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- 가던트헬스가 루닛과 손잡은 까닭...AI영상+액체생검 시장장악
- [이데일리 송영두 기자] 미국 거대 바이오헬스케어 기업인 가던트헬스(Guardant Health)는 2021년 7월 국내 바이오벤처 루닛에 전격 투자했다. 300억원 규모 전략적 투자 유치를 통해 루닛 2대 주주(지분 5.38%)에 올랐다. 이 전략적 투자를 성사시키면서 이 회사는 루닛과 액체생검과 AI영상진단을 병합하는 제품 공동개발에도 나섰다. 액체생검과 AI영상 진단을 결합, 향후 암 조기진단 시장을 선점하기 위한 혁신 전략으로 평가된다.액체생검 분야 글로벌 1위 기업 가던트헬스의 루닛(328130) 투자와 제품 공동개발은 암 조기진단 분야에서 의미가 상당하다는 평가다. 액체생검 기술로 성장한 나스닥 상장사 가던트헬스는 11일 기준 시가총액이 36억7800만 달러(약 5조 671억원)에 달한다. 암 조기진단 시장을 이끌 액체생검 선도기업이 한국의 작은 AI 영상진단 기업에 투자하고 제품 공동개발에 나선다는 사실은 당시 한국은 물론 세계에서도 주목받는 사례로 꼽혔다.관련 업계에 따르면 암 조기진단 기술은 암을 미리 발견하고 진단 정확도를 높여 암을 예방하거나 치료해, 수명을 증가시킬 수 있는 혁신적인 기술로 꼽힌다. 현재 암 조기진단 시장을 이끌어 나갈 기술로 AI영상 진단과 액체생검 기술이 주목받고 있다. 이들 기술을 포함한 글로벌 암 진단 시장은 연평균 6.1% 증가해 2030년 1623억 달러(약 220조 원)로 성장할 것으로 전망된다.(그래픽=이데일리 문승용 기자)◇액체생검-AI영상분석, 각각 장단점 명확액체생검은 혈액을 통해 병리 정보(질병)를 진단하는 기술로, 미량의 DNA 조각을 말초혈액에서 찾아 암을 진단한다. 반면 AI영상진단은 X선 촬영(X-ray), 컴퓨터 단층촬영(ct), 자기공명영상장치(MRI) 영상을 AI로 분석해 정밀 진단하는 기술이다. 액체생검 분야 대표적인 국내외 기업은 가던트헬스, Exact, Grail, GC지놈, 아이엠비디엑스(461030), HLB파나진(046210), 싸이토젠(217330) 등이고, AI영상진단 대표 기업은 스크린포인트, 큐어닷AI, 루닛, 뷰노(338220), 제이엘케이(322510), 딥노이드(315640) 등이 있다.각 분야 기업은 서로 시장 선점을 자신하고 있지만, 전문가들은 기술별 장단점이 명확하고, 직접적인 비교가 어렵다고 말한다. 먼저 액체생검의 경우 여러 장기에 발생하는 암을 초기 단계에 발견할 가능성이 높고, 유전체 정보를 조직검사가 아닌 혈액으로만 판별할 수 있다. 반면 분석 과정에서 고도의 기술과 많은 양의 데이터를 통한 연구가 필요하다. 분석 과정이 복잡하고 소요되는 시간도 길어 의료 현장에서 적극적으로 사용되지 않고 있다.업계 관계자는 “암은 DNA 변이로부터 발생한다는 점에서 액체생검으로 유전체 분석을 하는 방법론이 유리한 고지를 점령할 수 있다는 이론이 있다. 