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- 구글과 인공지능으로 맞짱뜨는 토종 AI신약 기업은[AI신약社 생존전략下]
- 신약 개발은 해당 국가의 과학기술 수준을 나타내는 대표적인 고부가가치 산업이다. 성공하면 상상 못할 큰 수익이 따른다. 실제 화이자는 발기부전치료제 비아그라 발매 9개월 만에 약 3조원을 벌어들였다. 하지만 그만큼 고위험, 장기투자의 과정을 거쳐야한다. 신약 개발에는 평균 15년의 기간과 1조원(기회비용 포함) 이상이 필요한 것으로 파악된다. 이런 비효율성을 인공지능(AI)이 일정 부분 해소해줄 수 있을 것으로 기대된다. AI를 통해 개발 기간은 7년, 비용은 6000억원으로 절반가량 줄일 수 있다. 이에 미국과 중국은 AI신약개발에 지원을 아끼지 않고 있다. 그렇다면 한국 AI신약개발은 세계에서 어느 정도 위치에 있을까. 이데일리는 해외 기업과 비교 분석을 통해 토종 AI신약개발 바이오텍의 경쟁력을 분석하고 미래시장을 전망한다. [편집자주][이데일리 김승권 기자] 구글 딥마인드의 인공지능(AI)이 인간 영역을 뛰어넘고 있다. 신약개발의 ‘키’라는 단백질 구조 예측 대회(CASP)에서 우승했고 초전도체 등 세상에 없던 물질 38만개도 찾아냈다. 질병을 유발하는 유전변이의 해석을 인공지능으로 예측하고, 이 원인 유전변이의 단백질 구조를 파악, AI 신약개발을 혁신해 나가겠다는 것이 구글 딥마인드가 가진 복안이라 볼 수 있다.하지만 국내에도 구글 딥마인드와 경쟁하는 바이오텍이 있다. AI로 유전자 변이로 인한 희귀질환을 분석하는 기술을 개발한 ‘쓰리빌리언’, 신약개발 전 영역에서 AI를 활용하는 스탠다임, 한 때 구글을 이겼던 갤럭스 등이 주인공이다. ◇ 한국 스탠다임, 구글과 차별되는 기술력은한국 AI 신약 개발 회사 중에서는 꾸준히 거론되는 기업은 스탠다임이다. 송상옥 스탠다임 대표는 이데일리와의 서면 인터뷰를 통해 구글와 차별화되는 지점이 있다고 강조했다. 송 대표에 따르면 스탠다임의 AI 모델과 알파폴드3는 모두 딥러닝을 사용하여 생물학적 데이터를 분석하고 예측한다는 점에서 비슷하지만, 일부분 차이점이 있다. 먼저 적용 범위에서 스탠다임이 더 광범위하다. 송 대표는 “알파폴드3는 단백질뿐만 아니라 DNA, RNA, 소분자 등 다양한 생체 분자의 상호작용을 예측할 수 있다. 반면 스탠다임의 AI 모델은 주로 신약 후보물질 발굴과 최적화에 초점을 맞추고 있다”고 말했다.송상옥 스탠다임 대표 (사진=이데일리DB)모델 구성에서도 알파폴드3는 ‘Evoformer 모듈’과 ‘디퓨전 네트워크’를 사용해 최종 분자 구조를 예측하는 반면, 스탠다임의 플랫폼은 지식그래프 기반 모델, PPI 디퓨전 모델, 대사 네트워크 모델, 구조기반 시뮬레이션 및 SAR 모델, ADMET 예측모델, 분자생성 및 리드최적화 모델, 특허성 평가 모델 등 다양한 모델을 통합, 질병 타겟 발굴과 약물 탐색을 수행한다. 사용 목적도 다르다. 알파폴드3는 주로 구조 예측과 생체 분자 상호작용의 정확도를 높이는 데 중점을 두고 생물학적 이해를 깊게 하고 신약 개발을 촉진한다. 이에 비해 스탠다임의 AI 모델은 신약 개발의 전 과정을 포괄적으로 지원한다. 특히 다중 파라미터 최적화를 통해 신약 후보물질의 활성, 물성, 합성 용이성 등을 최적화하는 데 중점을 둔다는 게 그의 설명이다. 송 대표는 이어 ”알파폴드3와 스탠다임의 AI 모델은 각각의 강점을 가지고 있고 서로 다른 방식으로 신약 개발과 생물학적 연구를 지원한다고 볼 수 있다“며 ”알파폴드3가 과학적 이해를 심화시킬 잠재력을 가지고 있는 반면, 스탠다임은 보다 폭넓은 신약 개발 과정에 AI를 적용하여 실질적인 의약품 개발에 기여할 수 있는 다양한 도구를 제공할 것으로 예상된다“고 강조했다. ◇ 구글과 진검승부 앞둔 쓰리빌리언...이번엔 정확도 압승할까쓰리빌리언은 AI를 기반으로 7000개 이상의 희귀질환을 진단하는 유전자 검사 서비스를 제공하고 있다. 구글 딥마인드의 알파미스센스가 경쟁 제품이다. 금창원 쓰리빌리언 대표에 따르면 회사 측은 구글과 AI희귀질환 분석 성능 평가에서 우위를 보이고 있다. 구글 딥마인드가 개발한 ‘알파미스센스’가 최근 AI 대회에서 내놓은 지표를 보면 현재 시점에서 쓰리빌리언이 앞서고 있다는 게 금 대표의 주장이다. 실제 AI 희귀질환 성능 평가에서 구글 딥마인드의 알파미스센스가 또 다른 AI ‘EVE’ 대비 3.1% 우위를 보인 반면 쓰리빌리언 ‘3cnet’이 17.5% 우위로 구글을 앞섰다. 동일 ‘test set’ 에 대한 비교가 아니기 때문에 정확한 비교라고 할 수는 없지만 간접적으로 비교해 볼 수 있는 수치라는 게 회사 측 설명이다. 쓰리빌리언은 2022년 ‘CAGI6’ 와 2023년 ‘Xcelerate Rare’ 글로벌 AI 경진대회에서 두차례 우승하기도 했다.쓰리빌리언 금창원 대표(사진=쓰리빌리언)이 두 AI의 성능 대결은 이르면 올 하반기에 본격 이뤄질 예정이다. 쓰리빌리언 3cnet은 2024년~2025년 개최될 것으로 예상되는 CAGI7 대회에서 딥마인드 알파미스센스와 정면 대결을 펼칠 것으로 예측된다.쓰리빌리언의 신약개발 플랫폼은 △특정 질병 타겟을 발굴하는 ‘치료제 타겟 발굴 및 효과검정’ △타겟을 적절하게 컨트롤해서 실제 신약으로 개발될 수 있는 후보물질을 인공지능을 기반으로 생성하는 ‘신약 후보물질 생성’ △후보물질이 임상 1상에 해당하는 안정성을 갖고 있는지 검증하는 ‘약물 안전성 검정’ 등 3요소로 나뉘어 있다. 구글보다는 더 광범위한 신약개발 범위를 커버한다는 점이 차별점이다. 금대표는 “희귀유전 질병을 컨트롤 할 수 있는 후보물질까지 추출해냈고 ‘밸리데이션(검증)’ 직전 단계까지 왔다“며 ”앞으로 찾아낸 후보물질의 실제 기능 확인에 주력하고 단계별 임상시험을 진행할 예정”이라고 밝혔다. ‘밸리데이션’이란, 의약품의 제조 공정, 설비·장비·기기, 시험방법, 컴퓨터 시스템 등이 판정 기준에 맞는 결과를 도출하는지 검증하는 절차를 말한다.한편 쓰리빌리언은 지난달 기술성평가 후 상장예비심사를 청구하기도 했다. 올 하반기 상장이 목표다.
- [AI신약社 생존전략上] AI로 신약개발 판 바꾸는 구글...K바이오 미래는
- 신약 개발은 해당 국가의 과학기술 수준을 나타내는 대표적인 고부가가치 산업이다. 성공하면 상상 못할 큰 수익이 따른다. 실제 화이자는 발기부전치료제 비아그라 발매 9개월 만에 약 3조원을 벌어들였다. 하지만 그만큼 고위험, 장기투자의 과정을 거쳐야한다. 신약 개발에는 평균 15년의 기간과 1조원(기회비용 포함) 이상이 필요한 것으로 파악된다. 이런 비효율성을 인공지능(AI)이 일정 부분 해소해줄 수 있을 것으로 기대된다. AI를 통해 개발 기간은 7년, 비용은 6000억원으로 절반가량 줄일 수 있다. 이에 미국과 중국은 AI신약개발에 지원을 아끼지 않고 있다. 그렇다면 한국 AI신약개발은 세계에서 어느 정도 위치에 있을까. 이데일리는 해외 기업과 비교 분석을 통해 토종 AI신약개발 바이오텍의 경쟁력을 분석하고 미래시장을 전망한다. [편집자주][이데일리 김승권 기자] AI 신약개발 기술이 제약·바이오업계의 판을 바꾸고 있다. 미국 빅파마(연 매출 13조 이상 제약사)들은 진행 중이던 신약 개발 파이프라인을 멈추고, AI가 도출하는 결과를 본 뒤 파이프라인 우선 순위를 바꿀 정도다.가장 앞서는 기업은 구글 딥마인드다. 2016년 ‘알파고’로 세계 바둑을 제패한 구글 딥마인드는 인공지능(AI)을 통해 신약 개발의 비밀을 하나하나 풀고 있다. 단백질 구조 예측에 그치지 않고 생체 분자와 단백질 간 상호작용까지 예측하는 수준으로 진화했다. 실제 알파폴드는 폐 질환 신약후보물질을 46일 만에 발굴하기도 했다. 수년은 걸릴 작업을 두 달 남짓으로 줄인 것이다. 이에 업계에서는 구글 딥마인드가 엔비디아 생성형 AI 기반 신약개발 플랫폼 바이오니모나 마이크로소프트(MS) AI 에보디프보다 앞서있다는 평가가 나왔다.◇ 딥마인드 알파폴드3, 어디까지 진화했나인공지능(AI)을 이용한 신약개발이 효율적인 이유는 사람이 발견할 수 없는 패턴을 AI가 찾아낼 수 있는 능력을 갖고 있어서다. 사람은 단백질 구조를 1000개 본다고 해도 공통적인 패턴을 찾는 것은 불가능하다. 하지만 AI는 수학적 모델이기 때문에 그런 패턴을 사람보다 쉽게 찾아낼 수 있다. AI신약개발 기업 한 관계자는 “신약 개발의 핵심은 일종의 패턴을 찾아내는 일이다. 약물이 질환을 일으키는 단백질에 잘 붙느냐, 안 붙느냐가 관건이다. 물리적인 방식을 거치는 AI는 기존 계산하는 방식보다 정확도가 높다”고 설명했다. 신약개발에서 단백질은 인간 질병의 자물쇠로 불리고, 약은 열쇠로 비유된다. 질병과 연관되어 있는 단백질을 찾을 수 있으면, 이 단백질에 꼭 맞는 물질을 찾아 치료제를 만들 수 있다는 의미다. 