프로티나의 기술적 해자는 AI 모델 자체가 아니라 SPID(Single-molecule Protein Interaction Detection)에 있습니다.

AI는 결국 좋은 데이터를 얼마나 많이, 얼마나 정확하게 학습하느냐가 중요한데요. 프로티나는 단백질-단백질 상호작용(PPI)을 단일분자 수준에서 직접 측정하고 정량화할 수 있는 SPID 플랫폼을 자체적으로 구축해왔습니다. Pi-Chip, Pi-View, Pi-InSight까지 하드웨어와 분석 체계를 직접 개발했고, 이를 통해 항체와 항원이 실제로 얼마나 잘 결합하는지 대규모로 실험 검증할 수 있습니다. 왜 이게 중요할까요? AI가 발전할수록 ‘후보물질을 설계하는 능력’ 자체는 점점 상향 평준화될 가능성이 높기 때문입니다. AI가 수만~수십만 개의 항체 서열을 빠르게 제안할 수 있게 되면, 병목은 오히려 그중 어떤 후보가 실제로 잘 결합하고, 안정적이며, 생산 가능하고, 약으로 개발될 수 있는지를 실험적으로 검증하는 과정으로 이동합니다. 프로티나의 SPID는 바로 이 부분을 담당하는건데요. 프로티나는 SPID 기반으로 대량의 항체-항원 결합 데이터를 생산하고 있으며, 이 실험 데이터를 다시 AI 학습에 넣는 구조를 구축하고 있습니다. AI-> 후보 설계-> SPID 실험 검증-> 데이터 축적-> 다시 AI 고도화라는 폐쇄형 루프를 만들 수 있다는 점이 트위스트랑 손을 잡을 수 있는 이유라고 생각합니다. AI 바이오 한다고 프로티나를 사는게 아니라는거...