따라서 빅파마를 중심으로 액체생검 분석 과정에서 고도의 기술과 많은 양의 데이터를 통한 연구가 10여년간 이뤄졌다”면서도 “아직 기존 진단방법(영상진단, 내시경)보다 더 높은 민감도와 특이도의 결과를 내놓지 못하고 있다. 또한 검체 분석이 바로 이뤄지는 것이 아니고 검체 수탁기관에 의뢰해야 한다. 절차가 복잡하다 보니 의사 입장에서는 환자가 원하는 시간에 답을 줄 수 없다. 의료현장에서 잘 사용되지 않는 이유”라고 말했다.AI영상 진단은 특정 암종 및 장기에 해당하는 영역을 평가 분석할 수 있다는 장점이 있다. 또한 조기에 진단이 가능하고, 결과를 바로 확인할 수 있다, 여기에 AI영상진단 기업들은 영상이미지를 활용한 바이오마커를 통한 기술도 개발 중이다. 바이오마커를 이용, 유전체 분석으로 이해하기 어려웠던 암세포와 면역세포를 분석해 암 환자 치료 전략과 항암제 종류 선택 등 직접적이고 결정적인 근거도 제공할 것으로 예상된다 . 하지만 AI영상진단은 아직 충분한 모델 개발이 이뤄지지 않았고, 대규모 전향 임상연구가 극소수에 불과하다는 단점이 명확하다는 게 전문가 평가다.◇두 플랫폼 직접 비교 불가...대세는 액체생검과 AI영상 융합업계 관계자는 “액체생검과 AI영상진단을 head-to-head로 비교하는 것은 의미가 없다. 액체생검을 통해 얻을 수 있는 장단점과 AI영상검사를 통해 얻을 수 있는 장단점이 서로 상호보완적이기 때문”이라며 “각기 플랫폼을 경쟁 상대로 인식하고 따로 구분하기보다는 병합해 혁신적인 조기진단법을 개발하는 것이 유리하다”고 말했다.실제로 글로벌 암 조기진단 업계에서는 액체생검과 AI영상진단의 결합론이 나오고 있다. 암 진단 분야 최고 권위자인 버트 보겔스테인(Bert Vogelstein) 존스홉킨스 의과대학 교수는 2017년 미국암학회(AACR) 기조연설에서 “액체생검과 영상진단이 결합하면 암 조기진단 분야에서 확실한 시너지를 보일 것”이라고 내다봤고, 해당 이론은 이후 지속적으로 강조되고 있다. 액체생검 1위 기업 가던트헬스의 AI영상진단 기업 루닛 투자와 액체생검과 AI영상진단 융합 제품을 개발하고 있는 것도 이같은 주장을 뒷받침하는 사례다.AI영상진단 기업 루닛과 뷰노도 내부적으로 액체생검 등에 필요한 병리팀을 구축하고 있고, 중장기적으로 액체생검과 AI영상진단 통합 모델 개발을 계획하고 있다. 액체생검 기업인 아이엠비디엑스도 액체생검 기술의 고도화를 이룬 뒤 AI영상진단 통합 모델을 추진할 것으로 알려졌다.업계 관계자는 “글로벌 암 진단 시장에서는 액체생검과 AI영상진단의 통합론이 대세로 자리잡고 있다. 가던트헬스의 루닛 투자 역시 주력하는 액체생검에서 조직 유전체 병리 이미지 분석으로 사업을 확장, 제품 가치를 높이기 위한 전략이다. 액체생검과 AI영상진단을 병합하는 제품 개발에 나서고 있는 것”이라며 “액체생검과 AI영상분석 각각의 방식으로는 임상적 효용성을 확보하는 데 한계가 있다. 오히려 현존하는 모든 방법론을 병합할 필요성이 커지고 있다”고 말했다.