실제 단백질은 세포의 관문으로서 물질 수송이나 외부 신호 감지 등 중요한 생리기능을 담당하고 있다. 이에 단백질의 구조에 대한 정보는 단백질에 결합하는 화합물을 단백질의 작용원리에 따라서 찾을 수 있게 하는 매우 중요한 정보다. 코로나19 백신도 이런 방식으로 탄생했다. 코로나19 바이러스 표면에는 ORF8 등 20여 종의 단백질이 있고 이것을 몸에 주입해서 항체를 만드는 방식이다. 인공지능(AI)가 활용되는 신약개발 과정 (자료=딜로이트)국제학술지 ‘네이처’에 따르면 구글의 알파폴드3는 단백질-단백질 상호작용뿐만 아니라, 단백질-리간드 및 단백질-DNA 상호작용까지 예측할 수 있어 생물학적 이해와 약물 개발에 큰 혁신을 가져올 것으로 기대된다. 단백질 구조 분석을 통해 타겟을 정확하게 발견할 수 있고 후보물질 스크리닝 과정에서 약물과 단백질을 효과적으로 결합할 수 있는 후보물질을 빠르게 찾을 수 있게 된 것이다. 딥마인드 관계자는 “약물 효능을 높이고 부작용을 최소화하기 위해 단백질 상호작용을 예측하여 실험을 줄이고 임상 시간을 단축할 수 있게 됐다”고 설명했다.◇ 국내 AI 신약개발기업, 경쟁력 세계 8위 수준...산업 시스템 변화 필수그렇다면 향후 AI신약개발 시장 판도는 어떻게 바뀔까. 알파폴드로 인해 한국의 AI신약 회사는 도태되는 것이 수순일까. 여러 의견이 있지만 일단 현 단계에서는 구글 알파폴드의 모델이 ‘게임체인저’는 될 수 없을 것으로 전망된다. 반면 국내 AI신약개발 업체 경쟁력이 강화되지 않는다면 미국의 국내 시장 잠식 우려는 여전히 존재한다는 의견도 있다. 실제 한국은 세계 시장에서 인공지능(AI) 영상판독 산업 역량은 우수하지만 신약개발AI 분야에선 상당 부분 뒤처져 있다. 특허청이 최근 10년 주요국(한, 미, 중, 유럽연합, 일)에 출원된 특허를 분석한 결과, 루닛(328130), 딥바이오 등이 이끄는 한국의 AI의료영상(X선·초음파·CT·MRI 등) 데이터 분석 특허 수는 중국, 미국에 이어 3위였다. 하지만 AI신약개발 분야에서는 논문 수(특허도 비슷한 수준) 기준 세계 8위 수준이었다. 우리나라는 미국과 유럽 대비 각각 6년, 5년 기술 격차가 있는 것으로 나타난다. 일본 대비 3년, 중국에 비해서도 기술 역량이 1년 가량 늦다.김우연 카이스트 교수(전 제약바이오협회 AI신약융합연구원 부원장, 히츠)김우연 카이스트 화학과 교수(전 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원 부원장)는 “AI 기술은 독점력이 강하고, 전체 논문 수보다 각 분야 최고 기술이 얼마나 있느냐가 더 중요하다. 그런 면에서 한국은 단순히 순위 차보다 영향력 지수로 따지면 훨씬 더 격차가 큰 것 같다”며 “LLM(거대언어모델)의 경쟁이 기술보다는 컴퓨팅 파워, 데이터 등 자본력의 경쟁으로 변해간 것처럼 알파폴드3 최신 기술 개발에 있어서 점점 더 자본의 영향력이 커지고 있다. 한국에서는 상대적으로 적은 자본이 투입되다 보니 앞으로 한국의 경쟁력이 미국, 중국, 유럽에 비해 더 떨어지지 않을까 우려된다”고 내다봤다. 그는 이어 “국내 제약산업 규모는 글로벌 3%도 미치지 못하고, 미국, 유럽, 일본 등 전통적인 제약 강국에 비해 매우 미미하다. 민간의 자본 만으로 성장할 수 있는 미국 및 유럽과 경쟁하기 위해 당분간 정부 투자가 불가피하다”며 “추가로 신기술의 발전을 방해하는 낡은 규제들을 과감히 철폐함으로 AI신약개발의 더 빨리 발전할 수 있는 환경을 조성해야 빅테크와 경쟁할 수 있다”고 강조했다. ◇ 업계 “알파폴드도 투명성 등 문제점도 많아”이에 반해 빅테크의 AI신약개발 모델이 과대 평가 받고 있다는 의견도 있다. 알파폴드는 분자 상호작용 예측과 분석, 즉 과학적 이해에 도움을 준다면 한국의 스탠다임, 쓰리빌리언 등과 같은 AI신약개발 회사는 신약 개발 과정에 AI를 적용하여 실질적인 의약품 개발에 기여할 수 있는 방식으로 살길을 모색할 수 있다는 것이다. 금창원 쓰리빌리언 대표는 “알파폴드는 ‘단백질 구조 예측 인공지능 모델’이지, 이 자체로 ‘신약개발’이 되지는 않는다. 결국 신약개발을 위한 하나의 부분인 것”이라며 “국내 AI신약개발사의 살길은 알파폴드가 해결되지 않은 부분들에 기술을 집중해 메꾸는 형태가 맞을 것으로 본다. 이를테면 사이드 체인 예측이라던가, 구조 예측에서도 여전히 해결 안 된 부분들이 있다. 이런 부분이 신약을 정밀하게 디자인 하는데는 매우 중요하기 때문에 구조 기반 신약 개발사들은 이런 기술에 앞으로 집중하게 될 것으로 보인다”고 관측했다. 데이터 투명성 문제도 있다. 미국 AI 기업 리커전의 발표에 따르면 알파폴드는 양적으로 인상적인 결과를 가져왔지만 모델이 결합을 정확하게 예측했는지에 대한 실험실 검증 데이터가 정확히 검증되지 않았다. 송상옥 스탠다임 대표는 “알파폴드는 단백질, DNA, RNA, 소분자 등 다양한 생체 분자의 상호작용을 예측할 수 있지만 스탠다임 AI 모델은 주로 신약후보물질 발굴과 최적화에 초점을 맞추고 있다”며 “이는 알파폴드가 스탠다임의 구조기반 약물탐색 워크플로우의 한 구성요소로써 활용될 수 있다는 것을 의미한다”고 강조했다. ◇아래는 AI신약개발 전문가 김우연 카이스트 교수(전 AI신약융합연구원 부원장)와의 일문일답.-서울대 석차옥 교수가 만든 갤럭스, 석차옥 교수 제자인 고준수 박사가 창업한 아론티어는 한때 구글과 단백질 분석에서 앞서기도 했다. 해외와 한국의 기술 격차가 벌어진 이유는. △이 두 회사에 특정짓기보다는 소위 현존 최고 모델 보다 낫다고 주장하는 회사들에 대해서 답변하겠다. 인공지능의 예측 성능은 구체적으로 어떤 방법으로, 어떤 조건하에서, 어떤 벤치마크를 이용하여 테스트 했는지에 따라 성능의 왜곡이 매우 크다. 특히 데이터가 적고, 외부 환경에 영향을 매우 크게 받는 바이오 문제에서 이러한 경향이 더욱 크게 관찰된다. 알파폴드3와 같은 기술은 창의적인 아이디어 만으로 해결되지 않는다. 엄청난 자본력을 바탕으로한 컴퓨팅 파워와 각 요소 기술 부문에서 최고의 인재들을 통한 극한의 엔지니어링이 결합되어야 한다. 각 부분에서 상대적인 경쟁력이 떨어지는데도 불구하고, 더 나은 성능을 보였다는 것은 긴시간에 걸친 선행 연구를 통해 추적된 기술이 바탕이 될 수 있다. 하지만 최근 딥러닝 기술은 기존의 물리 기반 방법과 원리 자체가 다르기 때문에 기술의 역전은 자명하다고 할 수 있다.-구글 알파폴드3가 진화하면 시장 독과점 우려가 있는지△어떤 시장인지가 중요하다. 단백질, DNA, RNA, 저분자 구조 예측에 있어서 매우 강력한 기술이다. 적어도 이 분야에서는 당분간 선도하는 기술일 것으로 생각한다. 그렇지만 알파폴드3 자체의 독과점 우려는 없다. 이유는 1) 단백질, DNA, RNA, 저분자 구조 예측 외에도 신약개발에는 여러 난제가 있다, 2) 기술이 너무 빠르게 발전하고 있어서 아직 기술 발전의 한치 앞을 내다보기 힘들다 등이다. AI신약개발 기술이 실제 신약개발까지 이어지기 위해서는 신약개발 경쟁력이 있어야 한다. AI가 만들었다고 해도 실제 실험에서 검증해야 하는 부분이 많이 있기 때문이다. 이 부분에서 한국은 기존 제약 산업과 협업 생태계가 여전히 부족하기 때문에 실제 신약개발 성과로 이어지기가 어려운 것 같다. -국내 AI신약개발 경쟁력 향상에 결정적인 부분은 데이터 표준화 미흡이라는 이야기가 나온다. 이 부분이 정확한 지적인가. 아니라면 다른 어떤 부분을 강화해야 하나△데이터 표준화도 미흡하겠지만, 주요 이유라고 생각하지는 않는다. 딥마인드는 누구나 사용할 수 있는 공개된 데이터를 이용해서 알파폴드3를 개발했다. 경쟁력을 강화하는 가장 효과적인 방법은 더 많은 돈을 투자하여서 인재를 유치하는 것이지만 현실적으로 쉽지 않다. 구글의 1년 R&D 예산은 50조원 정도다. 우리 정부의 1년 R&D가 40조원이 되지 않는다. 정부주도로 최신 AI 기술을 개발할 수 있도록 컴퓨팅 인프라를 구축하고, 인재 양성에 힘써야 할 것으로 보인다.-향후 국내 AI신약개발 산업 활성화를 위한 제언이 있다면△끝으로 신기술의 등장은 산업의 지형을 바꾸어 놓기 때문에 사회의 어떤 사람들에게는 득이 되지만, 또 다른 집단에는 손이 될 수 있다. 이해관계가 서로 다른 집단간 갈등이 신기술의 시장 진입을 더디게 하고, 결국 발전의 때를 놓쳐 경쟁력을 잃게 한다. 미국이나 영국 등 시장 경제가 잘 자리 잡은 나라에서는 민간 스스로 이러한 문제를 해결할 수 있는 역량이 있지만, 우리나라는 아직 그러한 역량이 충분하지 않은 것 같다. 타다와 같은 것도 하나의 예가 될 수 있겠다. 이러한 갈등 요소를 슬기롭게 해결할 수 있도록 여러 유관 단체들이 새로운 기술의 이해를 높이고, 고민해야 할 필요가 있다.
