요되는 산업 구조는 여전히 혁신을 요구받고 있다. 최근 AI의 도입이 새로운 해법으로 주목받고 있지만, 시장은 아직 'AI 신약개발'이라는 이름에 걸맞은 실질적 성과를 증명하는 과정에 있다.

이 변화의 소용돌이 속에서 티나클론은 독자적인 길을 택했다. AI를 앞세운 구호가 아니라, '신약개발의 표준 속에 자연스럽게 녹아든 AI'를 지향한다. 다시 말해 AI가 특별한 수식어가 아닌, 너무도 당연하게 적용되는 신약개발 환경을 만들겠다는 비전이다. 마치 흑백 TV가 자연스럽게 컬러 TV로 바뀐 것처럼, 휴대전화가 어느 순간부터 스마트폰으로 대체된 것처럼 말이다.

이를 위해 티나클론은 누구나 활용할 수 있는 툴과 합리적인 비용 구조를 내세운다. 복잡한 계산도 게이밍PC 수준에서 실행할 수 있는 현실적인 솔루션을 제시하며, 신약개발의 문턱을 낮추고 있다.

티나클론을 설립한 나인성 대표는 경희대학교 생물학과를 졸업한 뒤 셀트리온에서 커리어를 시작했다. 이후 미국 사우스 플로리다 대학교 의과대학에서 석·박사 학위를 받고, 보스턴 칠드런스 병원과 하버드 의대에서 박사후연구원으로 활동하며 연구 경험을 쌓았다. 2020년 귀국 후 한양대학교 연구조교수를 거쳐 ㈜히츠(HITS) 공동창업 멤버로 참여해 사업을 담당했다. 2023년 10월에는 미국에 티나클론 모회사를 설립했다.

그의 대표 논문 중 하나로 2019년 Science Advances에 공동 제1 저자로 발표한 'MBD2 단백질의 비정형 구조 영역을 표적으로 삼아 암 전이를 억제할 수 있는 후보물질을 발굴한 연구 (Rational discovery of anti-metastatic agents targeting the intrinsically disordered region of MBD2)'가 있다.

약업신문은 최근 여의도 티나클론 본사에서 나인성 대표를 만나, AI가 자연스럽게 녹아든 신약개발 표준을 향한 그의 비전과 사업 전략에 대해 심도 있는 이야기를 나눴다.

국내 AI 신약개발 시장의 투자 위축과 일부 기업의 성과 부진을 지켜본 입장에서, 업계 본질적인 한계는 무엇이라고 보십니까?

세 가지라고 봅니다. 비전 부재, 원씽 부재, 소통 부재. 지난 5년간 이 시장에서 몸담으며 객관적인 사업화 관점에서 지켜본 결론입니다.

먼저 비전의 부재입니다. AI 신약개발 기업과 투자사 모두 '전문성'을 강조했지만, 그 전문성이 AI 기술인지 신약개발인지 불분명했습니다. AI 전문성이었다면 솔루션과 서비스 중심으로, 신약개발 전문성이었다면 자체 파이프라인 중심으로 사업을 전개했어야 합니다. 그러나 이 비전이 명확하지 않아 방향이 모호했습니다.

이로 인해 원씽의 부재가 이어졌습니다. AI라면 독보적인 솔루션 기술을, 신약개발이라면 메이저 파이프라인을 '원씽'으로 삼아 집중해야 했습니다. 하지만 어느 쪽도 뚜렷하지 않았습니다.

마지막은 소통의 부재입니다. 기업, 투자사, 제약사 모두 미래를 지나치게 낙관했습니다. 기업은 자신들의 강점이 타깃 아이덴티피케이션, 벨리데이션, 유효물질 발굴, 전임상, 임상 등 어느 단계에 있는지 분명히 밝히지 않았습니다. 투자사와 제약사도 이를 제대로 평가하지 못했습니다. 결국 소통 부족이 신뢰 부족으로 이어졌고, 기회를 놓쳤다고 생각합니다.

고비용·고사양 중심의 기존 AI 신약개발 툴 환경이 산업 혁신을 가로막고 있다고 하셨습니다. 이를 극복하는 데 필요한 변화는 무엇인가요?

핵심은 접근성입니다. 알파폴드처럼 단백질 예측 결과를 무료로 제공하는 사례가 이미 나왔습니다. 최근 공개된 Boltz-2 역시 단백질과 분자 간 결합구조 예측을 무료로 풀었고, 버추얼 스크리닝용 화합물 구조와 생성형 모델까지 오픈 소스로 확산되고 있습니다.

