2026-10-03 · 신약개발·제약

단백질로 약효 원리 살핀다…신약 새 무기 ‘프로테오믹스’

프로테오믹스(단백체학)는 세포나 조직에서 발현되는 단백질을 총체적으로 분석하는 기술로, 신약 개발 과정에서 약물이 몸속에서 어떤 분자적 경로를 통해 효과를 내는지 파악하는 데 활용되고 있다. 국내외 제약·바이오 기업들이 이 기술을 신약 후보물질의 전임상·임상 단계에 적극 도입하고 있으며, 암젠은 독일 디스코파마와 최대 6억 1800만 달러 규모의 계약을 체결하는 등 글로벌 제약사들도 관련 기술 확보에 나섰다. 국내에서는 한미약품의 근육 보존 비만 신약 후보물질 전임상 연구에 베르티스의 프로테오믹스 기술이 활용돼 약물의 분자 수준 작용 경로를 분석했다. 또한 영국 바이오뱅크에서는 글로벌 제약사들이 참여해 단백질 데이터 분석 대상을 50만 명 수준으로 확대하는 프로젝트가 진행 중이다. 시장조사기관 그랜드뷰리서치에 따르면 글로벌 프로테오믹스 시장은 2025년 약 53조 원에서 2033년 약 134조 원으로 성장할 전망이다.

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고등학교 생명과학 관련 과목·내용

2022 개정 교육과정에서 이 기사와 연결되는 과목과 내용입니다.

생물의 유전 진로선택: 영역: 생명공학기술
관련 내용: 생명공학기술의 활용
세포와 물질대사 진로선택: 영역: 물질대사와 에너지
관련 내용: 효소와 에너지
통합과학1 공통: 영역: 시스템과 상호작용
관련 내용: 생명 시스템

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이 기사의 주장은 어디까지 확인됐을까?팩트체크 · 확인된 사실과 더 살펴볼 근거

기사에서 확인된 사실

암젠은 2025년 1월 독일 디스코파마와 최대 6억 1800만 달러(약 8400억 원) 규모의 프로테오믹스 기반 기술 도입 계약을 체결했다고 기사에 명시되어 있다 (출처: 기사 본문).
한미약품의 근육 보존 비만 신약 후보물질 HM17321은 2025년 8월 제넨텍에 최대 23억 달러(약 3조 1892억 원) 규모로 기술수출됐으며, 전임상 연구에 베르티스의 프로테오믹스 기술이 활용됐다고 기사에 명시되어 있다 (출처: 기사 본문).
그랜드뷰리서치는 글로벌 프로테오믹스 시장이 2025년 384억 달러에서 2033년 977억 달러로 성장할 전망이라고 제시했다 (출처: 기사 본문).
영국 바이오뱅크에서 암젠·아스트라제네카·J&J·MSD 등이 참여해 단백질 데이터 분석 대상을 기존 약 5만 명에서 50만 명 수준으로 늘리는 프로젝트가 진행되고 있다 (출처: 기사 본문).

아직 불확실한 점

베르티스 관계자가 '임상에서의 재현 가능성을 제시했다'고 설명한 것은 기업 측 주장으로, 실제 임상 재현 여부는 이후 임상 단계에서 별도 검증이 필요하며 현재 전임상 수준의 결과임을 감안해야 합니다.
그랜드뷰리서치의 시장 규모 전망(2033년 977억 달러)은 시장조사기관의 예측치로, 실제 시장 상황에 따라 달라질 수 있으며 예측 방법론에 따른 불확실성이 존재합니다.
프로테오믹스가 임상 성공 가능성을 높인다는 주장은 현재 업계에서 기대하는 전략이지만, 실제 임상 성공률 향상에 대한 인과관계는 아직 충분히 검증된 것으로 보기 어렵습니다.

