AI의료·바이오 섹터 관련주 분석(2)

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신약개발 AI, AI 의료·바이오 섹터의 혁신

신약개발 AI

신약개발 AI, 뒤처진 한국 제약 산업의 혁신인가?

저번 AI 의료 테마 분석에서는 루닛과 뷰노와 같이 AI를 이용한 영상 진단 분야에
대해서 집중해서 분석해 보았습니다. 
이번에는 제약 산업의 꽃이라고 할 수 있는 신약 개발에 대해서 분석해 봤습니다. 
 
현재 대부분의 전문가들이 주장하는 신약 개발에는 3대 문제점이 존재합니다. 
1. 10년이 넘게 걸리는 긴 개발 기간, 
2. 양산화 과정까지 수천억이 드는 비용
3. 1%도 되지 않는 성공 확률
이것을 전문가들은 제약 회사가 극복해야할 3대 문제점이라고 합니다. 
심지어 신약 개발 효율성은 날이 갈수록 떨어진다는 뜻인 이룸의 법칙이라는
용어도 존재합니다. 정확히는 '제약사가 연구비 10억 달러 지출해서
개발되는 신약 수가 매 9년마다 절반으로 줄어든다.'는 의미입니다. 
 
거기에 국내 제약사들로 분석 범위를 좁혀보면, 파이프라인과 시장 규모가 큰
해외 제약사들에 비해 국내 제약사들의 신약 개발은 더욱 리스크가 큰 사업이라고
할 수 있습니다.
한국 제약 바이오 협회에 따르면 글로벌 30대 제약사의 평균 신약 개발 비용은 
6조 3,200억원인 반면 국내 주요 제약사는 1% 수준인 1000억 원을
연구개발에 투자하고 있는 것이 현실이라고합니다.
시장 규모, 수익이 다르기에 연구개발비의 규모도 차이가 나 격차는 더욱 벌어지게되며, 
국내 제약 산업의 성장이 둔화되는 것입니다. 그렇기에 신약 개발 AI를 이용하여
그 간격을 매꾸고, 적은 비용과 시간으로도 상품성을 지닌 신약을 개발해야하는 것이
필수적이라고 할 수 있습니다.  

 
신약 개발 AI가 불러올 이점은 무엇인가

신약 개발 단계에 대한 이미지 (출처 : 한미약품)

AI를 신약 개발에 사용하면 가장 먼저 이점이 되는 것은 바로 분석 속도입니다. 
AI는 분자와 단백질 간의 유사성이나 관계에서 발생하는 작용들을 학습하게 됩니다. 
그럼 해당 경우가 어떠한 질병에 해당하는지 빠르게 분석할 수 있어
신약을 개발하는 기초 단계인 개발후보물질 선정에 도움을 줍니다. 
쉽게 말해 여러 데이터를 학습시킨 AI에게 신약 개발
과정 중 원하는 물질에 대해 물어보면 신약 후보물질들을 최대한 빠르게 제시하는 것입니다.  
 
또한, 유전체 데이터를 분석하여 신약 개발 과정에 필요한 많은 정보들을 얻을 수 있습니다.
예를 들어 인간의 유전체 데이터 중 하나인
단백질의 경우 2만개 이상 인간의 몸에 있습니다.
이 2만 개가 각각 다양한 변이를 일으킬 수 있는데,
이러한 정보들을 취합하여 신약 개발 할때의 기본 데이터로 사용하게 되는 것입니다.  
 
이처럼 신약개발 AI를 이용하면 후보물질 단계를 기존 3~4년에서 1년 정도로 줄여줄 수 있다고합니다. 
코로나-19의 경우처럼 급작스러운 전염병이 발발했을 때 수혜를 보는 것은해당 질병에 대한 치료제를 먼저 개발하는 회사였습니다.
그만큼 신약 개발은 속도도 중요하단 것을 알 수 있으며, 속도를 줄여주는 신약개발 AI의 중요성도 짐작할 수 있습니다. 
 
다만, 국내 제약사의 경우 자본과 기술력이 부족한 상황이기에 MOU를 통해 AI 신약 개발 사업에
참여하고 있는 경우가 많습니다.
그렇기에 MOU를 맺은 기업의 기술력이나 비전에 대해서도 같이 참고하는 것이 좋을 듯합니다. 
현재 AI 신약 개발 플랫폼 같은 경우 당장 계약을 하거나, 수출이나 납품을 해 가시적인 성과를
보여줄 수 없기에 기업가치 상승에는 시간이 걸립니다.
그래서 기업 자체의 기술력과 향후 시장의
규모를 집중적으로 볼 필요가 있습니다.  
 

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국내 유심히 볼만한 신약 개발 AI 테마주

 
◎ 신테카바이오
신테카바이오는 신약개발 기술과 유전체 빅데이터(개개인의 유전자에 맞는 정밀의료 및 맞춤 약물에 사용)
기술이 융합된 AI신약개발 플랫폼인 딥매처(DeepMatcher)를 통해 신약후보물질을 도출합니다
 
- 기술력(경쟁력) 
유전체 빅데이터 기술
환자 개개인의 ‘유전자 바이오마커’ 발굴을 위한 원천 데이터입니다.
유전자 바이오마커는 개개인의 유전자를 분석하여 신약의 변수를 차단하는 것이기에
FDA/EMA에서 임상허가를 받는데 있어 유리한 분야입니다. 현재 많은 글로벌 빅파마들이 주목하고 있기도 합니다.
신테카바이오는 2019년에 유전자 바이오마커 발굴을 위한 원천방법 및 기술에 대한 국내 특허를 등록하였고,
현재 미국 특허 심사를 받고 있습니다. 미국에서 특허 신청이 완료되면, 여러 제약사와 기술협약을 맺을 가능성이
생긴다고 해석할 수 있습니다. 
국내에서는 유일하게 유전체 영역에서 4편의 바이오인포매틱스 알고리즘 SCI 논문(ADIscan, HLAscan, CDRscan)을
출판했으며, Science, Nature지를 통해 3편의 글로벌 컨소시엄 논문을 발표할 만큼 유전체 빅데이터에 대한 경쟁력을 보유하고 있습니다. 
 
- 주요 파이프라인

신테카바이오 핵심 파이프라인

신테카바이오 관련 중요 이슈
신테카바이오의 2018년부터 지난해까지 영업적자는 30억원, 52억 원, 71억 원, 89억 원, 118억 원입니다.
현재 의미 있는 수준의 매출원이 없어 자금을 외부에서 조달하고 있습니다.
외부 차입금에 대한 의존도가 높아지는 것은 결국 경영 안정성에 안 좋은 영향을 미칩니다. 
상장 후 3년간 AI 신약 개발 플랫폼에서 매출이 없던 신테카바이오는
2025년까지 30억 원의 매출을 내야 기술상장기업 특례상장 유지조건을 충족할 수 있습니다.
즉, 신테카바이오 30억원의 매출을 내지 못하면 상장 폐지를 당할 수 있다는 것입니다.

다만, 본격적으로 딥매처를 중심으로 영업활동을 진행하고 있으며, 미국에 설립한 법인을 통해
글로벌 제약사와의 파트너십을 계획하고 있다고 합니다. 
앞으로 신테카바이오의 매출 개선 폭이 향후 주가를 결정지을 가장 중요한 요소라고 할 수 있습니다.  

 
추가적으로 볼만한 신약개발 AI 관련주

파로스아이바이오 파헤치기(기업편)