- 美 AI신약업계, 생성형 AI 돌풍...K바이오 여파는
- [이데일리 김승권 기자] 인공지능(AI) 신약개발 기술 환경이 가파르게 변화하고 있다. 클릭 한번으로 직접 신약 후보물질을 뽑아내는 ‘생성형 AI기술’이 가시적인 성과를 내고 있어서다. 생성형(Generative) AI 신약개발은 이용자가 요구한 질문이나 과제를 해결하기 위해 스스로 데이터를 찾아 학습한 후 결과를 도출하는 방식을 말한다. 기존의 AI 기술이 단순히 기존 데이터를 기반으로 예측하거나 분류하는 정도였다면 생성형AI는 딥러닝(자가학습)을 통한 창의적인 사고도 가능한 것이 특징이다.전문가들은 2~3년 이내 AI 신약개발 기술이 안정기에 접어들 것으로 전망하고 있다. 특히 생성형 AI 신약개발과 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼은 신약개발 판도를 바꿀 게임체인저가 될 것으로 예상된다. 국내 AI 신약 개발을 도입 중인 제약바이오기업들도 대응이 필수적인 상황이다. 11일 제약바이오업계에 따르면 최근 스탠퍼드 대학의 카일 스완슨이 이끄는 연구팀은 항생제 같은 특정 목적의 분자를 생성하는 생성형 AI인 ‘신스몰’을 개발했다. 물론 분자 자체를 무작위적으로 생성하는 것이 아니라 제조 가능한 분자식을 생성하는 AI다. 항생제 내성은 21세기 인류를 위협하는 심각한 문제로 꼽혔다. 항생제 내성균을 없애기 위한 신약 개발이 활발히 이뤄지고 있기는 하나 신약을 개발하는 속도보다 항생제 내성균이 생기는 속도가 더 빨라 문제가 됐다. 하지만 생성형 AI 신스몰은 기존 항생제와 완전히 다르고 아시네토박터가 쉽게 내성을 발현하기 어려운 물질 70가지를 골랐다. 이 가운데 58개가 실제로 제조할 수 있었는데, 최종적으로는 6개가 실제 아시네토박터 내성균을 죽일 수 있는 것으로 나타났다. 그리고 이 중 2개를 물에 녹인 후 쥐에 주입했을 때 심각한 부작용이 없다는 것도 확인했다. 미국 주요 AI신약개발사 임상 현황 (자료=각사 증권보고서, 미래에셋)◇ 구글·엔비디아도 생성형 AI 개발 집중...美 AI 신약개발사, 주가도 오름세내리막길을 걷던 미국 AI 신약개발사의 주가도 상승세로 바뀌었다. 대표적인 미국 AI신약개발 회사는 리커전, 슈뢰딩거 등이다. 이들 기업은 임상2상 물질을 보유했음에도 주가 상승이 더뎠다. 하지만 빅테크의 참여와 구체적인 기술 성과로 최근 분위기가 바뀌는 추세다. 구글·엔비디아 등 빅테크(대형 IT기업)도 빅파마와 협업, 생성형 AI 신약 개발에 힘주고 있다. 최근 엔비디아는 신약 개발 생성형 AI모델 ‘바이오네모’로 시장 주도에 나섰다. 바이오네모는 DNA 서열분석 및 단백질 구조예측 등을 목적으로 설계됐다. 이미 로슈 자회사 제넨텍, 암젠, 아스텔라스 등 제약·바이오사를 비롯해 AI신약 개발사 총 100여곳이 바이오네모를 사용하는 것으로 알려졌다. 알파벳(구글) 자회사 아이소모픽랩스도 일라이릴리·노바티스와 신약물질 개발계약을 하고 단백질 구조예측 플랫폼 ‘알파폴드(AlphaFold)2’를 통해 협업 중이다.미국 주요 AI신약개발사 주가 추이 (자료=QuantiWise, 미래에셋)카이스트 화학과 교수이자 학내 벤처로 AI 신약개발 기업 ‘히츠’를 설립한 김우연 교수는 “최근 빅데이터 기반 AI 시대에서 생성형 AI 시대가 도래했다”며 “AI 신약개발도 CADD(Computer Aided Drug Discovery, 컴퓨터를 이용한 신약개발) 방식에서 생성형 방식으로 빠르게 변화 중”이라고 설명했다.일반적으로 AI신약 개발은 기초연구인 R단계(Research)에서 신약 후보물질 발굴에 주로 쓰였다. 하지만 최근 신약 임상 개발 디자인을 짜는데 중요한 단초를 제공할 정도로 중요도가 올라가는 추세다. 가장 큰 영향을 받은 AI 신약개발 기술 분야는 △분자역학 시뮬레이션 △컴퓨터 기반 약물 디자인 분야로 전망된다. 예를 들어 2015년에는 GPU 기반 나노스케일 분자역학 프로그램으로 분자 바이오 시뮬레이션이 가능했다. 하지만 최근에는 원자 크기 분자 예측이 AI로 단 몇 초만에 가능해졌다. 또한 화이자 등이 코로나19 치료제 개발 시 약 2128게 의약품에 대한 단백질 결합 프로세스 시뮬레이션에 사용된 슈퍼컴퓨터(Fugaku)로 후보물질을 12개로 추리는데 1년 걸리던 것이 이제 10일 만에 가능하게 바뀌고 있다. 김 교수는 “방대한 데이터를 신속 정확하게 계산, 결과를 도출하는 CADD 방식에서 나아가, 시뮬레이션과 분석을 통해 고차원의 결과를 제공하는 방식으로 방향이 바뀌고 있다”고 강조했다. ◇ 한국 AI 신약개발 적용 기업, 글로벌 추세 따라가야국내에도 AI 신약개발은 여전히 ‘뜨거운 감자’다. 유한양행(000100), 한미약품(128940), HK이노엔(195940), JW중외제약(001060) 등 여러 대형 제약사들이 자체적으로 AI 기술을 도입하거나 AI 전문기업과 협업해 신약개발에 나서고 있다. 특히 양물재창출, 타켓발굴, 의약품 후보물질 발굴 등에 있어 AI 기술력 도입이 진행되고 있다.동아제약의 경우, 지난해부터 AI 플랫폼 기술기업들과 연달아 업무협약을 맺고 있다. 지난 2월에는 AI 신약개발 플랫폼 기업 아론티어와 협약을 맺고 첨단의약품 개발을 추진 중이다. 계열사인 동아에스티(170900)도 AI 기반 신약 개발 기업 심플렉스, 연세암병원과 함께 고품질 데이터를 기반으로 한 치매치료제 등 약물 개발에 나서고 있다.AI 신약개발 프로세스 (자료= Drug Discovery Today)한미약품은 아이젠사이언스의 AI 신약개발 플랫폼을 활용해 항암 분야에서 신규 후보물질 발굴에 속도를 높이고 있다. 지난 1월 서울 송파구 본사에서 양사가 ‘AI 플랫폼 기반 항암신약 연구개발’을 목적으로 한 업무협약을 체결했다. 아이젠사이언스가 독자 보유한 AI 플랫폼을 기반으로 신규 항암 후보물질을 발굴 및 제안하면, 한미약품이 신약개발 전문기업으로서 축적한 연구개발(R&D) 역량을 토대로 해당 물질의 도입 여부를 평가한다는 계획이다.한미약품 측은 이번 협약으로, 첨단 AI 기술을 활용해 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 대폭 절감하고, 이를 통해 임상 단계에서 효율성과 성공률을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.JW중외제약 신약연구센터와 자회사 C&C신약연구소의 ‘주얼리’와 ‘클로버’는 ‘퍼스트 인 클래스(First-in-Class)’ 개발에 집중하고 있다. 퍼스트 인 클래스는 새로운 작용 기전을 사용해, 질병을 치료하는 최초의 약물 즉 신약개발을 의미한다. ‘주얼리’와 ‘클로버’는 항암이나 면역질환, 재생의학 분야의 물질을 연구하고 있다. 여기에 AI·딥러닝(기계학습)을 더했다는 게 회사 측의 설명이다. 삼진제약은 뇌 질환 AI 솔루션 전문기업 ’뉴로핏‘에 10억원 규모의 전략적 투자를 결정한 바 있다.AI 희귀질환분석 및 신약 개발 기업인 쓰리빌리언 금창원 대표는 “국내의 경우 신약후보물질 파이프라인 임상 개발에 집중, 임상 성과를 올리는 것이 중요한 성과로 귀결 되고 있는 것으로 보인다”며 “신약개발사에 대한 기업 가치 평가도 개발된 신약 파이프라인 전임상 및 임상 개발 수준에 따라 진행되는 경우가 많아지고 있는 것으로 안다”고 설명했다. 이 때문에 AI신약개발을 기치로 내걸고 상장한 국내 기업도 변화를 모색하고 있다. 신테카바이오(226330), 파로스아이바이오(388870)(구 파로스아이비티) 등이 대표적이다.업계에 따르면 파로스는 기존에 약물 디자인과 독성 예측, HTS 등 다양한 AI 신약개발 기반 기술을 가지고 있는 곳인데, 최근 빠르게 신약후보물질 파이프라인으로 임상 개발 하는데 집중하고 있다. 신테카바이오 또한 비슷한 상황으로 관측된다. 비상장사로는 스탠다임이 800억원 이상을 투자를 받으며 화제를 모았고 현재 임상에 속도를 내고 있는 상황이다. 익명을 요구한 AI 신약개발기업 다른 한 임원도 “AI 신약개발 성과를 숫자로 내는 것은 △ AI 플랫폼 기술 가치산정의 어려움, △ AI 신약개발 기술의 기존 방식 대비 임상 성공률 책정의 어려움 △ 다수의 파이프라인이 초기 개발 단계 후보물질이라는 점 때문에 결과를 도출하기 쉽지 않은 것이 현실이다. 하지만 국내도 충분히 발전할 수 있는 기술적 역량은 있다”며 “결국 AI 신약개발도 임상시험이라는 허들을 통과해야 되기 때문에 임상 성공률 개선을 확인할 수 있는 2024~2025년이 AI 신약개발 기술 증명에 매우 중요할 것으로 예상된다”고 말했다.