더 확인할 근거

기사에 언급된 한미약품 HM17321의 현재 임상 진행 단계(전임상 완료 후 임상 진입 여부)와, 영국 바이오뱅크 프로젝트의 최신 진행 현황을 공식 발표 자료나 논문을 통해 추가 확인하도록 안내하는 것이 좋습니다.

알고 보면 더 재미있는 과학과학이야기 · 핵심 개념어 · 함께 공부하면 좋은 내용

과학이야기

단백질이 생명 활동의 핵심 실행자라는 인식이 자리 잡기까지는 오랜 시간이 걸렸다. 19세기 중반 스웨덴 화학자 옌스 베르셀리우스가 '단백질(protein)'이라는 용어를 처음 제안했을 때(1838년), 이 물질이 생명체에서 얼마나 다양한 역할을 한다는 것을 알지 못했습니다. 이후 20세기 초 효소의 화학적 정체가 단백질임이 밝혀지고, 1950년대 프레더릭 생어가 인슐린의 아미노산 서열을 최초로 규명하면서 단백질 구조 연구의 문이 열렸다. 프로테오믹스라는 개념 자체는 1990년대 인간 게놈 프로젝트(HGP)가 진행되던 시기에 등장했습니다. 마크 윌킨스가 1994년 '프로테옴(proteome)'이라는 단어를 처음 제안했으며, 게놈이 밝혀지더라도 실제로 세포에서 어떤 단백질이 언제 만들어지는지를 파악하는 별도의 연구가 필요하다는 문제의식에서 출발했습니다. 인간 게놈에는 약 2만여 개의 유전자가 있지만, 선택적 스플라이싱과 번역 후 변형 등을 거쳐 실제로 만들어지는 단백질의 종류는 이보다 훨씬 많은 것으로 알려져 있어, 유전체 정보만으로는 생명 현상을 완전히 설명할 수 없다는 점이 단백체학 발전의 핵심 동기가 되었습니다.

이 기사를 이해하는 열쇠, 핵심 개념어

프로테오믹스(단백체학): 세포나 조직에서 특정 시점에 만들어지는 모든 단백질의 종류, 양, 활성 등을 총체적으로 분석하는 학문 및 기술 분야. 유전체(게놈)가 'DNA의 설계도 전체'라면, 단백체(프로테옴)는 '실제로 만들어진 단백질 전체'에 해당합니다.
바이오마커(생체표지자): 질병의 존재 여부, 진행 정도, 또는 약물에 대한 반응을 예측하는 데 활용할 수 있는 생물학적 지표. 특정 단백질의 혈중 농도 변화가 대표적인 예이며, 신약 개발에서 임상 반응을 예측하는 데 활용됩니다.
전임상 연구: 신약 후보물질을 사람에게 투여하기 전, 세포 실험이나 동물 실험을 통해 약물의 효능·안전성·작용 기전을 검증하는 단계. 전임상에서 긍정적인 결과를 얻어야 사람을 대상으로 하는 임상시험으로 넘어갈 수 있습니다.
치료 표적(Drug Target): 약물이 결합하여 치료 효과를 내는 체내의 특정 분자(주로 단백질). 프로테오믹스는 암세포 표면의 단백질 중 정상 세포와 다르게 발현되는 것을 찾아 새로운 치료 표적을 발굴하는 데 활용됩니다.

지식 연결 개념도

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함께 공부하면 좋은 내용더 이해하고 싶을 때, 배경지식을 이어서 읽어보세요.