- [AI헬스케어 트렌드] 주가 상승 기대감 높은 미국 AI헬스케어 기업은
- [이데일리 김승권 기자] 미국 내 산업 전반에서 인공지능(AI) 기술 활용이 확대되고 있는 가운데 바이오·헬스케어 부문에도 AI기술 활용도가 크게 증가하고 있다. 16일 미국의 기업 지출 관리 회사 ‘램프’가 최근 포브스 50 기업과 주요 339개 기업의 1분기 지출 내역을 분석한 결과, 3곳 중 1곳의 기업이 인공지능(AI) 도구를 하나 이상 채택한 것으로 알려졌다. 또 기술 기업보다 의료 등 비 기술기업의 AI 채택이 급증한 것으로 나타났다.미국서 AI를 사용하는 기업은 올 1분기에 평균 150만달러를 지출했는데, 이는 전년 동기 대비 138%나 증가한 수치다. 즉 AI 사용 기업은 관련 지출을 두배 이상 늘렸다는 말이다.AI를 채택하는 산업군도 큰 변화가 있었다. 비 기술 분야 기업의 AI 채택이 빠르게 늘어나는 추세다. 대표적으로 의료 및 생명공학은 1년 새 AI 채택이 131%나 늘었다. 반면 기술 분야는 가장 느리게(45%) 성장했다.현재 미국 헬스케어 부문 중 AI 기술을 가장 빠르게 적용하고 있는 부문은 영상 진단, 조기 검진 부문이다. 다양한 의료 기관은 환자들의 건강기록, 의료 영상 등을 보고 AI를 통해 정확하게 진단, 치료를 결정하고 있다.AI 영상진단 기업 래드넷 주가 추이 (사진=인베스팅닷컴 월봉 차트 갈무리)또한 신약개발 부문도 주목받고 있다. 신약개발 과정 중에서 임상시험 등에 막대한 비용이 들어가는 상황에서 AI기술로 사전 조사, 임상단계, 제조단계, 인허가 결정 등 다양한 부문에서 나타날 수 있는 오류를 잡아내는 등 신약개발에 투입되는 시간과 비용을 아낄 수 있다. 실제로 신약 개발 과정에서 약물 발굴 시간을 15배 단출할 수 있으며 초 개발비용도 최대 70%까지 절감할 수 있다. 이외에도 눔, 유퍼 등 일반인들의 건강관리 플랫폼에도 AI 기술이 적극적으로 적용되고 있다. 미국서 시가총액이 높은 축에 속하는 AI헬스케어 기업은 AI영상진단 △래드넷(RDNT), AI신약개발사에 △리커전파마슈티컬 △슈뢰딩거, 항암제 개발회사에 △엑센시아(EXAI) 등이다. 이들 기업은 모두 시총이 2조원 이상이다. 특히 유방 촬영 사진 판독에 AI를 활용하는 영상 진단 회사인 래드넷의 주가는 올해 70% 이상 급등했다. 미국 의료AI 주식 중 가장 가파른 주가 상승세를 보여주고 있는 기업이다. 신약 개발에 쓰이는 AI 소프트웨어를 개발하는 슈뢰딩거(SDGR)와 리커전파마슈티컬의 주가는 작년 크게 상승했지만 올해 주춤한 상황이다. 아테리스도 주목받는 기업이다. 2011년 미국에서 설립된 아테리스는 데이터에 기반한 정확한 진단과 치료 결정을 지원하는 AI 의료영상 업체다. 이 회사는 방대한 심장 자기공명영상(MRI) 데이터를 클라우드에 축적하고 딥러닝으로 진단을 지원하는 소프트웨어(SW)를 개발해 2017년 클라우드 기반 딥러닝 분야에서 세계 최초로 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받았다. 현재 골절, 기흉, 폐 결절, 뇌졸중, 유방암 감지 등 다양한 영역에서 AI 기반 영상 진단 SW를 제공하며 아테리스가 개발한 3차원(3D) 및 4차원(4D) MRI 영상은 심장의 혈류를 사실적이고 입체적으로 시각화해 효과적이고 정확한 영상 진단을 지원한다.