- 구글·엔비디아도 AI 신약개발...빅테크 바이오 진출, K바이오 영향은
- [이데일리 김승권 기자] 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발이 올해 화두로 떠오르고 있다. 빅파마에 이어 미국 빅테크 기업 다수가 AI 신약 개발에 뛰어들었다. AI가 인간의 사고능력, 기술 응용력을 가지고는 풀기 어려운 난제들을 해결하고 있어서다. 신약 개발은 통상 후보 물질 탐색-후보 물질 도출-전 임상-제1~3임상 시험-허가 검토 및 승인 단계를 거친다. 이 과정에서 AI를 사용하면 임상시험 단계에서도 최적의 신약후보 물질을 탐색 및 제시할 수 있으며, 임상시험 설계 단계에서 발생하는 시행착오를 줄일 수 있는 것으로 알려졌다. 빅테크 기업의 바이오 사업 진출에 대한 국내 영향에 대해서는 의견이 갈린다. 일각에서는 미국과 기술 격차가 더 벌어질 수 있다는 우려도 있지만 긍정적인 시각도 있다. 빅테크의 AI 기술을 국내에서 규모있는 제약사들이 적용하면 시너지를 볼 수 있고 국내 소규모 바이오텍도 시장 규모 확대와 시장 활성화 효과를 볼 수 있다는 전망이다. 이에 스탠다임, 한미약품(128940), 파로스아이바이오(388870) 등 기존 AI 신약 개발에 참여하던 업체들의 향방에도 관심이 쏠린다.1일 바이오업계에 따르면 최근 AI 기반 빅테크 기업이 바이오 신약 개발 사업에 뛰어드는 사례가 증가하고 있다. 구글, 마이크로소프트, 엔비디아, 메타 등 주요 기업이 모두 AI 신약 개발을 기업의 다음 먹거리로 선언했다. 구글은 일라이릴리, 노바티스와 손잡았고 엔비디아는 암젠과 손잡았다. 구글의 AI 신약 개발사 아이소모픽이 일라이릴리·노바티스와 맺은 계약 규모는 약 3조 8350억원에 달한 것으로 파악된다. AI 기반 신약개발 기업 UNP도 최근 미국 머크와 약 3000억원 규모의 파트너십 맺었다. 이들은 거대고리 펩타이드 기반 항암제를 함께 개발한다는 방침이다.제약 기업과 협업하는 인공지능(AI) 기술 개발 기업 현황 (자료=아티피셜인텔리전스)◇ 빅테크가 뛰어든 신약개발 기술은이들 기업은 아미노산 서열의 1차구조로부터 단백질 접힘 문제, 더 나아가 3차, 4차 구조까지 추정해 신약 개발에 활용하고 있다. 이에 기존의 연구소 실험과 단순 시뮬레이션 중심으로 가던 신약개발 프로세스 대신 AI를 통해 획기적으로 줄일 수 있게 됐다. 새로운 시장이 창출된 것이다. 실제 화이자는 AI를 활용한 임상 계획 설계, 데이터 분석 등으로 약 11개월 만에 코로나19 백신을 개발했다. 구글은 단백질 구조 분석과 희귀질환 분석이 가능한 AI를 개발했다. 국제학술지 ‘사이언스’에 따르면 구글 딥마인드는 AI프로그램인 ‘알파미스센스’를 개발, 7100만개에 달하는 인간 유전자 변이가 질병을 유발할 가능성을 평가하는 데 성공했다. 딥마인드 단백질 구조 예측모델 ‘알파폴드’는 단백질 구조를 완벽하게 해석해냈다. 2020년 개발된 알파폴드는 당시 인간이 가진 단백질 중 약 2억 개의 구조를 파악했으며 2021년에는 36만5000개 이상 단백질의 3D 구조를 예측했다. AI 신약 개발 시장 규모 (자료=아티피셜 인텔리전스)엔비디아는 신약 개발을 위한 생성형 AI 플랫폼 ‘바이오니모’를 개발했다. 빅파마 암젠과는 신약 연구를 위한 슈퍼컴퓨터 ‘프레이야’를 개발 중이다. 해당 컴퓨터는 신약 개발 후보물질 탐색 및 단백질 구조 분석 등을 실시간으로 추행할 것으로 추정된다. 젠슨 황 엔비디아 CEO(최고경영자)는 ‘JP모건 헬스케어 콘퍼런스’에서 “AI를 활용한 생명공학은 유망한 산업이 될 것”이라며 “신약 개발은 물론 DNA 구조와 수술실 데이터까지 모두 AI와 만나고, 모든 실험은 컴퓨터 시뮬레이션으로 수행하게 될 것”이라고 설명했다. 젠슨 황의 말처럼 AI 신약개발 시장은 빠르게 성장하고 있다. 한국제약바이오협회가 발간한 ‘AI 뉴노멀 시대의 도래와 신약 개발’ 리포트에 따르면 AI 신약 개발 세계 시장 규모는 2022년 6억980만 달러(약 8000억원)에서 매년 연평균 45.7% 성장해 2027년 40억350만 달러(약 5조원)에 달할 것으로 전망된다.◇ 거대 IT기업의 바이오 진출...한국 상황은그렇다면 미국 빅테크의 바이오 사업 진출이 국내에 어떤 영향을 줄까. 국내에서 다수의 제약·바이오기업이 임상 시험에 드는 비용과 시간을 낮추고 성공률을 높이기 위해 AI를 활용하고 있지만, 실질적인 성과는 아직까지는 미미하다. 한국제약바이오협회에 따르면 국내 AI 기반 신약 개발사는 50여 곳으로 이들 기업이 발굴한 후보물질에 관한 연구가 국내에서만 100건 이상 진행되고 있다. 하지만 대부분 전임상이나 임상 1상에 그치고 상위 단계로 간 사례가 없다.업계에서는 빅테크의 진입이 악재만은 아닌 것으로 보고 있다. 단기적으로 기술 격차를 줄이기 어려운 상황에서 시장 활성화 등의 장기적인 이유에서는 긍정적 요소가 될 수 있다는 분석이 나온다. 전통제약사들에게는 해당 플랫폼을 사용해 신약 개발 기간을 앞당길 수 있어 호재로 해석되고 있다. 추연성 스탠다임 대표는 “챗GPT가 등장한 이후 AI 분야에 대한 관심이 폭발적으로 늘어났다. 미국 빅테크 기업들이 AI 신약 개발에 관심을 기울이고 있다”며 “글로벌로 보면 AI를 활용한 신약 후보물질들이 임상 2상에 성공한 후 임상 3상에 진입할 수 있을 것으로 예상된다”고 말했다. 업계 다른 관계자는 “미국 테크 기업과의 기술 격차는 어쩔 수 없는 부분이며 신약 개발 게임체인저가 될 수 있는 AI 기술이 나오면 업계 전체가 도약할 수 있는 계기가 될 수 있다”고 설명했다. AI 신약 분야 주요 글로벌 기업들 (자료=DPI)스탠다임은 국내에서 AI 신약 개발 플랫폼에 열중하는 대표적인 회사다. 스탠다임은 플랫폼을 2가지로 축소하고 고도화를 진행하고 있다. AI 기술로 질병을 유발하는 단백질 타깃 후보를 발굴하고, 약물의 구조를 바꾸지 않고 새로운 적응증을 찾아 약물 재창출이 가능한 ‘스탠다임 애스크’와 신규 물질 도출 목적의 ‘스탠다임 베스트’가 핵심 플랫폼이다. SK케미칼과 한미약품, 삼진제약, HK이노엔 등 제약사와의 공동연구로 5종류의 적응증을 대상으로 12개 후보물질을 연구 중이다.전통제약사 중에서는 한미약품과 동아에스티 등이 AI 기업과 신약 개발 협력에 나섰다. 한미약품은 바이오 벤처 아이젠사이언스와 손잡았다. 아이젠사이언스는 약물의 잠재적 표적, 작용 기전을 도출할 수 있는 전사체 데이터 기반 AI 신약 개발 플랫폼을 통해 14개의 신약 파이프라인을 개발하고 있다. 협약에 따라 아이젠사이언스가 AI 플랫폼을 기반으로 항암 후보 물질을 발굴하면 한미약품은 자체 R&D 역량을 토대로 해당 물질의 도입 여부를 평가하게 된다.동아에스티는 이스라엘 바이오 기업 일레븐 테라퓨틱스와 리보핵산(RNA) 기반 유전자 치료제 개발에 나섰다. 일레븐이 보유한 플랫폼인 ‘테라’를 활용해 섬유증 질환용 RNA 치료제 발굴하기로 했다. 테라는 RNA 약물 발굴에 활용하는 AI 기반 플랫폼이다. AI 신약 개발 기업 파로스아이바이오 또한 AI 신약 개발 플랫폼 ‘케미버스’를 활용해 희소 질환 치료제를 개발하고 있다. 이 회사가 개발하는 ‘PHI-101’은 급성 골수성 백혈병을 대상으로 글로벌 임상 1b상을 진행 중이며, 재발성 난소암 치료제로는 국내 임상 1상을 진행 중이다.한미약품 관계자는 “인공지능을 활용하면 신약후보 물질 발굴 뿐만 아니라 임상 단계에서의 효율성과 성공확률도 높이는 데도 도움이 될 것으로 본다”며 “아이젠사이언스와 협업으로 신약 개발 과정이 더 수월해질 것”이라고 말했다.
- 바이오 육성 천명한 尹 정부, 세포배양배지-AI 진단 웃는다
- [이데일리 송영두 기자] 윤석열 대통령과 정부가 바이오 클러스터 조성을 통한 바이오 육성 의지를 밝히면서 업계가 상당한 기대감을 나타내고 있다. 반면 제대로 된 육성을 위해서는 좀더 현실적이고, 구체적인 지원 방안이 필요하다는 지적도 나온다. 다만 정부가 의지를 갖고 육성 방안을 제대로 수행한다면 세포배양배지, 인공지능(AI) 진단, 디지털치료제 분야 기업들이 혜택을 받을 것으로 분석된다.5일 제약바이오 업계에 따르면 윤석열 대통령과 기획재정부는 지난 1일 첨단산업 글로벌 클러스터 전략회의를 통해 바이오 분야 클러스터 육성·활성화 방안을 발표했다. 이번 육성방안은 중앙정부와 지자체가 나서 기업과 대학, 연구소, 의료기관 등이 집적된 바이오 클러스터 생태계를 조성하는 것을 골자로 한다. 이를 위해 규제·완화, 원천·상용화 기술 R&D 활성화, 우수 기업 및 인재 유치, 세제 혜택 확대를 예고했다.정부가 추진 중인 바이오 클러스터 개념도.(자료=기획재정부)◇업계 “환영”하면서도 “실질적 해법 중요 지적”세계 최대 바이오 클러스터인 보스턴 클러스터에 준하는 한국형 바이오 클러스터를 조성해 바이오 기초 분야부터 기업들까지 총괄 지원하겠다는 게 정부 목표다. 구체적으로 바이오 핵심기술을 국가전략기술에 포함하고, 바이오 제조공정 기술 관련 외국인 투자 기업에 현금지원 범위를 50%(기존 40%)로 확대한다. 또한 혁신적 바이오의약품의 R&D(연구개발)-임상-수출-M&A(인수합병) 등 전주기에 투자할 수 있는 1조원 규모의 메가펀드를 2025년까지 조성하기로 했다.이와 관련 바이오 업계는 환영의 의사를 내비치면서도 우려를 나타내고 있다. 한국제약바이오협회 관계자는 “미국 보스턴에서는 바이오클러스터를 통해 신약이 개발되는 등 혁신적인 가치가 창출되고 있다”며 “바이오 클러스터에는 기업 연구소뿐만 아니라 의료기관, 벤처캐피털(VC) 등이 밀집돼 있어 높은 경쟁력을 확보하고 있다. 이번 바이오 클러스터 육성 방안은 혁신 거점이 될 것으로 기대한다”고 말했다.반면 바이오 기업 고위 임원은 실질적인 해법을 내놔야 한다고 지적했다. 그는 “최근 바이오 분야 투자가 많이 위축된 만큼 정부가 지속해서 바이오 산업 육성 정책을 발표하는 것은 분명 희망적이고, 분위기 전환 계기가 될 수 있다”면서도 “현재 많은 지역에 클러스터가 있지만 판교 정도를 제외하면 인재 영입이 굉장히 힘든 상황이다. 비수도권 클러스터 조성은 한계가 있을 수 있다”고 했다. 또한 “세제 혜택 확대도 좋지만, 유사 연구 기업 간, 협회 및 정부, 정부지원기관, 연구소, 대학병원급 의료기관 간의 자연스러운 교류가 가능한 시스템을 만들어야 실질적인 효과를 만들어 낼 수 있을 것”이라고 꼬집었다.데이터 기반 디지털헬스케어 산업 고도화 방안.(자료=기획재정부)◇세포배양배지-AI 진단 수혜, 아미코젠-루닛 등 주목이와 별개로 △바이오의약품 핵심기술 국가전략기술에 포함 △디지털바이오 7대 R&D 선도프로젝트 추진 등은 관련 기업 및 산업에 상당한 영향을 줄 것으로 분석된다. 벤처캐피털 바이오 투자 심사역은 “이번 바이오 클러스터 육성 방안을 보면 바이오 소부장 기업 및 디지털헬스케어 유관 기업들에게 혜택이 많이 돌아갈 것으로 판단된다”며 “디지털헬스케어 산업 고도화 부분에서 IRB 심의절차 간소화 방안은 많은 기업들이 임상시험 진행 과정에서 실질적인 혜택을 볼 수 있을 것으로 사료된다”고 설명했다.실제로 국가전략기술에 포함된 동물세포배양 기술은 소부장 기술에 속하며, 일명 세포밥이라고 불리는 배지 기술이 핵심이다. 배지는 바이오의약품 생산에 필수적인데, 현재 국산 기술을 확보한 기업은 아미코젠과 엑셀세라퓨틱스 등 극소수다. 아미코젠(092040)은 대상(001680), 한국생산기술연구원과 배지 생산기술 국산화를 위해 2020년 공동개발에 착수해 결실을 맺었고, 지난해 2월부터 약 610억원을 투자해 송도에 연면적 2만 3140㎡(지하 2층, 지상 7층) 규모의 배지 공장을 건설 중이다. 엑셀세라퓨틱스는 2세대로 불리는 동물세포배지는 물론 3세대 기술인 화학조성배지까지 개발한 세포배양 분야 강자다. 동물세포배양 기술이 국가전략기술에 포함되는 만큼 관련 기업의 시설 투자시 대·중기업 15%, 중소기업 25% 세액 공제혜택을 받을 수 있다.세포배양배지 업계 관계자는 “동물세포배양 기술을 국가전략기술에 포함하기로 한 정부 결정에 대해 환영한다. 이에 따른 시설투자 세제혜택도 큰 도움이 될 것으로 생각한다”며 “다만 이번 지원 방안이 실질적인 업계 활성화로 연결되려면 첨단 기술을 확보한 기업을 엄격하게 선별해 집중 지원하는 방안을 구체화해야 한다”고 말했다.또한 정부가 데이터 기반 디지털 헬스케어 산업 고도화 방안(△AI 기반 신약개발 혁신 △의료현장 혁신 △국민 마음건강 관리 혁신 △고령화 대응 혁신)을 발표하면서 AI를 활용한 진단 및 신약개발 기업들의 수혜도 전망된다. AI 진단 대표기업인 루닛(328130)과 뷰노(338220), 희귀질환 진단기업 쓰리빌리언을 비롯해 AI 신약개발기업 스탠다임, 디지털치료제 기업인 에임매드, 로완 등도 주목해야 할 기업으로 분류된다. 실제로 루닛은 정부 발표가 있던 1일부터 주가가 3거래일 연속 증가하면서 8만원대던 주가가 9만8700원(2일 현재)까지 올랐다. 뷰노도 5월 31일 1만9800원이던 주가가 6월 2일 2만3650원으로 약19% 증가했다.AI 업계 관계자는 “이번 정부 지원 방안은 AI 진단 산업에 있어 중요한 모멘텀이 될 것으로 예상한다. 특히 AI 업계의 경우 인재가 부족한 실정인데, 정부 차원에서 인재 양성을 본격화한다는 것은 큰 의미가 있다”고 말했다. 희귀질환 진단 기업 최고사업책임자(CBO)는 “이번 디지털바이오 인프라 조성방안은 개별 경쟁이 아닌 집합적 경쟁을 강조하고 있다. 국가 경쟁력을 높이기 위해서는 시너지를 내는 것이 반드시 필요하다”면서도 “많이 개선되고 있지만 여전히 기술 발전 속도와 적용 속도 간에는 큰 차이가 있다. 규재 개선 목소리도 매년 나오고 있지만 더딘 속도가 아쉽다. 이번 기회를 통해 산학연이 서로 수요를 충족시켜 실질적인 산업 활성화를 이끌어 내야 경쟁력이 강화될 것으로 판단한다”고 강조했다.
