투자 아이디어

바이오 혁신기업의
 
AI 전략
 

                                       By. 이프
 
▶ AI는 신약 개발 속도를 높이고 성공 확률을 끌어올리는 핵심 도구가 되고 있습니다.
 
▶ 일부 기업은 AI와 실험을 결합해 연구 효율을 높이고, 환자별 치료 반응까지 예측합니다.
 
▶ 실제 승인사례까지 나타나며 AI 신약개발 가능성이 현실로 입증되고 있죠.
 

 
안녕하세요 '이프' 입니다!
 
지난 포스팅에서는 신약 개발에 AI가 도입된 계기와 사례, 그리고 구글 딥마인드의 알파폴드가 AI 신약 개발에 어떤 변화를 불러일으켰는지 집중적으로 알아보았습니다.
 
▲ AI와 바이오의 첫 만남: 알파폴드가 연 신약개발 혁신 (1부)
 
이번 포스팅에서는 AI 신약개발을 주 사업으로 하는 회사들과, 실질적인 허가까지 가시적인 성과를 만들어낸 사례에 대해 확인해 봅시다.
 
 
 
 
 
■ AI 신약개발의 대장, 리커젼 파마
 

(출처: 리커젼 파마슈티컬 / 클릭 시 리커젼 파마슈티컬 홈페이지로 이동)
 
리커젼 파마(Recursion Pharmaceuticals)는 AI 신약개발의 글로벌 선두주자입니다.
 
2013년에 설립됐고, 2023년에 엔비디아로부터 5,000만 달러 투자를 받았으며, 2024년에는 경쟁사 Exscientia를 인수해 관심을 모았습니다.
 
 
◆ 리커젼의 강점 1: wet+dry, 한 몸처럼 운영
 
 · wet lab(실험실)과 dry lab(AI, 컴퓨팅)이 동시에 구축되어 있습니다.
 
 · 대부분 AI 기반 신약개발 기업은 AI 컴퓨팅 기술을 활용한 dry lab만 갖추지만, 리커젼은 실제 실험(wet)까지 같이 돌려 가설 검증과 물질 발굴 속도를 크게 단축합니다.
 
                       < 선도물질 최적화 소요 시간 >

(출처: 리커젼 파마슈티컬, 신한투자증권)
 
 
◆ 리커젼의 강점 2: 질병을 '현상'에서 본다 (PDD)
 
일반적으로 신약 개발 시에는 특정 질환의 원인, 타깃이나 유전자부터 파고듭니다.
 
리커젼은 반대로 세포가 실제로 어떻게 변했는지에 주목해 후보물질을 찾는 PDD(Phenotypic Drug Discovery) 방식에 강합니다.
 
덕분에 '최초 기전(first-in class)' 물질 발굴에 유리합니다.
 
이 방식은 질병의 복잡한 생물학적 변화를 종합적으로 반영해, 기존 타깃 중심 연구로는 찾기 어려운 혁신적인 신약 후보를 발굴할 수 있게 해줍니다.
 
리커전의 파이프라인 중 가장 앞서있는 것은 'REC-617(cdk7 타깃 항암제)'입니다.
 
Exscientia 인수로 확보했고, 진행형 고형암 환자를 대상으로 한 임상 1상 시험에서 다른 약물과 병용하지 않고 단독으로 투여했음에도 암 크기가 줄어드는 부분반응이 관찰됐습니다.
 
특정 난소암 환자에서는 16주 후 병변의 크기가 30% 이상 감소하고, 6개월간 약효가 지속되는 모습을 보여주며, 향후 임상의 기대감은 높아지고 있는 상황입니다.
 
                                            < 리커젼 파마슈티컬의 파이프라인 현황 >

(출처: 리커젼 파마슈티컬, 키움증권)
 
 
 
 
 
■ 신약 승인 가능성을 높여주는 AI
 
AI로 신약 후보물질을 찾는 것뿐 아니라, 허가 단계의 성공률을 높이는 데도 AI가 쓰입니다.
 
그 사례가 다트로웨이(Datroway, Dato-Dxd)입니다.
 

(출처: 다트로웨이 / 클릭 시 다트로웨이 홈페이지로 이동)
 
이 약은 암세포 표면의 'TROP2'라는 단백질을 겨냥해 공격하는 항암제입니다.
 
약물이 표적을 정확히 찾아가도록 설계된 ADC(항체-약물 결합체) 형태이며, 다이치산쿄와 아스트라제네카가 함께 개발했습니다.
 
문제는 환자마다 암세포에 나타나는 'TROP2' 단백질의 양이 크게 다르다는 점입니다.
 
만약 이 단백질이 거의 없는 환자에게 약을 쓰면, 효과가 없을 가능성이 높아 환자도 고생하고 의료보험 재정에도 부담이 되죠.
 
또한 이렇게 반응률이 낮으면 신약 허가 과정에서도 불리하게 작용합니다.
 
따라서 이 약에 잘 반응할 가능성이 높은 환자를 정확하게 찾아내는 것이 무엇보다 중요합니다.
 
 
◆ 다트로웨이 승인을 도운 QCS 플랫폼
 
아스트라제네카와 다이치산쿄는 AI를 활용한 디지털 병리 플랫폼 QCS(Quantitative Continuous Scoring)를 개발했습니다.
 
이 기술은 기존처럼 현미경으로 육안 평가를 하는 대신, 환자의 세포와 조직 단위에서 표적 단백질의 양을 숫자로 정확하게 측정합니다.
 
그 덕분에 TROP2 단백질이 많이 발현되는 환자만 골라내 치료 효과를 높일 수 있게 되었죠.
 
이 QCS 플랫폼은 다트로웨이가 비소세포폐암(NSCLC) 치료제로 미국 FDA의 신속 승인을 받는 데 결정적인 역할을 했습니다.
 
이를 통해 AI가 신약 개발뿐 아니라 최종 승인 과정에서도 실제로 큰 도움을 줄 수 있다는 사실이 입증되었습니다.
 
 
 
 
 
■ 마치며
 
오늘은 AI를 활용해 개발 속도와 성공률을 높인 리커젼 파마, AI로 환자를 정밀 선별하여 허가에 도움을 받은 다트로웨이 사례를 통해 AI가 신약개발 전 과정에서 '게임 체인저'임을 확인했습니다.
 
다음 글에서는 신약개발 '밖'의 바이오 분야에서 AI가 어떻게 쓰이는지도 살펴볼게요.
 
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■ 참고 글 
 

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[출처]
 · 키움증권 [Recursion Pharmaceuticals Class A(RXRX US) - 파이프라인 구조조정, 허리띠 졸라매기(신민수애널리스트)] 2025.05
 · 신한투자증권 [의료 서비스-팝업스토어 #3: 한미 의료AI 혁명의 게임체인저들 (신한투자증권 리서치센터)] 2025.03
 · 하나증권 [의료 장비 및 서비스 - AI 알고리즘이 제시하는 의료 AI의 미래 (하나증권 리서치센터)] 2025.03
 · 미래에셋증권 [의료 장비 및 서비스 - CES2025[헬스케어편] AI 생태계 확장으로 더 가까워진 의료서비스 (박선영, 김충현 애널리스트)] 2025.01
 · 한국산업기술진흥협회 [신약 개발 업계의 AI 활용 전망 (박준석 대웅제약 신약 discovery 센터장)] 2024.03
 

 
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