- GS벤처스, 'GSV Tech Day'에서 배터리 혁신 기술 공유회 열어
- [이데일리 하지나 기자] GS벤처스가 10일 오후 4시부터 8시까지 GS 타워에서 ‘GSV Tech Day’를 개최했다. ‘GSV Tech Day’는 GS 가 투자한 포트폴리오 스타트업이 한 자리에 모여 기술교류와 협력의 기회를 탐색하는 장이다. 올해에는 ‘배터리의 미래’를 주제로 배터리 관련 기술을 보유한 스타트업 8곳의 경영진과 함께 GS에너지, GS건설 등 배터리 연관 신사업을 추진하고 있는 GS 계열사 임원진이 참여했으며, 저마다 보유한 기술을 소개하고 현안 과제와 고충사항 등을 나눴다.주요 참가 기업으로는 그린 미네랄(리튬 재활용 바이오 기술), 듀오픽스레이(산업용 X-ray 디텍터 기술), 딥스마텍(고분자상온코팅/배터리핵심소재), 에스디티(배터리소재 및 BP분석센서 기술), 에바사이클(폐배터리 재활용 전처리 기술), 에이코트(ALD 양극재 코팅 기술), 고이쿠 배터리(초고속 배터리 진단 기술), 미트라켐(차세대 LFP 양극 소재 기술) 등 8곳이다. GS벤처스가 ‘배터리의 미래’를 제로 GSV Tech Day를 열고, GS 가 투자한 배터리 연관 기술 보유 스타트업과 함께 교류 협력의 기회를 가졌다. 사진 왼쪽부터 9번째 GS벤처스 허준녕 대표가 스타트업 경영진과 함께 했다이들 중 미트라켐은 최근 미국 GM이 투자한 LFP 배터리 회사로 알려지면서 주목받고 있는 실리콘밸리에 위치한 회사로서 일찍이 GS 그룹의 북미지역 신기술 투자를 담당하고 있는 GS퓨처스가 발굴하면서 GS 그룹과 관계를 이어오고 있다. 특히 GS 그룹 내에서 폐배터리 재활용 관련 신사업을 추진하고 있는 계열사의 실무 임원들이 함께 자리해 신기술 탐색과 구체적인 사업화 관점의 논의가 즉시 이뤄질 수 있었다. GS 에너지는 포스코와 포스코GS에코머티리얼스 합작사를 설립해 폐배터리 리사이클 사업을 본격화했으며, GS건설이 포항에 폐배터리 재활용 공장을 짓고 있다. 나아가 GS칼텍스의 주유소와 GS차지비의 전기차 충전, GS엠비즈의 자동차 경정비 역량을 통해 향후 폐배터리 관련 신사업을 위한 밸류체인을 착실하게 준비해 나가고 있다.GS벤처스는 2022년 GS 그룹의 첫 CVC(기업형 벤처 캐피털)로 출범한 이후 GS 그룹 계열사들과 함께 벤처 펀드를 조성해 적극적으로 스타트업에 투자해왔다. GS 그룹 허태수 회장이 ‘스타트업 벤처과 함께 하는 미래성장’을 그룹의 핵심 성장전략으로 내세우면서 적극적인 투자활동을 펼쳐왔다. 지금까지 총 23개의 스타트업에 직접 투자했으며, 단순히 재무적 성과를 목표로 하는 일반적인 벤처 캐피털과는 달리 GS 그룹 계열사와 투자 스타트업, 그리고 스타트업들 간의 전략적 협력을 촉진하고 함께 성장하는 비즈니스 생태계를 구축해 나가고 있다.
- 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.
