인공지능 신약 개발 (약물 타겟 발굴) 기업 현황/분석/포트폴리오 I: 스탠다임 / 팜캐드 / 바스젠바이오 / 디어젠 / 온코크로스 / 인세리브로 /파로스아이바이오 / 카이팜 / 메디사피엔스 / 바오..
본 포스팅에서는 지난 인공지능 혁신 의료기기 기업의 투자 포트폴리오 포스팅에 이어 인공지능 기술의 또 다른 적용으로 주목받고 있는 인공지능 신약개발의 기업 현황, 분석 및 투자를 위한 포트폴리오 구축을 소개하고자 한다. 인공지능의 도입은 신약개발의 기간을 단축하고 성공률을 높이기 위한 한 가지 방안으로 주목받고 있으며 현재 인공지능에서 가장 주목받는 방법론은 데이터를 기반으로 모델을 학습하는 기계학습 중 하나인 딥러닝이다
해당 기술은 아래 2022년 발표된 가트너사의 하이프사이클에서 나타난 바와 같이, 기술 관심 주기의 현재 위치에 근거해 적극적 (공격적) 투자 구간에 속한 것으로 볼 수 있다. 하지만 의료기술 적용에서 의료계 및 관련 산업이 매우 보수적인 것과 마찬가지로 신약 개발 및 임상시험 분야도 매우 보수적이고 많은 검증이 필요한 관계로 이를 감안해 기술 주기 분석결과를 투자 시 반영해야 할 것이다.
인공지능 신약 개발 사업 근거, 참여 기업 현황, 선정 기업 및 해당 기업의 최근 실적 분석은 아래와 같은 순서로 진행하였다. 여러 가지 이론적, 경험적 투자 / 포트폴리오 선정 핵심 원칙과 더불어, 각자의 투자 성향을 바탕으로 한 위기관리 기반의 분산 투자 포트폴리오 전략 및 실행을 기대한다.
| 1. 사업 근거 | 과학기술정보통신부 주관 2022년 ‘AI 활용 혁신 신약 발굴사업' 한국제약바이오협회 인공지능 신약개발 지원센터 인공지능 신약개발 협의회 |
| 2. 기업 현황 | 인공지능 신약개발 지원센터: 인공지능 신약개발 정보플랫폼 인공지능 신약개발 협의회 참여기업 인공지능 신약개발 플랫폼 |
| 3. 분석 대상 | 10 개 비상장 스타트업: 스탠다임 / 팜캐드 / 바스젠바이오 / 디어젠 / 온코크로스 / 인세리브로 / 파로스아이바이오 / 카이팜 / 메디사피엔스 / 바오밥에이바이오 아래 그림1의 "신약개발 단계별 AI 신약개발 기업의 사업 영역" 중 타겟 발굴 (target discovery) 단계: 기초연구를 통해 질병의 원인이 되는 단백질 (유전자)을 찾는 과정 |
| 4. 비즈맵 | 비상장 스타트업 기업 지수 (최근 5년 내외): 특허 출원 (연간) / 인력 충원률 (%) / 총 투자 유치 (억) THE VC 데이터베이스 참조 (더브이씨 (THE VC) - 한국 스타트업 투자 데이터베이스) |
| 5. 포트폴리오맵 | 비즈맵 기반: 투자 지수 설정 및 인공지능 신약개발 기업 대상 투자 포트폴리오 작성 |
1. 사업 근거:
인공지능 활용 신약 개발은 인공지능 모형을 활용해 표적 기전 분석, 후보물질 탐색 등 일련의 신약 개발 과정을 예측하고 효율화하는 기술 분야다. 과기정통부는 2019년부터 보건복지부와 함께 ‘인공지능 신약개발 플랫폼 구축사업 (2019 ~ 2021)'을 통해 인공지능 신약 개발 연구개발을 지원하였다. 이어서 추진하고 있는 ‘인공지능 활용 혁신신약 발굴사업 (2022 ~ 2026)'은 인공지능 모형 추가 개발을 통해 공공 플랫폼을 고도화하고, 인공지능 플랫폼을 직접 활용해 임상시험계획 (IND)을 신청할 수 있는 수준의 신약후보 물질을 개발함으로써 인공지능 활용 신약 개발의 구체적 성과를 도출하기 위한 후속 사업으로 진행 중이다.
2. 기업 현황:
한국제약바이오협회의 AI신약개발지원센터 (AI 센터)는 2022년 초부터 AI신약개발 회사들에 대한 정보를 수집하였고, 한국에서만 AI신약개발 회사를 50개 가까이 찾았다. 이들 중 상당수의 회사는 최근 5년 사이에 설립되었다. 그 외에도 제약바이오기업 중에서 AI를 도입한 기업까지 포함한다면 그 수는 훨씬 많아질 것이다. AI 센터는 2022년 7월 AI신약개발협의회를 조직하고 (표 1) 협의회 소속 기업들의 성공사례와 사업 분야에 대한 조사를 진행하였다. 아래는 해당 기업을 소개한 자료이다.
3. 분석 대상:
아래 기업은 위에서 소개된 인공지능 신약개발 기술을 적용한 기업 중 target discovery 단계에 속한 기업을 선별, 분석한 결과이다 (THE VC 참조). 기업 지수로는 비상장 스타트업 기업 지수 (최근 5년 내외)에 적합한 특허 출원 (연간) / 인력 충원율 (%) / 총 투자 유치 (억)를 선정하였다.
4. 비즈맵:
위에서 언급한 target discovery 단계 기업의 최근 5년 내외의 기업 지수 정보를 아래와 같이 정리하였고, 이를 기반으로 인공지능 신약개발 비즈맵을 구축하였다.
더불어 비즈맵을 이용한 비주얼 포트폴리오 구성은 아래와 같다. 점선 안쪽의 V-zone에 속한 기업은 현재 높은 인원 충원율을 보여주는 기업으로, 2사 분면 내에서는 낮은 특허출원을 보여주더라도 인력의 성장성으로 극복할 수 있는 잠재력을 갖고 있는 기업이라 하겠다. 반면에 1사 분면 내의 V-zone에 속한 기업은 높은 인원 충원률 및 특허출원을 보이는 안정적인 성장을 보이는 기업이다.
5. 포트폴리오맵:
위에서 구축한 최근 5년 내외의 인공지능 신약개발 비즈맵을 기반으로, 해당 기업 지수의 가중치를 근거로 계산한 투자 지수 기반의 포트폴리오맵을 구축하였다.
본 포스팅에서는 최근 과학기술정통부 정책에 근거한 인공지능 기술 기반 신약개발 기업의 투자 분석 및 이를 기반으로 디자인한 포트폴리오를 소개하였다. 다음 포스팅에서는 신약개발 단계의 둘째 단계인 drug discovery에 (치료용 후보 약물 발굴) 속한 AI 신약개발 기업에 대한 분석 사례를 소개하고자 한다.
# 본 내용은 저자의 주관적인 생각이며, 모든 투자에 대한 판단 및 책임은 투자자 본인에게 있음