- 추연성 스탠다임 대표 "내년 상반기까지 기술수출 2건 목표"
- [이데일리 석지헌 기자] “올해는 스탠다임이 그간 축적한 기술을 증명해 보이는 시기라고 생각합니다. 구축한 기술로 원하는 물질을 얼마나 많이 만들어 내는지를 보여주는 해가 될 것입니다.”추연성 스탠다임 대표.(사진= 석지헌 기자)추연성 스탠다임 대표는 지난 22일 이데일리와 만나 “올해 하반기와 내년 상반기에 글로벌 제약사와 각각 플랫폼 기술수출을 하는 게 목표”라며 이 같이 말했다. 인공지능(AI) 신약 개발사 스탠다임은 AI 기술을 활용해 타깃 발굴부터 후보물질 확보까지 신약 탐색 전주기 신약 개발을 지원한다.취임 두 달 차에 접어든 추 대표는 LG화학 부사장 출신으로, 외국에서 연구원 생활을 하다 1996년 LG화학에 입사했다. 국내 최초 미국 식품의약국(FDA) 허가를 받은 국산 5호 신약 항균제 ‘팩티브정’의 임상개발 팀장을 맡으면서 국내 신약개발 초석을 다진 인물로 평가받는다. 이후 성장호르몬 유트로핀 유럽의약품청(EMA) 승인, 신규 당뇨병치료제, 골관절염치료제, 진통소염제 등 출시를 주도했다. 2018년부터 스탠다임 고문을 맡아온 추 대표는 AI로 신약을 개발하는 산업이 향후 신약 개발 방법과 체계를 바꿀만한 일이라고 판단해 대표직을 맡게 됐다고 설명했다. 스탠다임은 올해 여러 성과를 낼 것으로 기대하고 있다. 보유한 플랫폼 중 하나를 내년 상반기까지 기술수출 한다는 계획이다. 올해 하반기, 내년 상반기 각각 1건씩이다. 이밖에도 신약재창출 물질의 1상 임상시험계획서(IND)도 승인받는다는 목표다. 스탠다임은 이전에 없던 새로운 타깃 단백질을 추천해주는 플랫폼 ‘애스크’(ASK)와 그에 맞는 새로운 화합물을 디자인해주는 플랫폼 ‘베스트’(BEST)를 보유하고 있다. 추 대표는 “내년 상반기까지는 2개 목표를 잡고 있다. 타깃 단백질을 추천해주는 애스크 플랫폼 수출을 하려고 하고 있다. 후보물질 발굴도 계속되면서 올해 2개, 내년 1분기까지는 4개 정도 후보물질을 발굴할 예정”이라고 말했다. 스탠다임은 국내외 제약사와 협업도 활발히 하고 있다. 미국과 유럽 빅파마를 포함해 SK케미칼(285130) 한미약품(128940) HK이노엔(195940) 삼진제약(005500) 등과 공동 연구를 진행 중이다. 자체 파이프라인 수도 보안상 이유로 공개하지 않고 있지만 동종 업계 최고 수준으로 알려져 있다.나아가 스탠다임은 ‘드라이랩’(Dry Lab, 컴퓨터를 이용한 연구개발)을 넘어 ‘웻랩’(Wet Lab, 용액을 다루는 신약 연구소)으로 확장해 나간다는 목표다. 현재 스탠다임은 AI 기술을 중심으로 운영되고 있지만 앞으로는 동물시험이나 유효성 검증, 신약 합성 등을 할 수 있는 제약사 기능도 추가하겠다는 계획이다. 짧은 시간 내 효율적으로 더 많은 신약 후보물질을 발굴하기 위해서다. 회사는 이러한 플랫폼들을 활용해 최적의 신약 후보 물질을 발굴하는 시간을 전통 방식으로는 3~4년 가량 걸리는 기간을 7개월로 단축했다. 스탠다임은 향후 데이터 축적과 현재 운영 중인 합성연구소 확장을 통해 후보물질 발굴 기간을 더 줄일 수 있을 것으로 전망하고 있다. 스탠다임은 AI 기술을 통해 특허로 등록될 수 있는 새로운 분자구조를 설계하는 합성연구소를 보유하고 있다. 전 세계적으로 AI 팀과 실험실 연구원이 함께 근무하며 소통하는 신약 개발사는 몇 곳 없다는 게 회사 측 설명이다. 스탠다임은 합성신약을 하는 현재 연구실을 앞으로 확장해 나간다는 계획이다. 추 대표는 “지금 있는 합성신약 연구소에서 일부 신약 합성 과제를 소화하고 있지만, 유효성 검증 등 다른 과제를 위해서는 CRO(임상시험수탁기관)에 의존하고 있는 상황”이라며 “앞으로는 합성연구소를 확대해 가면서 제약사 기능을 접목시켜 신약 후보물질 발굴 속도를 높이겠다”고 밝혔다.스탠다임은 모달리티도 확장해 나갈 계획이다. 지금은 합성신약에 중심을 두고 있지만 중장기적으로 항체와 세포치료제 쪽으로 모달리티를 발전시킨다는 목표다. 2021년 시리즈 C 기준 스탠다임의 누적 펀딩액은 803억원이며, 기업가치는 2300억원이다. 내년에 기술성 평가를 추진하고 2025년 1분기 기업공개(IPO)절차를 밟을 예정이다.
- 中보다 투자 못 받는 韓 AI 신약개발, 문제점과 해법은
- [이데일리 송영두 기자] 국내 인공지능(AI) 신약개발 시장이 빠르게 성장하고 있지만, 투자 규모가 미국, 유럽은 물론 중국보다도 투자 유치에 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 인력 및 기술 수준은 물론 가시적인 성과가 부족한 것이 원인으로 꼽힌다. 대규모 투자 유치를 통해 AI 신약개발에서 글로벌 수준에 이르기 위해서는 데이터 활용 활성화 및 기술 로드맵 구축 등을 통해 단기적인 성과를 내야 한다는 지적이 나온다.19일 서울 소공동 롯데호텔에서 한국제약바이오협회 주최로 열린 ‘제약바이오 AI 혁신 포럼’에서 김우연 한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터장은 국내 AI 신약개발 생태계를 활성화하고 신약개발을 가속하기 위해서는 다양한 전략이 필요하다고 강조했다.김 센터장은 “국내 AI 신약개발 시장은 지난 5년간 빠르게 성장하고 있지만, 단계별 협업 성공사례나 구체적인 성과가 부족하다. 그러다보니 투자 유치 규모도 크지 않다”고 꼬집었다. 그는 국내 AI 신약개발 생태계에 대해 △인력/기술 △데이터 △공동연구 △투자 등 크게 4가지 부분에 대한 문제를 제기했다.구체적으로 신약개발을 이해하는 AI 인력과 AI를 이해하는 신약개발 인력이 부족하고, 신약개발에 활용되는 AI 기술을 검증하는 기준 부재를 지적했다. 또한 AI는 빅데이터가 중요하지만, 공공데이터 사용절차가 복잡하고, 의료데이터에 대한 접근성이 떨어지는 것도 영향을 끼친 것으로 분석됐다. 김 센터장은 “영역 간 공동연구는 활성화되고 있지만, AI기술 공급기업과 기술수요 기업간 적절한 매칭에 의한 공동연구의 구체적인 성과가 부족하다”며 “그렇다보니 AI 기술투자 자금이 굉장히 부족하고, 정부지원사업 과제도 시장 성장을 이끌기에는 미흡한 실정”이라고 말했다.(자료=한국제약바이오협회)◇韓 900억원 vs 中 5000억원...기술력 차이?인공지능신약개발지원센터에 따르면 세계 AI 신약개발 시장 규모는 2020년 2억7760만 달러에서 연평균 45.7% 성장해 2027년 약 40억 달러에 달할 것으로 전망된다. 이 중 북미 시장이 약 19억40만 달러로 전체 시장 중 약 50% 차지할 것으로 예상된다. AI 신약개발 시장이 주목받는 이유는 신약개발의 고질적인 단점으로 지적받는 △10여년이 넘는 신약개발 기간 △조 단위 연구비용 △낮은 성공확률 등에서 뚜렷한 장점이 있기 때문이다.글로벌 제약사들은 일찌감치 AI 신약개발에 뛰어들었고, 대규모 투자 및 공동협업에 나서고 있다. 김우연 센터장은 “신약개발 기술 발전과 함께 AI 신약개발 시장 규모와 투자 규모가 커지고 있다”며 “글로벌 기업들도 AI 신약개발에 적극적으로 나서고 있다. 이 중 화이자는 AI를 활용해 코로나 백신과 팍스로비드(코로나 치료제) 개발에 성공했다. 화이자 외에도 아스트라제네카, 머크 등은 대규모 투자를 하고 있다”고 말했다.특히 국내 AI 신약개발 기업들의 투자 유치 규모는 중국에도 미치지 못했다. 김 센터장은 “한국과 중국의 AI 신약개발 기술 수준은 큰 차이가 없다. 하지만 투자 유치 규모는 큰 차이가 난다”며 한국 스탠다임과 중국 크리스탈 파이(XtalPi) 사례를 제시했다. 국내 AI 신약개발 선도 기업인 스탠다임은 2015년 설립된 이래 Pre-IPO까지 약 878억원을 투자받았다. 전문인력은 54명이며, 아직 상장 전이다. 반면 스탠다임과 비슷한 시기인 2014년 설립된 중국의 크리스탈파이(XtalPi)는 비상장 기업임에도 약 5338억원을 투자받았다. 인력은 1000명 이상이며, 이 중 전문인력은 700명에 달한다. 비슷한 시기 설립했지만, 투자 유치 규모는 무려 5배 이상 차이를 보였다.김우연 한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터장.(사진=한국제약바이오협회)◇AI 신약개발 기술, 신뢰 확보가 핵심국내 AI 신약개발 산업이 대규모 투자를 유치하고 시장 확대를 가속하기 위해서는 단기간 성공사례 축적에 집중해야 한다는 게 김 센터장의 주장이다. 즉 AI 신약개발 기술의 사례로 입증하고, 인정받아야 한다는 설명이다. 그는 “신약개발 단계별 제약기업의 AI 기술수요와 AI기술 공급 매칭연구를 진행해야 한다. 이를 통해 단기간 성공사례를 확보해야 한다”며 “전임상 및 임상 단계에 집중해 전주기 신약개발 과정에 AI 기술을 적용하는 것이 필요하다”고 말했다.또한 공공데이터와 민간데이터를 연계해 자유롭게 활용할 수 있는 기술 개발 필요성도 제기됐다. 김 센터장은 “공공데이터와 민간데이터를 연합해 학습하는 기술을 활용해야 한다.”며 “개인정보 및 연구 보안이슈를 극복하고, 데이터 유출없이 공공 및 민간데이터를 연계 활용할 수 있는 기술인 ‘연합학습 기반 AI 신약개발’ 플랫폼을 구축해야 한다. 비용 효과적, 효율적인 신약개발 연구환경을 만드는 것이 중요하다”고 강조했다.마지막으로 김 센터장은 “약물 개발단계에서 구체적인 로드맵을 제시해야 할 필요가 있다. 타겟발굴, 전임상, 임상 등 단계별 AI 기술 검증 기준을 마련해야 한다”며 “대표 AI 기술을 확보해 수요자 신뢰를 기반한 공동연구 및 민간투자를 활성화해야 한다”고 말했다.