이 기사와 가장 직접적으로 연결되는 교과서 단원은 「생물의 유전」의 '유전자의 발현(전사·번역·중심원리)' 단원과 「세포와 물질대사」의 '탄수화물·지질·핵산·단백질의 구조와 기능' 단원입니다. 유전자(DNA)로부터 단백질이 만들어지는 과정과 단백질이 생명 활동을 실제로 수행하는 방식을 이해하면, 왜 단백질 수준에서 약물 효과를 분석하는 것이 유전자 분석만으로는 파악하기 어려운 정보를 제공하는지 알 수 있습니다. 효소를 이용한 실험(과산화수소 분해 실험, 아밀레이스 활성 실험 등)은 학교 실험실에서 단백질의 기능과 환경 변인(pH, 온도)의 영향을 직접 확인할 수 있는 대표적 활동입니다. 이를 통해 '단백질 활성 변화를 실험으로 측정한다'는 프로테오믹스의 기본 개념을 체험적으로 이해할 수 있습니다. 함께 탐구하면 좋은 개념으로는 ①선택적 스플라이싱(같은 유전자에서 다양한 단백질이 만들어지는 원리), ②번역 후 변형(인산화·당화 등 단백질의 기능 조절), ③질량분석법(Mass Spectrometry, 프로테오믹스의 핵심 분석 기법)이 있습니다. 이 개념들은 고등학교 수준을 넘어서지만, 원리를 개념적으로 이해하는 것만으로도 탐구의 깊이를 크게 높일 수 있습니다.

이 기사에서 시작하는 탐구 질문근거와 개념을 살펴본 뒤, 질문을 골라 나만의 탐구 보고서로 이어가 보세요.

좋은 질문을 만드는 힘도, 질문을 접하고 연습하며 자라요.

다양한 질문을 읽으며 어떤 점이 좋은 질문인지 생각해 보세요. 마음에 드는 질문은 질문함에 모아 두고, 나만의 질문을 만드는 데 참고해 보세요.

읽는 데서 한 걸음 더 나아가, 질문함에서 직접 답변도 적어 보세요. 어떤 근거가 필요한지, 무엇을 비교하거나 확인할 수 있을지 고민하는 과정이 탐구를 배우는 연습이 됩니다. 완벽한 답이 아니어도 괜찮아요.

질문 하나를 골라 담고, 내 생각으로 답해 본 뒤, 새롭게 떠오른 나만의 질문을 적어 보세요.

질문을 구체화하는 방법의 예시

“효과가 있을까?” → “어떤 조건에서, 무엇과 비교했을 때 효과가 달라질까?”

조건과 비교 대상을 정하면 살펴볼 근거가 더 분명해져요. 아래 예시를 보며 내 질문도 만들어보세요.

1.탐구 질문 1: 우리 몸에서 단백질이 발현되는 방식은 세포 종류나 환경(온도, pH, 약물 투여 등)에 따라 어떻게 달라지는가?
2.탐구 질문 2: 유전체(게놈) 분석과 단백체(프로테옴) 분석은 각각 어떤 정보를 제공하며, 신약 개발에서 두 분석의 결과가 왜 다를 수 있는가?
3.탐구 질문 3: 특정 약물이 근육 보존 효과를 낸다는 것을 단백질 수준에서 검증하려면 어떤 실험을 설계해야 하는가?
4.탐구 질문 4: 50만 명의 단백체 데이터를 글로벌 제약사가 수집·분석할 때, 데이터 제공자의 권리를 보호하기 위해 어떤 원칙과 제도가 필요한가?
5.탐구 질문 5: 이 기사는 프로테오믹스의 가능성과 시장 성장 전망을 긍정적으로 서술하고 있는데, 기사에서 다루지 않은 한계점이나 반론은 무엇인가?

이 관심을 나만의 탐구로 이어가려면?학생부 활용 아이디어 · 타교과 연계

탐구의 방향

기사를 단순히 요약하는 것에서 벗어나, '왜 게놈 분석만으로 신약 효과를 설명하기 어려운가'라는 구체적 질문을 설정하고, 전사·번역 과정에서 발생하는 정보 변환의 각 단계를 분석한 뒤, 이것이 프로테오믹스가 필요한 이유와 어떻게 연결되는지를 직접 탐구한 형태로 기록하는 것이 효과적입니다.