이제는 2025년입니다. 값비싼 워크스테이션이 아니라, 쉽게 구매 가능한 게이밍PC에서도 실행 가능해야 합니다. 하지만 지금까지 이런 리소스를 기반으로 툴을 제공한 회사는 거의 없었습니다. 기존 소프트웨어는 연간 수천만~수억원의 구독료를 요구했고, 학계나 스타트업은 손을 대기조차 어려웠습니다. 오히려 신약개발 시장을 더 갇히게 한 셈입니다.

그래서 필요한 것은 세 가지입니다. △현실적인 컴퓨터 성능을 활용할 수 있는 툴 △오픈소스 알고리즘의 자동화 △사용량 기반의 합리적 과금 정책. 티나클론은 이 전략을 실제 사업에 적용하고 있습니다. 미국 뉴로스냅 같은 회사도 유사한 접근을 하고 있고, 이런 시도가 모여 2025년형 신약개발 환경을 만들 수 있을 것이라 기대합니다.

해외 시장, 특히 미국과 유럽의 AI 신약개발 기업들이 국내와 다른 성장 궤적을 보이는 이유는 무엇이라고 보시는지요?

대표적인 사례가 인실리코 메디슨입니다. 인실리코 메디슨은 'GENTRL'이라는 화합물 생성형 모델로 주목을 받았습니다. 이후 초기 단계부터 임상까지 AI를 적극 활용하며 성과를 쌓아왔습니다. 올해 초 보도에 따르면 후보물질 발굴에 평균 13개월이 걸렸습니다. 최단 9개월, 최장 18개월. 전통적인 개발 속도와 비교하면 놀라운 성과입니다.

그 이유는 분명합니다. 비전·원씽·소통, 이 세 가지를 모두 충족했기 때문입니다. 처음부터 '신약개발 중심의 AI 활용'이라는 비전을 세웠습니다. 이에 따라 메이저 파이프라인을 중심으로 사업을 운영했습니다. 또 각 단계의 책임자와 실무자가 AI의 중요성을 인식하고 긴밀하게 소통했습니다. 결국, 이 차이가 해외 기업과 국내 기업의 성과 격차로 이어졌다고 봅니다.

티나클론의 'MDQSAR' 핵심 기술 원리와 명칭의 정확한 의미, 슈뢰딩거의 'FEP+' 대비 차별점은 무엇인가요?

MDQSAR는 'Molecular Dynamics Quantitative Structure Activity Relationship'의 약자입니다. QSAR는 기존에도 산업계·학계에서 널리 쓰인 방법으로, 회귀분석을 통해 실험값이 확인된 화합물로 모델을 만들고 아직 합성하지 않은 화합물의 활성을 예측합니다.

티나클론 방식은 여기에 분자동역학(MD) 시뮬레이션을 접목했습니다. 기존에는 X-ray 결정 구조만 활용했지만, 우리는 MD 시뮬레이션으로 단백질 구조를 샘플링합니다. 최근에는 'Boltz-2'나 '알파폴드3' 같은 co-folding 기술도 적용 중인데, 이를 기반으로 AIQSAR이라 이름 붙였고, MDQSAR과 AIQSAR의 기반 기술 특허를 출원했습니다.

성능 비교는 상용 솔루션 'FEP+(Free Energy Perturbation Plus)' 논문 데이터와 진행했습니다. FEP+는 단백질-화합물 결합체를 모두 시뮬레이션하기 때문에 고성능 워크스테이션이 필요합니다. 반면 MDQSAR은 단일 결합체만 시뮬레이션하고, 유도체는 도킹을 통해 QSAR 모델링합니다. 그래서 실험값과 예측값의 상관관계에서 유사한 수준의 성능을 보이면서도 훨씬 빠르고 효율적입니다.

무엇보다 게이밍PC 수준에서도 실행할 수 있습니다. 성능은 비슷하지만, 시간과 비용 면에서는 훨씬 앞선다는 점이 가장 큰 차별점입니다.

YES·TINA·CLON 세 축(연구 서비스·솔루션 개발·신약개발)의 기술적 연계 구조는 어떻게 설계됐나요? 각각 어떤 시너지를 내는지.

'YES TINACLON'은 기술적 구조이자 비즈니스 모델입니다. 잠재적 파트너들에게 쉽게 다가가도록 만든 용어이기도 합니다. 먼저 YES는 계약 연구 서비스입니다. 제약사의 특정 프로젝트 일부 과정을 맡아 보통 3개월 이내에 결과를 제공합니다. 현재까지 주요 매출을 일으키는 기반 사업입니다.