- [화제의 바이오人]김영훈 파미노젠 대표, 내년 코스닥 상장 목표로 IPO ‘시동’
- [이데일리 김새미 기자] “이제 인공지능(AI) 기반 신약개발 기업이 앞으로 나아가야 할 방향은 더욱 분명해졌다고 본다. 단순히 정보통신기술(IT)과 소프트웨어(S/W)에 의존하는 신약개발이 아닌 신약개발 본연의 역량을 바로 세우고 강화해야 한다.”김영훈 파미노젠 대표 (사진=파미노젠)김영훈 파미노젠 대표는 창업 8년 만에 기업공개(IPO)를 본격적으로 준비하면서 이 같은 포부를 밝혔다. 김 대표는 2016년 ‘AI 신약개발은 IT보다는 바이오기술(BT) 출신 전문가가 이끌어야 한다’는 생각으로 파미노젠을 창업했다. 제네릭(복제약)에 의존해 왔던 국내 대다수 제약사도 AI 신약개발 솔루션을 도입해 새로운 패러다임의 신약 개발이 가능한 토양이 마련됐다는 판단에서다. 그는 파미노젠 설립 전 종근당(185750), 크리스탈지노믹스(083790) 등 국내 제약·바이오기업에서 수석연구원을 맡았던 인물이다.파미노젠은 최근 상상인증권과 업무협약을 체결하는 등 내년 코스닥 상장을 목표로 IPO에 박차를 가하고 있다. 김 대표는 IPO를 통해 파미노젠이 기술의 혁신성과 가치를 인정 받고, 대한민국을 대표하는 AI 딥러닝 기반 신약개발 기업으로 자리매김하길 바라고 있다. 그는 “대한민국이 IT 분야의 강국으로써 신약개발에도 IT·BT의 협업 성공모델을 보유한 나라로 자리매김하는 데 일조하고 싶다”고 말했다.신약 연구 초기 유효물질(Hit) 발굴에 국한돼 있는 국내외 AI업체와 달리 파미노젠은 신약개발 전반적인 과정에 필요한 시뮬레이션 기술을 보유하고 있다. 파미노젠의 AI 기반 신약개발 플랫폼 ‘루시넷’은 개발 초기 단계부터 선도물질 도출 단계 및 비임상 단계에 이르는 신약개발 전반적인 과정의 효율을 극대화한다. 5년 이상 걸리는 비임상 진입 전 단계를 6개월로 줄이고, 비용도 50억원 이상에서 5억원 미만으로 감축했다.파미노젠의 AI 기반 신약개발 플랫폼 ‘루시넷’의 신약개발 전주기 활용 이미지 (사진=파미노젠)루시넷 플랫폼은 세계 최대 용량인 4000억건의 신약 예비 화합물, 질환 유전자, 생체 내 단백질 등 18조개의 생화학 정보를 담고 있다. 파미노젠은 이러한 바이오 빅데이터와 인공지능 딥러닝 기술을 이용해 자체 혁신신약 파이프라인도 25개 확보했다. 그 외에도 다양한 제약·바이오기업과 신약 후보물질 발굴 연구와 비임상·임상을 위한 후보물질의 물성 예측, 독성 예측, 체내 분포 예측 등 다양한 AI 신약개발 서비스를 제공하고 있다. 이러한 기술력을 바탕으로 국내 제약·바이오기업은 물론, 다양한 기관들과 30건에 이르는 공동연구도 수행 중이다.파미노젠은 BT 기반의 신약개발 기술과 연구 역량 강화를 기반으로 AI 빅데이터 디지털 기술과 바이오 융합을 가속화할 계획이다. 신약개발 기간을 단축하고, 성공 확률을 높일 신약개발 플랫폼을 확장 개발해 개인맞춤형·만성질환 치료제 등 자체 혁신신약 파이프라인의 연구개발에 속도를 낸다는 방침이다. 암, 치매, 발달장애 등 바이오 난제 해결을 위한 연구도 확대할 예정이다.파미노젠은 핵심인력 대부분이 20년 이상의 제약 산업 경력을 가졌으면서 BT와 IT에 능한 전문가 위주로 구성됐다. 김 대표는 분자모델링 관련 업무 경력만 25년이며, 배수열 파미노젠 연구소장(이사)은 20년간 의약품 개발 관련 업무 경력을 쌓아왔다. 또한 파미노젠의 연구개발인력 중 92.3%는 신약개발 및 AI 석·박사다.파미노젠은 AI 신약개발 전문 인력의 중요성에 대해 절감하고 있다. 이 때문에 파미노젠은 산업통상자원부로부터 AI신약설계연구센터 설립 허가를 받고, 관련 인력을 양성하기로 했다. 김 대표는 “파미노젠은 신약개발과 보건 의료 분야에서 AI와 분자 모형화 신약 설계 전문 인력의 수요가 절대적으로 높아지고 있는 상황을 잘 알고 있다”며 “해당 센터를 통해 전문 인력 육성은 물론이고, 뜻을 같이 하는 다양한 제약·바이오기업과 함께 성장하는 연구생태계 구축에 이바지하려 한다”고 언급했다.최근 투자업계에서는 AI 신약개발에 대한 관심이 저조해지는 분위기다. AI 신약개발사들은 업계 안팎에서 뜨거운 관심을 받으며 대규모 투자 유치에 성공해왔다. 국내 AI신약개발사 25개사가 지난해 말까지 유치한 투자금만 4000억원대에 이른다. 그러나 투자금에 비해 대부분의 AI 신약개발사들이 뚜렷한 성과를 내지 못하고 있다. 국내 1세대 AI신약개발사인 스탠다임과 2019년 12월 코스닥 상장에 성공한 신테카바이오(226330)만 해도 2021년 말 매출액이 각각 5500만원, 3억1666만원에 불과하다.이런 상황에서 파미노젠은 AI 신약개발사로서는 드물게 지속적으로 매출이 증가하고 있다. 파미노젠은 최근 3년간 매출액이 2020년 2억4000만원→2021년 7억9000만원→2022년 10억원 순으로 성장했다. 뿐만 아니라 지난해에는 40억원가량의 정부 국책연구 수주에도 성공해 연구개발비 부담을 덜었다.김 대표는 “대부분의 신약개발 바이오벤처가 매출이 전무한 상태에서 파미노젠은 차근차근 매출을 높이며 안정적으로 회사를 운영하기 위해 모든 연구원들이 노력하고 있다”며 “파미노젠의 기술을 통해 단기간에 다국적사와 경쟁할 수 있는 최고의 컴퓨터 파워, AI 기술로 신약개발의 성공 신화를 쓰겠다”고 다짐했다.◇ 김영훈 파미노젠 대표 약력△1993년 숭실대학교 화학과 학사 졸업△1995년 숭실대학교 물리화학 석사 졸업△2009년 숭실대학교 계산화학 박사 졸업△2004년~2010년 종근당 수석연구원△2010년~2012년 이큐스앤자루(현 파나케이아) 연구소장△2012년~2014년 크리스탈지노믹스 수석연구원△2014년~2016년 분자설계연구소 부소장△2016년~현재 파미노젠 창업자·대표이사△2021년~현재 AI신약설계연구센터 설립·이사장△2022년 제약산업 혁신성과 실용화연계 우수전문가 포상(한국보건산업진흥원장 표창)
- 외부서 파악힘든 AI 신약개발기업 실상...알짜 기업은
- [이데일리 송영두 기자] 인공지능(AI)이 대세가 되면서 바이오 산업에서도 AI 신약개발 열풍이 거세지고 있다. 특히 AI 신약개발을 통해 얻을 수 있는 장점(기간 단축 및 비용 절감)이 어필되면서 관련 시장은 물론 AI 신약개발 기업 수도 빠르게 증가하고 있다. 하지만 여전히 성공 사례를 찾아보기 힘들고, 개별 기업의 기술 경쟁력을 외부에서 판단하기 쉽지 않아 투자자들의 투자 리스크가 크다는 분석이다.1일 한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터에 따르면 현재 국내 AI 신약개발 기업은 약 50여개사로 추정된다. 이들 기업 중 상당수는 최근 5년 사이 설립됐는데, 정보가 공개된 29개 기업에 대한 투자 총액은 6000억원에 달했다. 제약사부터 바이오 기업까지 AI 신약개발플랫폼 기업과 다양한 협업에 나서고 있을 정도로 업계 주목도가 높다. AI 신약개발 시장 규모는 2019년 약 6300억원에서 연평균 28.63% 성장해 2027년 약 4조7000억원에 달할 것으로 전망된다.신약개발 상용화까지 평균 10~15년이 걸리고, 조 단위 투자가 필요하지만, 성공률은 1만분의 1에 불과하다. 하지만 AI를 활용하면 △후보물질 탐색 단계에서 무한대에 가까운 물질 탐색 △소요 비용과 시간 대폭 축소 △임상 성공 확률이 높은 물질 발굴 등의 장점이 있다.문제는 AI 신약개발 기술과 기업들의 기술 경쟁력에 대해 외부에서 알수 있는 정보는 극히 제한적이라는데 있다. 성공 사례는 물론 기술과 관련해 공개된 자료도 많지 않고, 신빙성도 낮기 때문이다. 전문가들은 공통적으로 “AI 신약개발 기업의 기술 경쟁력을 외부에서 파악하기란 굉장히 어렵다. 대부분 기술 공개를 꺼린다”며 “기술에 대한 자신감 문제도 있고, 기술을 공개하는 순간 사업적인 우위가 없어질 것으로 생각하기 때문이다. 코카콜라가 제조 기술을 공개하지 않는 이유와 비슷하다고 보면 된다”고 말했다.이데일리는 투자자 보호 및 정보 불균형 해소 차원에서 AI 신약개발 업계 사정에 능통한 전문가 3인에게 관련 기업 투자 시 고려해야 할 포인트에 대해 질문을 던졌다. ◇협업·투자·합성랩 구축, 3가지 요소 살펴야디지털헬스케어 분야 투자 기업 A 대표, AI 신약개발 기업 B 대표, 자체 AI 신약개발 플랫폼을 갖춘 바이오 기업 C 임원으로 구성된 전문가들은 하나같이 민감한 문제라며 조심스러워하면서도 익명을 전제로 공통적으로 3가지를 강조했다. 