- 루닛, 美 아스코서 임상 결과 발표...유방암 치료 대상자 AI로 더 잘 발견
- [이데일리 김승권 기자]루닛이 HER2 음성으로 분류돼 표적치료를 받지 못했던 유방암 환자를 AI를 통해 초저발현으로 세분화해 치료 대상을 확대할 수 있음을 확인했다. 루닛(328130)은 5월 31일부터 6월 4일까지 미국 시카고에서 열리는 ‘2024 미국임상종양학회(ASCO 2024)’에서 AI 바이오마커 플랫폼 ‘루닛 스코프’를 활용한 연구 성과 7편을 발표한다고 27일 밝혔다.이번 ASCO 2024에서의 가장 주요 연구로 루닛은 항암치료표적 중 가장 잘 알려진 HER2(인간표피 성장인자 수용체2) 초저발현(Ultra-low) 유방암 환자군 분류에 대한 연구결과를 공개한다. 최근 HER2 표적 항체약물접합체(ADC)가 HER2 저발현 유방암에서도 치료 효과를 보인다는 것이 밝혀지며, 기존에 HER2 음성으로 분류되던 유방암 환자 중 HER2 초저발현군을 찾는 것이 중요해졌다.◇ 루닛스코프, 유방암 환자 초저발현으로 세분화루닛은 루닛 스코프를 활용해 HER2 음성으로 분류된 유방암 환자 401명의 조직 슬라이드를 분석한 결과, 기존 방법으로 HER2 점수가 0인 환자의 23.6%가 HER2 초저발현군으로 볼 수 있음을 확인했다.HER2 발현 1+로 판독된 환자에서도 HER2 발현 정도를 더 세밀하게 구분할 수 있었고 이 중 51.9%의 환자에서 더 높은 HER2 발현 양상을 보였으며 이 비율은 지난 2022년 ASCO에서 발표된 ‘엔허투(성분명 트라스트주맙·데룩스테칸)’ 3상 임상시험(DESTINY-Breast04) 결과에서의 HER2 저발현 유방암 환자 대상 HER2 표적치료제 객관적 반응률(ORR) 52.3%와 유사한 수준이었다. 이번 연구는 기존에 HER2 음성으로 분류돼 표적치료를 받지 못했던 유방암 환자를 AI를 통해 초저발현으로 세분화해 치료 대상을 확대할 수 있음을 시사한다.루닛스코프 사업구조 (자료=루닛, DS투자증권)이어 루닛은 딥러닝 기반 흉부 CT 영상 분석을 통한 비소세포폐암 환자의 면역항암제 반응 예측 결과를 선보인다. 환자 약 2,000명을 대상으로 학습한 AI 모델이 치료 반응군으로 예측한 환자의 치료 실패 후 다른 치료로 전환될 위험성과 사망 위험도가 모두 각각 42% 감소했고 중앙생존기간(Median OS)도 중앙 16.5개월로 비반응군의 7.6개월에 비해 2배 이상 길었다.특히, 이번에 새로 개발한 CT AI 모델과 기존의 루닛 스코프IO 모델, 그리고 기존의 알려진 PD-L1 바이오마커를 모두 활용할 경우, 치료 반응 예측의 정확도가 더욱 향상되어, 세 모델이 모두 치료반응군으로 예측한 환자군의 경우 면역항암제 치료 후 중앙생존기간이 32개월까지 증가됨을 확인할 수 있었다.루닛은 AI를 활용한 호르몬 수용체 양성 조기 유방암 환자의 예후 예측 연구 결과도 공유한다. 연구진은 H&E 염색 슬라이드에 AI 모델을 활용할 경우, 기존 검사법의 AI 예측 정확도 결과 및 상대위험비(HR) 예후를 높은 성능으로 예측할 수 있음을 확인했다. 