심화 탐구 아이디어 1: 학교 실험실에서 효소(아밀레이스 또는 카탈레이스) 활성에 pH와 온도가 미치는 영향을 측정하는 실험을 수행하고, 이 결과를 '단백질 활성을 변인 통제 실험으로 측정한다'는 프로테오믹스의 기본 논리와 연결하여 실험 보고서를 작성해 보자.
심화 탐구 아이디어 2: '인간 단백체 프로젝트(Human Proteome Project)'의 목표와 현재 성과를 소개하는 리뷰 논문의 초록(영어 원문)을 찾아 읽고, 인간 게놈 프로젝트와 비교하여 두 프로젝트의 목적·방법·한계의 차이를 정리한 비교 분석 보고서를 작성해 보자.
심화 탐구 아이디어 3: 「확률과 통계」 과목에서 배운 통계 개념(민감도·특이도, 양성예측도)을 활용하여, 바이오마커가 임상에서 실제로 유용하려면 어떤 통계적 조건을 충족해야 하는지를 수학적으로 분석하고, 이를 생물학적 의의와 연결하여 수학-생명과학 융합 탐구 보고서로 완성해 보자.

활동을 기록하는 문장 예시

직접 수행한 활동을 바탕으로 수정하는 예시입니다. 아직 하지 않은 활동을 수행한 것처럼 쓰지 마세요.

프로테오믹스 관련 기사를 읽고 '왜 같은 DNA를 가진 세포들이 서로 다른 단백질을 발현하는가'라는 의문을 가져, 선택적 스플라이싱과 번역 후 변형 개념을 교과서와 문헌 조사를 통해 탐구하고 개념 지도를 작성하였습니다. / 효소 활성 실험을 수행하며 pH와 온도 변화에 따른 단백질 활성 변화를 실제로 측정하고, 이를 프로테오믹스에서 약물 투여 후 단백질 변화를 분석하는 방식과 개념적으로 비교하여 실험 보고서를 작성하였습니다.

다른 교과의 관점으로 살펴보면

연결 과목: 정보 · 데이터 과학 · 화학 · 물질과 에너지 · 확률과 통계 · 실용 통계 · 수학과제 탐구 · 현대사회와 윤리 · 윤리문제 탐구 · 법과 사회 · 정치

정보

50만 명 규모의 단백질 데이터를 분석하기 위해 빅데이터 처리와 생물정보학 파이프라인이 사용됩니다. 데이터 과학에서 배우는 대용량 데이터 처리, 패턴 분석, 시각화 기법이 프로테오믹스 데이터 분석에 직접 적용됩니다.

화학

단백질의 구조와 기능, 효소의 작용 원리, 반응 속도와 pH·온도의 관계 등이 프로테오믹스에서 단백질 활성을 분석할 때 기초 지식으로 작용합니다. 또한 질량분석법(MS)은 화학적 분석 기법으로 단백질 동정(識別)에 핵심적으로 사용됩니다.

수학

50만 명 단백질 데이터에서 의미 있는 바이오마커를 찾기 위해 통계적 유의성 검정(p값, 신뢰구간), 민감도·특이도 분석, 코호트 연구 설계 등이 필수적으로 활용됩니다.

윤리

대규모 인체 단백체 데이터 수집 및 글로벌 제약사의 상업적 활용 과정에서 발생하는 개인정보 보호, 연구 대상자의 사전 동의, 연구 결과의 공정한 배분 등 생명윤리 원칙을 현대사회와 윤리 과목의 관점에서 논의할 수 있습니다.

사회

프로테오믹스 기술의 기술수출(한미약품 사례)과 글로벌 시장 규모 성장 전망은 바이오 산업의 경제적 구조, 기술특허와 지식재산권, 신약 개발 투자 수익 구조와 연결하여 탐구할 수 있습니다.