TINA는 솔루션과 소프트웨어 개발을 담당합니다. 티나클론의 핵심축으로, 여기서 개발된 기술이 TRION 같은 소프트웨어로 배포됩니다. 동시에 YES 사업에도 적용되고, CLON 사업의 기반이 되기도 합니다.

CLON은 공동연구 기반 신약개발 모델입니다. 주로 학계 연구소와 협력해 프로젝트를 진행합니다. 목표는 선도물질(LEAD) 단계까지 도출한 뒤 라이선스 아웃으로 연결하는 것입니다. 즉, YES가 빠른 수익을 만들고, TINA가 기술을 개발하며, CLON이 장기적 성과를 창출합니다. 세 축이 서로 유기적으로 맞물리며 티나클론의 전체 전략을 완성하는 구조입니다.

TINA 솔루션에서 강조하는 '사용자 중심 GUI 설계'와 'SaaS 구현'이 기업에 주는 이점은 무엇입니까?

기존 구조 기반 신약개발 소프트웨어는 복잡했습니다. 단백질-화합물 결합 구조를 한 화면에 모두 띄우고 기능도 과하게 많아, 직관적으로 쓰기 어려웠습니다. 티나클론은 다르게 접근했습니다. 분자 구조 확인 화면은 따로 분리하고, 도킹이나 얼라인먼트 같은 핵심 기능만 남겨 단순화했습니다. 

이렇게 만든 심플한 GUI가 바로 TRION입니다. TRION은 로컬 컴퓨터에서도 작동합니다. 그래서 사용자는 클라우드를 쓰지 않아도 되고, 데이터 보안에서 안심할 수 있습니다. 또 자신의 PC 성능에 따라 훨씬 빠른 계산 결과를 얻을 수도 있습니다.

향후에는 클라우드 기반 SaaS 버전도 제공할 계획입니다. 일부 최신 오픈소스 기능은 워크스테이션급 환경을 요구하기 때문에, 사용자가 원하면 클라우드에서 사용 가능한 하드웨어 리소스를 활용해 연산을 지원하는 구조입니다. 

결국, 제약사 입장에서는 선택지가 두 가지입니다. 로컬 실행을 통한 보안·속도 확보, 클라우드 실행을 통한 최신 기술 활용. 이 양쪽 모두를 만족하게 할 수 있는 것이 TRION의 가장 큰 장점입니다.

CLON 프로젝트에서 진행 중인 '암 전이 억제제' '방사선 민감제' '파킨슨병 치료제'는 초기 단계에서 어떤 AI 모델링·시뮬레이션 접근법이 적용됐나요?

암 전이 억제제와 방사선 민감제 연구에서는 분자도킹과 딥러닝 예측 모델을 함께 쓰고 있습니다. 특히 암 전이 억제제는 free energy perturbation(FEP) 기술을 적용해 정밀도를 높였습니다. 파킨슨병 치료제는 아직 초기 단계입니다. 구체적인 모델링보다는 문헌 기반의 메커니즘 연구 위주로 진행되고 있습니다.

TINA 솔루션의 과금 방식을 '사용량 기반'으로 한 이유는 무엇이며, 실제 고객사의 도입 장벽을 낮춘 사례가 있을까요?

제약사 입장에서 솔루션을 매일 쓰는 건 아닙니다. 그런데 연 단위나 월 단위로 구독료를 내는 건 비합리적입니다. 그래서 티나클론은 쓴 만큼만 내는 방식을 택했습니다. 구체적으로는 미리 크레딧을 구입하고, 그 크레딧으로 계산을 실행하는 구조입니다. $1부터 $300까지 구입 가능합니다. 예를 들어, 분자도킹은 $1에 20회를 제공합니다.

이런 방식은 실제로 도입 장벽을 낮췄습니다. 대표적인 사례가 미국의 뉴로스냅(Neurosnap)입니다. 이 회사도 클라우드 기반 웹 환경에서 사용량 기반으로 저렴하게 배포하며 고객 접근성을 크게 높였습니다. 다만, 여전히 월 단위 구독을 통해 서비스를 배포 중이며, 기술을 있는 그대로 배포하고 있는 면이 아쉽습니다.

지금까지 진행한 11건의 연구와 2건의 공동개발 가운데, 가장 의미 있었던 프로젝트는 무엇인지요?

의미가 큰 프로젝트 중 하나는 브이에스팜텍과의 협력입니다. 브이에스팜텍과 계약 연구, 공동개발을 통해 티나클론이 산업계에 확실히 자리 잡을 수 있었습니다. 또 다른 중요한 경험은 티씨노바이오사이언스와의 협업입니다. 2024년 데이터바우처 사업을 함께하며 역량을 인정받았습니다. 두 회사 모두 국내에서 혁신적인 기업으로 평가받는 곳이기에 더욱 의미가 컸습니다.