이에 따라 루닛은 글로벌 제약사와 함께 호르몬 수용체 양성 유방암의 새로운 치료 방침으로 AI 모델을 활용하는 방안을 논의하고 있다.◇ 루닛스코프, 바이오마커 활용성 높아졌다또한, 루닛은 국내 면역항암제 개발사와 협업한 항 CD47 신약 후보물질에 대한 1a상 임상 결과를 공개한다. 이 신약은 진행성 고형암 환자 12명을 대상으로 한 임상시험에서 50%의 질병조절율(DCR)과 33.3%의 임상적 이득율(CBR)을 보였다. 특히 AI를 활용한 바이오마커 분석 결과, 암 조직 내 특정 대식세포 밀도와 치료 반응 간의 상관관계가 확인돼, 향후 AI 기술이 신약 개발에서 효과 예측 바이오마커로서 큰 역할을 할 것으로 기대된다.마지막으로, 루닛은 미국 스탠포드 대학병원, 그리고 노스웨스턴 대학병원 등과 협업하여, 루닛 스코프IO로 악성 흑색종 환자 대상 면역항암제 반응성을 예측하는 연구 결과, 비소세포폐암 3차 림프구조(Tertiary Lymphoid Structure, TLS)를 AI 로 예측하는 연구 결과도 발표할 예정이다.서범석 루닛 대표는 “세계 최고 권위의 암 학회인 ASCO에서 AI 기술을 활용한 암 진단 및 치료 연구 성과를 꾸준히 발표하고 있는 것은 루닛이 글로벌 의료AI 시장을 선도하고 있음을 방증한다”며 “앞으로도 의료 현장과 긴밀히 소통하며 임상적 니즈를 반영한 AI 기술 고도화에 매진할 것”이라고 말했다.한편, 이번 ASCO에서 발표되는 연구들에 활용된 루닛의 AI 바이오마커 분석 플랫폼 ‘루닛 스코프’는 면역항암제, 4세대 항암제라고도 불리는 ADC 등의 임상시험에서 성공율을 높이고 연구 기간과 비용을 단축시킬 수 있어, 제약사들에게 경쟁력 확보의 핵심 수단 중 하나가 될 것으로 기대된다.
- 과기정통부, 우주청 개청에 따라 연구개발 분야 조직 개편
- [이데일리 강민구 기자] 과학기술정보통신부가 우주항공청 개청에 따라 우주 관련 조직이 우주청으로 이관됨에 따라 대대적으로 조직을 정비한다.과기정통부는 관계부처 협의 등을 거쳐 만든 과기정통부 직제, 직제 시행규칙 개정(안)을 오는 27일자로 시행한다고 26일 밝혔다.(사진=과학기술정보통신부)이번 조직개편에 따라 우주 관련 조직과 기능이 우주청으로 이관되면서 연구개발 분야 조직이 재정비된다. 특히 지난 10여년간 변화 없이 유지돼 온 연구개발정책실이 부서별 명확한 임무 부여, 환경변화 대응 기능 재조정에 따라 개편된다.우선 기초원천연구정책관은 기술분야별 조직으로 정비해 혁신적이고 도전적인 연구개발을 지원한다. 첨단바이오, 반도체, 이차전지, 미래소재 등 전략기술 분야를 중심으로 세계 최고 수준의 원천기술 확보라는 부서 임무를 갖고, 기초연구와의 연계도 강화할 계획이다.우주 정책과 사업을 담당하던 2개 과가 우주청으로 이관되는 거대공공연구정책관은 기술 분야 간 융합과 연구개발 주체 간 협력을 지원하는 임무지향형 조직으로 바뀐다.담당관의 명칭은 공공융합연구정책관으로 바꾸고, 과학기술을 활용한 사회문제 해결을 위한 전담부서(공공융합기술정책과)를 신설한다. 또 핵융합·청정 수소 등으로 대표되는 미래 에너지 기술과 가뭄·홍수 등 빈번해지는 기후 재난에 대비해 기후 적응 기술 개발을 전담할 미래에너지환경기술과도 새로 만든다. 