이 문제를 다른 입장에서 보면?윤리 쟁점 · 여러 관점과 토론 질문

대규모 인체 단백질 데이터를 글로벌 제약사가 수집·분석하는 과정에서 개인 유전·단백체 정보의 프라이버시 보호와 상업적 이익 사이의 균형을 어떻게 확보할 것인가.

찬성/지지 입장

50만 명 규모의 단백질 데이터 분석은 더 정밀한 바이오마커 발굴을 가능하게 하고, 이는 환자에게 더 효과적이고 부작용이 적은 신약을 빠르게 공급하는 데 기여할 수 있습니다. 또한 글로벌 제약사의 참여는 연구 자원을 확보하게 해 주며, 바이오뱅크 운영 규정 하에 동의 절차를 거쳐 데이터를 수집·활용한다면 공공 이익에 부합한다는 입장입니다.

반대/우려 입장

대규모 단백체(단백질+유전체) 데이터는 개인을 식별하거나 건강 취약성을 예측하는 데 악용될 소지가 있으며, 데이터 제공자(연구 참여자)가 자신의 정보가 어느 제약사에 어떻게 이용되는지 완전히 이해하기 어렵습니다. 수익은 기업이 독점하고 데이터는 다수 시민이 제공하는 구조에서, 연구 결과물과 혜택이 데이터 제공자에게 공정하게 돌아가는지에 대한 문제도 제기됩니다.

헬싱키 선언(연구 대상자의 자발적 사전 동의 및 개인정보 보호), 「생명윤리 및 안전에 관한 법률」(국내 인체유래물 및 유전정보 연구 관련 규정), GDPR(유럽 일반 개인정보보호규정, 영국 바이오뱅크 데이터에 적용 가능)

나의 건강 정보(단백체 데이터)가 신약 개발에 활용된다면, 나는 어떤 조건에서 동의하겠는가? 그리고 제약사가 이를 통해 얻은 수익을 데이터 제공자와 어떻게 나눠야 한다고 생각하는가?

읽고 나니, 무엇이 달라졌을까?핵심 정리 · 오개념 · 자기점검

기억할 핵심

프로테오믹스는 세포에서 실제로 만들어진 단백질 전체를 분석하는 기술로, DNA 정보(게놈)만으로는 파악할 수 없는 약물의 분자 수준 작용 경로를 밝히는 데 활용됩니다.
한미약품의 근육 보존 비만 신약 후보물질 HM17321 전임상 연구에 국내 기업 베르티스의 프로테오믹스 기술이 적용됐으며, 암젠은 독일 디스코파마와 최대 6억 1800만 달러 규모의 계약을 체결하는 등 글로벌 제약사들도 이 기술 확보에 적극 나서고 있습니다.
영국 바이오뱅크 프로젝트처럼 50만 명 규모의 단백체 데이터를 수집·분석하는 것은 신약 개발 가능성을 높일 수 있지만, 동시에 개인의 생물학적 정보 보호라는 윤리적 과제를 수반합니다.

헷갈리기 쉬운 부분

오개념 1: '유전자(DNA)만 분석하면 몸에서 일어나는 모든 일을 알 수 있다' → 올바른 이해: 같은 유전자를 가진 세포라도 환경·자극에 따라 발현되는 단백질의 종류와 양이 달라지므로, 실제 세포 상태를 파악하려면 단백질 수준의 분석(프로테오믹스)이 별도로 필요합니다.
오개념 2: '전임상에서 효과가 확인된 약물은 임상에서도 반드시 효과가 있다' → 올바른 이해: 전임상(세포·동물 실험) 결과가 사람을 대상으로 한 임상시험에서 그대로 재현되지 않는 경우가 많으며, 프로테오믹스를 활용한 바이오마커 분석도 임상 성공을 보장하는 것이 아니라 성공 가능성을 높이기 위한 전략 중 하나입니다.

DNA(유전자)와 단백질(프로테옴)의 관계를 '설계도와 실제 건축물'에 비유하여 설명하고, 신약 개발에서 유전체 분석만으로는 부족하고 프로테오믹스 분석이 추가로 필요한 이유를 한 문단으로 스스로 서술해 볼 수 있는가?