에스티팜 역시 빼놓을 수 없습니다. 올리고핵산치료제 CDMO 기술력으로 잘 알려졌지만, 동시에 항바이러스 신약개발도 추진 중입니다. 티나클론과의 계약 연구를 통해 좋은 물질이 도출되길 기대하고 있습니다. 현대약품과의 프로젝트도 있습니다. 결과적으로 티나클론 기술이 한 단계 개선되는 계기가 됐습니다.

각 사의 구체적 프로젝트는 밝히기 어렵지만, 이 협업들이 티나클론의 성장과 기술 신뢰도를 높이는 중요한 발판이 되었다고 말씀드릴 수 있습니다.

글로벌 파트너십 확대를 위해 미국 법인을 설립하셨습니다. 현지 협업 기회나 초기 시장 반응은 어떻습니까?

처음부터 글로벌화를 목표로 미국 법인을 모회사로 세웠습니다. 아직 계약 연구에서 뚜렷한 반응을 얻기는 쉽지 않았습니다. 하지만 최근 BIO USA 행사에서 IR 피칭 기회를 얻었고, 현지 투자자와의 미팅도 진행했습니다.

최근 미국 출장을 통해 TINA 사업(TRION 솔루션 서비스화)과 관련해 중요한 피드백을 받을 수 있었습니다. 특히 AI 에이전트의 필요성을 체감했고, 현재 티나클론 내부에서 이를 개발 중입니다. 미국 법인은 단순한 지사가 아니라 글로벌 확장을 위한 전초기지라고 말씀드릴 수 있습니다.

'AI 신약개발'보다 'AI가 자연스럽게 녹아든 신약개발 표준'을 강조하셨습니다. 이를 실현하기 위해 앞으로 집중할 핵심 과제는 무엇인가요?

저는 언젠가 AI라는 단어 자체가 사라지길 바랍니다. 마치 흑백TV에서 컬러TV로 넘어간 뒤, 이제는 그냥 TV라 부르듯 말이죠. 신약개발도 자연스럽게 AI가 포함된 '그냥 신약개발'이 됐으면 합니다.

이를 위해선 AI 기술의 대중화가 무엇보다 필요합니다. 2024년 노벨화학상을 받은 '알파폴드'처럼, 무료로 배포되는 혁신 기술이 좋은 예입니다. 티나클론도 이런 오픈소스 기술들을 빠르고, 가볍고, 쉽게 사용자와 연결하는 데 힘을 쏟고 있습니다.

현재는 구조 기반 유효물질·선도물질 발굴에 AI를 집중하고 있지만, 이 노력이 다른 단계로 확장된다면 결국 AI가 아닌 신약개발 그 자체에 AI가 들어온 세상이 될 것이라 믿습니다.

티나클론이 5년 후 글로벌 시장에서 어떤 위치에 있기를 기대하며, 이를 위해 가장 먼저 달성해야 할 마일스톤은 무엇입니까?

5년 뒤에는 구조 기반 컴퓨터 신약개발에서 학계·스타트업·벤처의 주요 고객사를 보유한 회사가 되고 싶습니다. 오픈소스 기술은 계속 나오고 있습니다. 티나클론은 그것을 빠르게 전달하고, 동시에 자체 기술을 개발해 고객이 실제로 활용할 수 있게 하고자 합니다.

이를 위해 티나클론은 교육과 네트워크 프로그램에도 적극 나서고 있습니다. 오는 9월 18일에는 의약화학자를 대상으로 한 실습 중심의 원데이 클래스를 열어, 연구 현장에서 바로 적용할 수 있는 경험도 제공할 예정입니다. 자세한 내용과 등록은 한국기업기술가치평가협회 홈페이지(https://www.valuation.or.kr/any/education.do)에서 확인할 수 있습니다.

특히 티나클론의 가장 시급한 마일스톤은 SEED 투자 확보입니다. 티나클론 비전과 지금까지의 성과, 앞으로 계획에 공감하고 지원해 줄 투자자를 찾고 있습니다. 투자가 확보되면 인력을 늘려 TINA 사업을 확대하고, 최신 기능을 소프트웨어에 빠르게 탑재할 수 있습니다. 동시에 미국 본사의 사업개발 역량을 강화해 보스턴 현지 파트너십과 네트워크를 단단히 다질 계획입니다.