인공지능(AI) 시장이 급성장하면서 각 산업 분야에서 보이는 AI에 대한 관심이 그 어느때보다 높다.
세계적으로 AI에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 한국신용정보원
자료에 의하면, 2019년 글로벌 AI 시장 규모는 전년 대비 32% 오른 262억 달러(약 28조 7,800억 원)를 기록했다. 오는 2025년에는 연평균 38% 이상 성장한 1,840억 달러(약 202조 1,200억 원) 규모가 될 전망이다. 국내 시장 역시 2019년 1조 5,000억 원에서 2025년 10조 5,000억 원에 이를 것으로 보인다.
AI가 다양한 산업과 결합하며 단순한 트렌드를
넘어 전 산업의 패러다임을 바꿀 핵심 동력으로 인식되고 있다. AI에 특히 주목하고 있는 제약바이오 업계에서는 신약개발에 AI 기술을 접목하는 시도가 눈에 띄게 늘고 있다. 신약개발은
개발 기간만 평균적으로 약 15년이 소요되고, 2조 원 이상의 비용이 든다. 그에 반해 성공률은 0.01~0.02%에 불과할
정도로 어려운 산업이다. 그러나 AI 및 빅데이터가 도입되면서 광범위한 탐색을 바탕으로 최적의 물질을 제시하고, 시행착오를 대폭 감소할 수 있는 플랫폼을 개발하는 AI 기반 신약개발사들이 등장하면서 임상 성공률이 크게 향상될 것으로 기대를 모으고
있다.
실제로 해외에서는 제약사와 AI 신약개발사와의 협업이 활발히 이뤄지고 있다. 영국 AI 신약개발사 ‘엑센시아(Exscientia)’는 ‘세엘진(Celgene, 현 BMS)’과 암 자가면역질환치료제 후보물질 발굴
관련 협업을 진행하며, 2,500만 달러(약 275억 원)와 성과에 따른 마일스톤 및 로열티 수령
계약을 체결했다. 아톰와이즈(Atomwise)의 경우 다국적 제약사 ‘일라이 릴리(Eli Lily)’와 10개 표적에 대한 신약 후보물질 발굴 공동
연구를 진행하며, 후보물질 1개당 100만 달러(약 11억 원)와 최대 5억 5,000만 달러(약 6,042억 원)의 마일스톤 및 로열티를 받을 수 있게 됐다.
글로벌 시장에서는 AI 신약 플랫폼 업체들의 기업 가치는 높게 평가받고 있다. 아톰와이즈의 경우, 시리즈A에서만 무려 4,500만 달러(약 536억 원)의 투자를 유치했다. 미국 나스닥 상장사 슈뢰딩거는 ‘제2의 테슬라’라고 불리며 시가총액 7조 원을 돌파했다.
미미했던 국내 AI 신약 플랫폼 시장도 신테카바이오(226330)를
중심으로 점차 활성화되고 있다. 신테카바이오는 신약개발 전주기에
적용이 가능한 AI 솔루션을 구축하며, 빠르게 입지를 다지고 있다. 합성신약 후보물질 발굴에는 딥매쳐(DeepMatcher), 바이오신약 후보물질 발굴 및 항암백신 신생항권 발굴에는 ‘네오스캔(NEOscan)’이라는 솔루션을 통해 신약개발
단계의 속도를 높이고 있다. 또한 약효예측 바이오마커 분야에서는 ‘지비엘스캔(GBLscan)’으로 항암제 바이오마커 개발 족으로도 사업을 확장하고 있다.
이미 국내 대형 제약사들도 신테카바이오의 솔루션 기술에 큰 관심을 가지고 있다. 한미약품그룹의 지주사인 한미사이언스(008930)는 지난 9월 신테카바이오와 코로나19 약물재창출 후보물질 개발을 위한 MOU를 체결한 데 이어, 최근 공동 연구 계약까지 체결했다. JW중외제약(001060) 역시 신테카바이오와 AI를 활용한 신약개발 협력을 진행하고 있으며, CJ헬스케어의 경우 면역 항암제 후보물질을 발굴하면서 6개월 만에 선도물질을 발견했다.
신테카바이오는 사업 확장성 측면에서도 좋은 점수를 받고 있다. AI 및 바이오 빅데이터 처리 기술은 물론, 한국전자통신연구원(ETRI)으로부터 획득한 ‘유전자 검사 전용 슈퍼컴퓨팅’ 등 자체 기술력을 보유하고 있다. 자체 컴퓨팅 센터 역시 보유하고 있는 만큼 알고리즘 업데이트 하는 과정도 수월하다. 주 사업인 신약개발 후보물질 발굴은 물론, 다른
바이오 영역 및 기타 다른 산업에도 솔루션 적용이 가능할 것으로 기대된다.
신테카바이오 관계자는 "자체 신약을 개발하여 기술이전을 하는 통상적인 바이오텍 비즈니스 모델은 잠재수익이 큰 대신 장기간에 걸친 비용투자가 필요하지만, 그 기간 동안 R&D 솔루션 세일즈를 통해 매출을 일으켜 자체신약 기술 개발비용을 충당할 수 있다"며 "또한 타 업체들과의 공동개발 및 R&D 솔루션 제공을 하는 과정에서 도출되는 인실리코(in silico) 데이터들은 신테카바이오 고유의 데이터 자산이 되고, 이것이 AI 모델의 학습과 효율성을 증진시키는 이점이 있다"고 설명했다.
