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[온코크로스 대해부]③394개 경쟁사 대비 차별점 갖춰야
  • AI 신약 개발 시장 연평균 40% 성장 전망
  • 전 세계 AI 신약 개발사 395개
  • 임상 성과 내는 게 관건
  • 등록 2022-02-11 오전 8:40:56
  • 수정 2022-02-11 오전 8:40:56
이 기사는 2022년2월11일 8시40분에 팜이데일리 프리미엄 콘텐츠로 선공개 되었습니다. 구독하기
[이데일리 김명선 기자] 온코크로스는 올해 상장 예비심사 청구에 나선다. 오는 3~4월에는 미국 법인을 설립하며, 글로벌 시장 판로 개척에 시동을 걸 계획이다. AI 신약 개발 시장 성장세는 뚜렷하다. 그러나 동시에 경쟁사도 많다. 차별화 전략을 어떻게 설계했는지, 실제 성과를 얼마나 낼지가 관건이다.

AI 신약 개발 시장 전망은 긍정적이다. 글로벌 마켓 인사이트에 따르면, AI 신약 개발 시장은 연평균 40%씩 성장해 2024년 약 4조8200억원에 이를 것으로 전망된다. 최근 암젠(Amgen), 머크(Merck), 아스트라제네카(Astrazeneca) 등 다국적 제약사들은 AI 신약 개발 플랫폼 관련 파트너십을 잇따라 체결했다.

이러한 움직임은 평균 15년 걸리는 신약 개발 기간을 단축하고, 개발 성공 가능성을 높이려는 데서 나온다. 한국보건산업진흥원 ‘인공지능(AI)을 활용한 신약 개발 국내외 현황과 과제’에 따르면, 글로벌 제약업계의 신약 개발 투자 규모는 2015년 1498억달러(약 179조원)에서 연평균 2.8%씩 증가해 올해 1820억달러(약 218조원)에 달할 전망이다. 그러나 투자 대비 신약 개발 생산성은 떨어지고 있다.

시장이 긍정적인 만큼 경쟁은 치열하다. AI 신약 플랫폼을 활용한 신약 상용화에 도전장을 내민 기업은 전 세계적으로 적지 않다. 영국 제약·바이오 전문투자 리서치사 딥파마인텔리전스(Deep Pharma Intelligence)가 발간한 ‘2021년 4분기 AI 신약, 바이오마커 개발 및 R&D 환경 시장 보고서’에 의하면, 현재 AI 신약 개발사는 전 세계에서 약 395개로 추산된다.

온코크로스는 약물 발굴부터 실제 개발까지 AI 신약 개발 전주기 단계를 아우를 수 있는 ‘엔드-투-엔드(End-to-end)’ 기업이다. (사진=온코크로스 제공)


온코크로스는 해당 보고서에서 약물 발굴부터 실제 개발까지 AI 신약 개발 전주기 단계를 아우를 수 있는 ‘엔드-투-엔드(End-to-end)’ 기업으로 이름을 올렸다. 김이랑 대표가 회사의 차별점으로 내세운 점도 이 부분이다. 보유한 세 개의 플랫폼을 바탕으로 약물 후보물질을 발굴하고, 임상에 어느 정도 진입하면 신규 적응증을 탐색하고, 상업화 이후에는 병용 약제를 발굴할 수 있다는 것이다.

그러나 AI 신약 발굴 분야 선두 기업 톱 33에 들지는 못했다. 나스닥 상장사인 슈뢰딩거, 엑센시아, 국내 AI 신약 개발사 중에는 스탠다임, 디어젠이 글로벌 유망기업 리스트에 이름을 올렸다.

업계에서는 얼마나 많은 제약사와 협력 중인지보다도 실제 임상 성과를 냈는지가 중요하다고 내다본다. 상용화된 신약이 없는 상황에서, AI 플랫폼을 활용해 블록버스터급 약물을 내놓으면 단숨에 주목받을 수 있다.

김 대표는 ‘예측 가능한 약물’을 위해 꾸준히 구축해온 데이터가 있기에 자신있다는 입장이다. 자체 개발한 약물 파이프라인도 플랫폼 기술력을 증명하는 데 도움이 될 것이라고 내다봤다. 그는 “AI 플랫폼을 가진 기업은 워낙 많으니, 실질적으로 결과를 입증해내는 게 중요하다’는 게 글로벌 업계 분위기”라며 “자체 파이프라인으로 데이터를 증명할 수 있는 게 강점”이라고 말했다.

어떻게 안정적인 매출을 올릴지도 관전 포인트다. 온코크로스 매출은 2020년 기준 9000만원 정도에 불과하다. 온코크로스는 세 개의 비즈니스 모델을 토대로 성장해나간다는 계획이다. △약물 후보물질 스크리닝 서비스로 일회성 수익을 창출하고, △AI 플랫폼 기술을 활용해 제약사와 약물을 공동 개발하며 마일스톤을 수령하고, △자체 신약 후보물질을 기술수출하는 방식이다.

김 대표는 “계약금을 한 번에 받아도 회계 기준상 분산돼 기재된다. 이 때문에 실제 수익보다 매출이 좀 더 적게 계산되기도 한다. 자체 임상 파이프라인을 기술이전했을 때 들어오는 수익이 가장 크다”며 “임상에 들어가거나 임상을 준비하고 있다는 얘기는 그 정도의 실험 데이터가 쌓였다는 점을 인정받은 것이다. 희소 질환과 난치성 질환, 암 등 개발 중인 약물 임상에 특히 집중할 생각”이라고 했다.

AI 신약 발굴 분야 선두 기업 톱 33. (사진=딥파마인텔리전스 보고서)


김명선 기자 sunlight@

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