안정적 에너지원 확보와 탄소중립의 두 마리 토끼를 잡기 위한 원자력연구개발 전담부서도 확대 개편해 SMR 등 혁신형 원자력 기술개발과 우수한 국내 원자력 기술의 해외 진출을 지원한다.이 밖에 가속기를 비롯한 대형연구시설의 운영·활용을 고도화하고, 대형연구시설이 연구개발 주체 간 협력 플랫폼으로 자리매김하도록 공공연구인프라혁신과도 신설한다. 연구 데이터의 체계적 활용·확산 정책도 수행할 계획이다.이 밖에 과학기술일자리혁신관은 연구성과혁신관으로 개편된다. 연구성과혁신관은 공공기관 지정 해제 이후 자율과 책임에 기반한 정부 출연연구기관의 혁신을 지원하고, 관계부처와 협업해 딥사이언스 스타트업 창업, 대학·출연연 간 칸막이 해소 등 연구성과가 경제·사회 부가가치 창출로 이어지도록 관련 정책을 수립할 예정이다.이창윤 과기정통부 1차관은 “우주 기능 이관 이후의 과기정통부 연구개발 분야 개편을 준비해왔다”라며 “이번 조직개편이 하드웨어적인 조직 정비에 머물지 않고, 글로벌 과학기술 강국 도약, 국민 삶의 질 제고의 임무 완수를 위한 부처 내·외 협업 활성화, 현장 중심의 일하는 방식 혁신 등 소프트웨어 혁신으로도 이어지도록 하겠다”라고 말했다.
- 더인벤션랩, 딥테크 초기펀드 결성…전동수 전 삼성전자 사장 합류
- [이데일리 김현아 IT전문기자] 스타트업 초기투자기관이자 팁스 운영사인 더인벤션랩(대표 김진영)이 삼성그룹 전 고위직 임원들과 함께 딥테크 전문 초기펀드를 결성했다. 이번 펀드는 전 삼성전자 및 삼성SDS 사장을 역임한 전동수 사장을 비롯한 삼성그룹사 부사장급 이상 고위직 임원, 대기업 퇴직 임원, 대학교수, 시스템반도체 상장사 오너경영진이 출자자로 참여하며 그 규모는 20억 원에 이른다.전동수 사장은 최근 반도체, 소부장, IT, 바이오, 솔루션 및 서비스 산업에서 30년 이상의 경력을 가진 전문가 그룹 ‘아브라삭스(Abraxas)’를 설립했다. 이 그룹은 전동수 사장을 포함하여 다양한 산업 분야에서 기술연구개발, 사업화, 마케팅, 스마트팩토리 등 모든 영역에서 활동한 전문가들로 구성되어 있다.전동수 전 삼성전자 사장은 “삼성그룹 부사장급 출신이 주류를 이루지만, 타기업의 은퇴 고위임원과 대학교수 등의 멤버도 영입하여 산업별 자문 영역의 커버리지를 확대할 예정”이라며, “단순 재무적 투자자에서 벗어나 초기 창업 기업에 재능을 전수하고 팁스 연계 초기투자까지 진행하여 실질적인 성과를 만들어 내겠다”고 밝혔다.전동수 전 삼성전자 사장더인벤션랩은 이미 3년 전부터 기술 기반 초기 창업 스타트업에 대한 전문적인 초기투자 및 재능 나눔을 실현하기 위해 ‘디지털 이노베이션 투자조합’을 공동 결성한 바 있다. 이 조합은 16개 기업에 약 20억 원 규모의 선제적 투자를 집행했고, 이들 기업은 생존률 100%, 팁스 선정비율 85%, 후속투자 유치률 43%라는 우수한 성과를 거두고 있다.올해부터는 초격차 신기술 10대 분야를 중심으로 딥테크(Deep Tech) 영역의 스타트업에 주목적 투자하는 ‘디지털 이노베이션 투자조합 4호’를 결성해 7월부터 본격적인 재능 나눔과 초기투자를 진행할 예정이다. 