이들은 AI신약개발업체가 제대로 된 글로벌 경쟁력을 갖추고 있는지 판단하기 위해서는 3대 요소를 확인해야 한다고 강조한다. △협업하거나 기술을 공유하는 확실한 파트너 확보 △신뢰할만한 기업 및 투자기관으로부터 자금 유치 △임상단계까지 진행할수 있는 AI신약개발력과 합성랩 구축 등이 그것이다.A 대표는 “직접적인 기술 경쟁력은 알기 힘들지만, AI 신약개발 기업의 경우 협업 파트너 또는 기술 사용 파트너가 어디인지를 파악하는 것이 좋다”며 “그 숫자가 증가하고 있는지도 확인할 필요가 있고, 어떤 기업이나 기관이 투자했는지도 보면 그 회사에 대한 경쟁력을 간접적으로 확인할 수 있다”고 말했다. B 대표는 “글로벌 기업 및 대기업 등 좋은 기업이나 하우스로부터 투자를 받으려면 심사과정에서 기술력에 대한 부분이 공개될 수밖에 없다”면서 “이 과정에서 비즈니스 모델도 고려하기 때문에 해당 기업 경쟁력을 평가하는데 좋은 지표가 될 수 있다”고 했다.C 임원은 “AI는 범용화된 기술로 봐야한다. 데이터가 좋아야 AI가 잘 돌아갈 수 있는데, 아직 오픈소스 데이터들은 정확도가 그리 높지 않다”며 “AI 신약후보물질을 수백만 개 설계하는 것보다, 신약이 될 만한 설계도를 선별하는 게 중요하다. 또한 후보물질 발굴 뿐만 아니라 임상 단계까지 적용 가능한 기술 확보 유무도 기업 경쟁력을 확인할 수 있는 수단”이라고 강조했다. 특히 그는 “AI 신약개발이 합성랩을 통해 데이터를 검증하고 알고리즘을 강화하는 것이 중요하다. 구축 및 실험 비용 등이 막대하게 소요되겠지만, AI 신약개발 기업 임장에서는 자체 실험을 통해 자사 AI를 검증하고 성능을 개선할 기회가 된다”고 말했다. 결국 합성랩 구축을 통해 AI 신약개발 기술력을 꾸준히 업그레이드 하고, 단순 후보물질 발굴만이 아닌 임상 적용까지 가능한 기업을 눈여겨봐야 한다는 설명이다. 국내 기업 중 합성랩을 구축하고 임상 적용이 가능한 플랫폼을 구축한 곳은 스탠다임, 팜캐드, 온코크로스, 파로스 등 소수에 불과하다.(자료=한국제약바이오협회)◇슈뢰딩거-스탠다임, 국내외 선두 비결 들여다보니세계 AI 신약개발 분야에서 가장 선두로 평가받고 있는 기업은 슈뢰딩거다. 슈뢰딩거는 1990년 설립된 이래 50여개가 넘는 신약개발 소프트웨어를 보유하고 있다. 마이크로소프트 창립자인 빌게이츠가 2010년부터 2019년 까지 지속 투자했고, 구글벤처스와 디어필드 같은 대형 기관도 투자했을 정도로 기술력을 인정받고 있다. 자체랩에서 신약개발도 하고 있고, 길리어드 사이언스, 사노피, 노바티스, 다케다 등 주요 글로벌 제약사와 협업하고 있다.국내에서는 스탠다임이 가장 높은 평가를 받는다. 2015년 설립된 스탠다임은 신약 타깃 발굴부터 후보물질 발굴 등 저분자 신약 발굴 전주기 플랫폼을 보유하고 있다. 특히 누적 투자 금액이 약 800억원을 상회하는데, 이는 국내 비상장 AI 신약개발 기업 중 가장 높은 규모다. SK케미칼(285130)과 카카오벤처스가 주요 투자자이며, 싱가포르 국부펀드 테마섹도 1000만 달러(120억원)를 투자했다. 협업 기업은 머크 라이프사이언스, SK케미칼, 한미약품(128940), HK이노엔(195940) 등으로, 합성랩까지 확보한 상태다. 합성랩은 AI 플랫폼이 발굴한 후보물질을 실제로 합성하는 곳으로, 합성 가능한 물질인지를 확인하고, 새로운 정교한 데이터를 자체 생성하는 합성연구소다. AI로 후보물질을 발굴해 그 데이터(설계도)를 고객사에게 전달하면, 고객사는 데이터 대로 합성을 해 단백질을 만든다. 하지만 데이터 대로 합성이 되지 않는 경우가 비일비재하다는 게 업계 전언이다. AI 결과가 좋게 나왔다고 하더라도 애초에 부정확한 데이터가 유입돼 실제와 차이가 발생하게 되는데, 이같은 오류를 줄이고 검증된 데이터를 확보하기 위해 필요한 것이 합성랩이다. 반면 몇몇 AI 신약개발 기업들은 시장 경쟁에서 뒤쳐지고 있다. 2020년 한 제약사는 AI 신약 기업과 신약개발 계약을 맺은지 얼마 안돼 계약을 해지했는데, 그 이유가 낮은 기술력 때문이었다. 신약개발 기업 에이디생명과학 자회사 에일론은 2018년 AI 신약개발 기업으로 설립됐지만, 모회사의 코스닥 상장 실패와 투자 유치에 어려움을 겪으면서 사명을 사피엔스바이오로 바꿨다. 현재는 모회사 신약개발에만 힘을 보태고 있는 것으로 파악된다. 2019년 국내 AI 신약개발 기업으로 최초로 코스닥 상장에 성공한 신테카바이오(226330)도 위기를 맞고 있다. 핵심 AI 플랫폼 계약 건수가 1건에 불과하고, 매출은 2년째 0원이다. 이렇다 보니 3개 연도 적자 행진을 이어가고 있고, 2년내 매출 30억 달성에 실패할 경우 관리종목 지정이 유력한 상황이다.
- [VC가 선택한 바이오]무니스·실비아헬스·메디르 등 투자 유치
- [이데일리 이광수 기자] 이번 주(1월 2~6일) 벤처캐피탈과 액셀러레이터, 상장법인 등을 통해서 투자금을 유치한 제약·바이오·헬스케어 기업이다. 스타트업의 경우 투자는 최초 투자 성격인 시드(seed), 그리고 그 이후 기업가치 상승과 횟수에 따라서 시리즈 A·B·C 등으로 이뤄진다. 일반적으로 시리즈C 단계 이후로는 프리(Pre) IPO 단계로 여겨진다.◇무니스, 프리 시리즈A 투자 유치 무니스가 프리 시리즈A 투자를 유치했다. 무니스는 개인 맞춤화 디지털 수면솔루션 앱 ‘미라클나잇’을 개발, 운영하고 있다.이번 투자는 디지털헬스케어파트너스(DHP)와 트랜스링크인베스트먼트, 블루포인트파트너스 등이 참여했다. ◇바이텔스, 삼분의일 피인수삼분의일이 슬립테크 경쟁력 강화를 위해 수면 데이터 기술 회사 바이텔스 지분 100%를 인수했다.바이텔스의 수면 측정 센서는 침대 밑에 설치만 하면, 수면 시 뒤척임, 수면 시간, 시간당 호흡수 등의 수면 생체 데이터뿐만 아니라 시간당 코골이 횟수 및 정보를 정밀하게 측정해 수면 무호흡증 여부를 스마트폰 앱을 통해 이용자에게 제공한다. 이 같은 기능 덕분에 바이텔스는 미국 클라우드 펀딩 사이트 ‘킥스타터’에서 4만 달러의 펀딩을 받았다.바이텔스 수면 센서삼분의일은 바이텔스가 보유한 수면 데이터 측정기술 뿐 아니라 수면 무호흡증 검출 알고리즘에 대한 독보적인 기술력에 주목했다. 바이텔스 수면 센서는 각종 성인병을 야기시키고 적극적인 의료적 치료가 필요한 수면 무호흡증 여부를 이용자에게 제공해 이용자 스스로 수면 장애 문제를 인지할 수 있게 한다. ◇에이인비, 시드 투자 유치에이인비(AinB)가 시드 투자를 유치했다. 유한양행(000100)과 메디톡스벤처투자가 참여했다. 에이인비는 이번에 확보한 투자금으로 항체발굴 AI 기술을 활용해 치료제로 개발가능한 물질을 확보할 계획이다. 에이인비는 삼성종합기술원과 삼성바이오에피스, 에이비엘바이오 등을 거친 박은영 대표이사와 삼성종합기술원, 스탠다임에서 근무한 서승우 최고기술책임자(CTO)가 지난해 9월에 설립했다.◇실비아헬스, 프리 시리즈A 투자 유치 실비아헬스가 프리 시리즈 A 투자를 유치했다. 투자에는 기존 투자사인 끌림벤처스와 신규 투자사인 D3쥬빌리파트너스, DSC인베스트먼트(241520), KB인베스트먼트 등 4개 기관이 투자에 참여했다.실비아헬스는 이번 투자에서 확보한 자금을 ‘실비아’ 솔루션 안전성과 임상적 유효성을 입증하는 동시에 해외 시장 진출을 본격적으로 추진할 계획이다. 실비아는 치매 예방 및 조기 진단을 위한 인지 기능 평가·관리 프로그램과 관련 활동을 제공하는 애플리케이션이다. 휴대전화(또는 태블릿PC)를 기반으로 사용자에게 치매 예방을 위한 맞춤형 프로그램을 제공하고 관련 활동을 일상생활 속에서 수행할 수 있도록 제시한다. 실비아헬스는 현재 대학병원 출신 인지·심리 전문가와 함께 실비아 콘텐츠 고도화에 주력하고 있다. 또 인디애나 대학교·조선대 병원과 공동으로 임상 연구를 진행하며 실비아 효과성을 검증하고 있다.◇메디르, 프리 시리즈A 투자 유치 비대면 진료 플랫폼 ‘메듭(MEDB)’을 운영하는 메디르가 후속 투자를 유치하며 총 66억원 규모로 프리 시리즈A 라운드를 마무리했다.이번 투자는 지난 3월 카카오벤처스와 두나무앤파트너스 등으로부터 21억원의 프리 시리즈A 투자를 받은 이후 9개월 만에 이뤄진 후속 투자다. 투자는 IMM인베스트먼트가 주도했으며 KT인베스트먼트와 기존 투자자인 500글로벌도 참여했다.2021년 설립된 메디르는 지역기반 비대면 진료 서비스를 제공한다. 메듭이라는 플랫폼 명칭에는 환자와 병원, 약국을 매듭처럼 안전하게 묶고 연결하는 역할을 하겠다는 뜻이 담겼다. 의학을 뜻하는 ‘메디컬(Medical)’과 끈을 이용해 잡아매는 ‘매듭’의 합성어다.다른 비대면 진료 플랫폼들과 차이점은 환자의 위치를 기준으로 2km 범위 내에 있는 제휴 병원만 연결된다는 점이다. 약국도 메듭과 제휴된 동네 약국을 환자가 직접 선택해 처방약 배달을 받을 수 있다.지난달에는 각종 시술·수술에 대해 병원 방문 없이 화상으로 상담할 수 있는 비대면 상담 서비스를 베타 출시했다. 여러 병원에서 다양한 상담을 받거나 먼 거리에 위치해 직접 상담이 어려운 사용자 등에게 효율적인 수단이 될 것이란 설명이다.