이 과학은 실제로 어디에 쓰일까?산업 연계 · 기업과 기관 · 미래 전망

프로테오믹스는 신약 개발의 전임상 단계에서 약물의 분자적 작용 경로를 규명하고, 임상 단계에서 환자 반응을 예측할 바이오마커를 발굴하는 데 활용되고 있습니다. 기사에 따르면 국내외 제약·바이오 기업들이 이 기술을 신약 개발 파이프라인에 통합하는 전략을 확대하고 있으며, 단순히 약효 확인을 넘어 '왜 이 약이 듣는가'를 분자 수준에서 설명하는 근거 확보 수단으로 자리잡고 있습니다.

시장 동향

시장조사기관 그랜드뷰리서치에 따르면, 글로벌 프로테오믹스 시장은 2025년 384억 달러(약 53조 원)에서 2033년 977억 달러(약 134조 원) 규모로 성장할 전망이다(출처: 기사 본문, 그랜드뷰리서치 인용). 단, 이는 시장조사기관의 예측치로 실제 시장 상황에 따라 달라질 수 있습니다.

미래 전망

현재 프로테오믹스 분야에서는 단일 세포 수준에서 단백질을 분석하는 '단일세포 프로테오믹스(single-cell proteomics)' 기술이 발전을 목표로 연구 중입니다. 조직 전체가 아닌 개별 세포 하나하나의 단백질 프로파일을 비교할 수 있게 된다면, 종양 내 세포 이질성이나 면역 반응의 세포별 차이를 더 정밀하게 파악할 가능성이 제기되고 있습니다. 기사에 언급된 것처럼, 50만 명 규모의 단백체 데이터베이스 구축이 완료될 경우, 특정 단백질 패턴과 질병 발생 또는 약물 반응 사이의 상관관계를 통계적으로 분석하는 대규모 코호트 연구가 가능해질 것을 목표로 연구가 진행되고 있습니다. 이를 통해 아직 발굴되지 않은 신규 치료 표적이나 바이오마커를 찾아낼 수 있다는 가능성이 업계에서 논의되고 있으나, 실제 임상적 유용성은 이후 검증 과정에서 확인되어야 합니다. 인공지능(AI)과 프로테오믹스를 결합해 단백질 발현 패턴으로부터 약물 반응을 예측하는 모델 개발도 여러 연구 그룹에서 진행 중인 것으로 보고되고 있습니다. 다만 이 분야는 데이터의 품질, 개인 간 변이, 분석 방법론의 표준화 등 해결해야 할 기술적 과제가 남아 있음이 전문가들에 의해 지적되고 있습니다.

이런 문제를 다루는 사람들은?직업 · 학과 · 진로 탐색

단백체 분석 연구원(프로테오미스트)

질량분석기 등 장비를 활용해 세포나 조직의 단백질 종류와 발현량을 분석하고, 질병 진행이나 약물 반응과 관련된 단백질 변화 패턴을 해석하는 연구를 수행합니다. 신약 전임상 연구에서 약물의 분자적 작용 경로를 규명하는 데 직접 참여합니다.

바이오마커 개발 전문가

임상시험에서 환자를 선별하거나 약물 반응을 예측하기 위한 생체 지표(단백질, 유전자 등)를 발굴하고, 해당 마커가 실제 진단 및 치료에 활용될 수 있는지 검증하는 연구·개발 업무를 담당합니다.

생물정보학자(Bioinformatician)

수십만 명 규모의 단백체·유전체 빅데이터를 컴퓨터 알고리즘과 통계 기법으로 분석해 의미 있는 생물학적 패턴을 찾아냅니다. 프로테오믹스 데이터 분석 파이프라인 구축 및 바이오마커 후보 물질 탐색에 핵심 역할을 합니다.