- 스탠다임, 가트너 '톱10 생성 AI 스타트업' 선정
- [이데일리 석지헌 기자] 인공지능(AI) 신약개발사 스탠다임이 IT 리서치 기업인 가트너(Gartner)의 보고서에서 생성 AI(Generative AI) 관련 핵심 벤더로 언급됐다.생성 AI는 글자 그대로 무엇인가를 만들어내는 AI로, 글을 입력하면 관련된 주제의 글, 그림, 비디오, 코드 등을 만들어주는 AI 도구를 뜻한다. 가트너는 지난해 10월, 2025년까지 대기업에서 내보내는 메시지의 30%가 이 기술을 통해 생성될 것이라고 전망한 바 있다.지난달 가트너가 최근 발표한 ‘2022년 핵심 기술 트렌드: 생성 AI 리포트(Top Strategic Technology Trends for 2022: Generative AI report)’는 기업 혁신을 위한 생성 AI 기술 도입의 중요성을 강조하고, 실제 생성 AI가 도입된 분야와 핵심 벤더를 소개했다. 보고서에 따르면, 신약 개발·헬스케어·광고·디자인 등의 분야에서 생성 AI가 활발히 사용되고 있다.생성 AI는 ‘생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Networks)’을 통해 데이터를 생성한다. 예를 들어 자동차와 버스와 같은 레이블이 지정된 데이터에 대해 교육을 받으면 학습 내용을 사용하여 본 적이 없는 다른 교통 메커니즘에 대한 데이터를 생성할 수 있다.신약 개발 측면에서 생성 AI는 정답과 후보 물질 구조의 관계를 학습하여 효율적으로 약물을 설계한다. 구체적으로는 생성 AI를 통해 이전에는 존재하지 않았던 새로운 물질 구조를 만들거나 부분적으로 알려진 물질 구조를 개선하고, 신뢰성이 떨어지는 것으로 입증된 약물 구조 영역도 파악한다.한편 이번 보고서에 언급된 스탠다임의 생성 AI 기술은 신규 물질 디자인 플랫폼인 스탠다임 베스트(Standigm BESTTM)로, BEST 플랫폼은 물질의 신규성, 특허성 및 백업 계획에 가장 큰 이점을 제공하는 스캐폴드(scaffold) 교체 기술을 포함한 다양한 생성 모델을 보유하고 있다. 분자 구조를 새롭게 디자인할 때 목적에 따라 분자의 가장 작은 단위인 원자 수준에서부터 스캐폴드의 수준까지 서로 다른 레벨에서 분자 구조를 변형할 수 있는 기술이므로, 히트 물질 발굴, 선도 물질 발굴 및 선도 물질 최적화 과정에 이르는 신약 탐색 과정의 모든 구조 변형 과정에 사용될 수 있다. 이 기술이 우수한 약효·약물성 예측 모델과 결합되면 우수한 선도 물질을 많이 확보하는 데 도움을 주고, 결국 신약 탐색 과정의 효율을 높일 수 있는 것이다.김진한 스탠다임 대표는 “세계적으로 검증된 기관의 리포트에 스탠다임의 AI 기술이 등재된 것은 의미가 크다”며 “자사 기술의 우수성을 바탕으로 현재 진행 중인 글로벌 사업에 박차를 가할 것”이라고 말했다.
- “상상치 못한 미래 엿보다”...‘대박 날 바이오 다크호스’[신간]
- [이데일리 유진희 기자] 이데일리 제약·바이오 프리미엄 서비스인 ‘팜이데일리’가 17일 신간 ‘2023 대박 날 바이오 다크호스’를 내놨다.(사진=이데일리)팜이데일리 소속 전문기자들이 수많은 제약·바이오 기업 중 성장 가능성이 가장 높은 39곳을 선별했다. 기자들이 대표자를 비롯해 주요 연구자들을 일일이 찾아가 만나 생생한 현장 정보를 담았다.제약·바이오산업에 대해 현재는 잘 모르지만 조금씩 공부하며 새로운 투자처를 찾고 있거나, 미래가치를 보고 장기간 함께 성장하는 기쁨을 만끽하길 원하는 투자자들을 위해 기획됐다. 누구나 손쉽게 파악할 수 있도록 제약·바이오 기업에 투자할 때 반드시 짚고 넘어가야 하는 요소인 대표자 및 주요 연구자들의 전문성, 연구개발(R&D) 상황, 임상시험 진척도, 라이선스아웃(기술수출) 등 성과, 시장 성장 전망, 재무 정보, 상장 여부(상장 준비 상황 포함)까지 차곡차곡 정리해 넣었다.총 6장으로 구성됐다. 1장은 ‘포스트 코로나의 블루오션, 백신과 진단 기술’이다. 수젠텍(253840), 쓰리빌리언, 에스엘에스바이오, 큐라티스, 타스컴, 피플바이오(304840)가 주인공이다. 2장은 ‘한계를 넘어서는 첨단 바이오 기술’이다. 네오이뮨텍(950220), 노브메타파마, 앱클론(174900), 엔솔바이오사이언스, 올릭스(226950), 큐로셀, 클리노믹스(352770), 테고사이언스(191420)가 실렸다. 3장은 ‘기술 진화의 초석, 플랫폼’이다. 강스템바이오텍(217730), 바이오에프디엔씨(251120), 아리바이오, 에이비엘바이오(298380), 올리패스(244460), 지아이이노베이션, 큐라클(365270)의 핵심 정보를 담았다. 4장은 ‘글로벌 스탠더드로 향하는 의료기기’다. 레메디, 레이저옵텍, 루트로닉(085370), 유엑스엔, 이오플로우(294090), 큐렉소(060280), 플라즈맵을 소개했다. 5장은 ‘디테일의 차이가 경쟁력의 차이’다. 셀리버리(268600), 스탠다임, 씨앤알리서치, 알테오젠(196170), 에이피테크놀로지, 이니바이오, 펩트론(087010)을 분석했다. 6장은 ‘친환경 시대의 신(新) 부가가치, 동식물 바이오’다. 애드바이오텍(179530), 옵티팜(153710), 제놀루션(225220)이 이름을 올렸다. 이데일리 제약·바이오 프리미엄 서비스인 ‘팜이데일리’가 17일 선보인 신간 ‘2023 대박 날 바이오 다크호스’의 목차.(사진=이데일리)투자와 업계 전문가들은 신간에 대한 추천을 아끼지 않았다. 황현순 키움증권 대표는 “이 책에는 상상하지 못한 미래를 엿볼 수 있는 다양한 제약·바이오 스토리가 가득 차 있다”며 “덤으로 얻어지는 투자 정보는 바이오 투자에 접근하기 어려웠던 독자들에게 많은 도움을 줄 것으로 확신한다”고 말했다. 지성배 한국벤처캐피탈협회 회장은 “바이오벤처기업은 우리나라 미래를 위한 가장 확실한 투자이자 선택지가 될 것”이라며 “무한한 잠재력이 있는 제약·바이오 기업이 궁금하다면 이 책에 언급된 기업들을 주의 깊게 봐야 한다”고 강조했다. 이승규 한국바이오협회 부회장은 “대내외 요인으로 시장 상황이 악화되면서 투자에 손을 놓고 있다”며 “비전문성 등이 주요 요인으로 이 같은 제약·바이오 투자 시장에 신간은 기업과 투자자 모두에게 오아시스 같은 역할을 할 것이라고 본다”고 설명했다. 김재교 메리츠증권 IND 본부장은 “신간에서는 미래를 이끌어 갈 대한민국 바이오 벤처기업들의 숨은 전략들을 엿볼 수 있다”며 “투자자와 예비 창업자 등 차세대 바이오산업의 맥을 제대로 짚고 싶은 사람들에게 이 책을 권한다”고 전했다. 최윤섭 디지털헬스케어파트너스 대표는 “인구의 고령화와 같은 사회 구조적 변화는 거스를 수 없는 흐름이고, 코로나19 팬데믹을 거치면서 바이오 헬스케어 산업의 중요성은 더 커졌다”며 “발로 뛴 취재를 통해 개별 기업에 대해 분석한 신간이 바이오 헬스케어 산업의 저변을 더 확대할 수 있길 기대한다”고 말했다.
- 제약바이오협회, 국내외 오픈 이노베이션 생태계 조성 박차
- [이데일리 나은경 기자] 한국제약바이오협회가 오픈 이노베이션 생태계 조성에 속도를 낸다. 기존 제약바이오산업 생태계를 아우르는 소통의 장을 마련하고 인공지능(AI)·빅데이터 등 4차 산업혁명 기술을 융합하는 디지털헬스케어 부문에도 보폭을 넓히겠다는 포부다.제약바이오협회는 오는 19일 제약바이오산업계의 오픈 이노베이션을 위한 자리를 잇달아 연다고 13일 밝혔다. 19일 오후 2시 경기도 용인시 GC녹십자 목암타운에서 ‘제1회 바이오 상생교류회’를 개최한다. 바이오의약품 개발에 대한 애로를 해소하고, 기업간 협업 및 상생 방안을 논의하기 위한 자리다. 제약바이오협회 바이오의약품위원회가 주관하는 이날 행사에는 제약바이오기업 연구소장과 바이오벤처 대표 등 국내 제약바이오 분야 연구자 100여 명이 한자리에 모일 예정이다.1부는 ‘바이오의약품 최신 기술 동향’을 주제로 △이중항체 플랫폼 개발 및 사노피와 성공적인 기술수출 사례(이상훈 ABL바이오 대표) △CHO세포주 개발 최신 기술동향(김연철 전 LG화학 박사) △항체 생산을 위한 배양공정 개발 및 품질 기반 주요 고려사항(안용호 KNBS&Ecell 부사장) △재조합단백질의 CMC 개발 전략 및 적용 사례(문재훈 GC녹십자 플랫폼 사이언스&테크놀로지 유닛장) △항체의약품 분리정제 전략(김재현 싸이티바 상무) △바이오의약품 개발에서 데이터 기반 의사결정의 중요성(조익현 프로티움사이언스 부사장) △바이오의약품 주사용 디바이스의 최근 동향 및 개발 사례(소진언 LG화학 연구위원) △항암치료를 위한 동종 CAR-NK 치료제의 최신 개발 동향 및 개발 사례(민보경 GC셀 세포치료연구소장) 등에 관한 발표가 예정됐다. 2부에서는 참가자들의 교류 행사를 진행한다.바이오의약품위원회 관계자는 “이번에 처음 개최하는 바이오 상생교류회는 기업과 연구자들이 활발하게 소통하고, 적극적으로 협력할 수 있는 기회가 될 것”이라며 “개발 과정에서 발생하는 애로사항을 해소하고 성공적인 상업화를 앞당기기 위한 자리가 되기를 기대한다”고 말했다.같은 날 오전 9시 50분부터 오후 2시30분까지 서울 방배동 한국제약바이오협회에서는 인공지능신약개발지원센터 주관으로 ‘제1회 AI 신약개발 오픈 이노베이션 행사’도 열린다. 제약바이오기업과 AI스타트업의 공동연구를 활성화해 AI 신약개발을 가속화하자는 취지다. 행사 1부 기술발표는 현장 또는 유튜브 생중계로 참가가 가능하며, 2부 파트너링 행사는 현장참가 방식으로 이뤄진다.인공지능신약개발지원센터 관계자는 “앞으로 제약바이오기업과 신약개발 AI스타트업간 오픈 이노베이션의 장을 지속적으로 열 것”이라며 “12월 개최 예정인 제2회 행사는 스탠다임, 팜캐드, 히츠, 카이팜이 참여해 보유 기술을 설명하고, 협업 매칭에 나설 예정”이라고 했다.협회는 지난 5월 글로벌 신약개발을 위한 한국혁신의약품컨소시엄(KIMCo) 차원의 자문위원회를 출범한 데 이어 6월 디지털헬스위원회, 7월 인공지능(AI)신약개발협의회를 잇달아 가동했다. 국내에서 뿐만 아니라 지난 3월 한·영 생명과학 웨비나와 지난 8월 한·중 제약바이오협회 오픈 이노베이션 포럼을 개최하고, 미국 보스턴에 진출하는 기업들에게 입주비 등을 지원하며 글로벌 오픈 이노베이션 활성화에 나섰다.향후에도 협회는 각사가 보유한 신약 파이프라인을 공유하는 오픈 이노베이션 플랫폼을 개설하고, 이와 관련한 정식 발표회를 개최하는 등 개방형혁신 행보에 박차를 가한다는 방침이다.한국제약바이오협회 전경(사진=한국제약바이오협회)