본 펀드는 팁스 및 딥테크 팁스와 연계하여 시드투자를 집행하며, 시스템반도체, 우주항공, 생성형 AI, 로보틱스 등 분야에 우선적 투자를 진행할 계획이다. 또한, 아브라삭스 멤버들이 투자 대상 기업에 전문적인 자문 및 어드바이저리 서비스를 제공할 예정이다.전동수 전 사장은 본 펀드의 투심위원장을 맡을 예정이며, 삼성전자 의료기기사업부 조재문 부사장, 전 삼성SDS 김호 부사장, 전 삼성전자 VD사업부 이효건 부사장 등 삼성그룹 계열사 및 국내 굴지의 임원 출신들이 출자자 및 어드바이저로 참여한다.더인벤션랩 로고더인벤션랩 김진영 대표는 “삼성그룹에서 30년 이상 경험을 쌓은 출자자들과 함께 초기 스타트업이 겪는 기술사업화, 인사조직, 마케팅, 해외진출 등의 문제를 해결하는 CoS(Chief of Staff) 서비스를 제공할 예정”이라며, “딥테크 분야 초기 스타트업이 필요로 하는 자문서비스를 특화하여 제공하겠다”고 밝혔다.본 펀드의 투자 후보 기업은 펀드 소진 시까지 상시 모집하며, 정규 IR을 통해 투자 집행을 빠르게 진행할 계획이다. 펀드 관련 정보는 아브라삭스 웹사이트에서 확인할 수 있다.
- '7월 美 론칭' 뷰노, 하이브리드 영업 승부수...첫 흑자 보인다
- [이데일리 송영두 기자] 뷰노가 올해 미국 시장 첫 진출에 나선다. 인공지능(AI) 기반 뇌 정량화 의료기기 뷰노메드 딥브레인이 공식 론칭을 앞두고 있고, 연내 뷰노메드 딥카스, 뷰노메드 체스트 엑스레이도 미국 식품의약국(FDA) 허가가 유력하다. 특히 회사는 그동안 알려졌던 완전 직판이 아닌 부분적인 직판과 파트너사의 협력을 아우르는 하이브리드 영업으로 올해 분기 흑자 전환이 가능할 것으로 보고 있다.15일 뷰노(338220)는 올해 1분기 연결기준 매출액 55억4000만원, 영업적자 38억6307만원으로 집계됐다고 밝혔다. 매출은 전년동기 대비 약 212% 증가했고, 영업적자는 약 9% 감소한 수치다. 이는 핵심 제품인 뷰노메드 딥카스(심정지 조기진단기기)의 국내 매출 증가가 원인으로 꼽힌다.그동안 영업적자를 이어오던 뷰노는 올해 분기 흑자전환을 자신하고 있다. 뷰노메드 딥카스의 국내 실적 성장과 함께 뷰노메드 딥브레인 미국 출시가 임박했기 때문이다. 올해 뷰노 실적 전망치는 매출 307억원, 영업적자 2억원이다. 시장에서는 뷰노가 딥브레인은 물론 딥카스 등 핵심 제품이 미국 시장에서 성공적인 론칭이 이뤄지면 연내 흑자전환도 가능할 것으로 기대한다.뷰노메드 딥브레인.(사진=뷰노)◇7월 딥브레인 美 출시...미국발 매출 첫 신호탄뷰노가 올해 분기 흑자구조로 전환하고, 연내 혹은 내년 연간 영업이익을 내는 기업으로 성장하기 위해서는 미국발 매출이 필수적이라는 분석이다. 뷰노의 핵심 제품인 뷰노메드 딥카스는 미국은 물론 해외 매출이 전혀 없고, 뷰노메드 체스트 엑스레이(흉부 X-Ray 판독 보조 솔루션), 뷰노메드 딥브레인 등의 진단솔루션에서 일부 해외 매출이 발생하고 있지만 역시 미국발 매출은 없는 상황이다. 진단솔루션의 해외 매출은 전년동기 대비 190% 증가했지만, 워낙 규모가 작은 탓에 1분기 뷰노 해외 매출은 총 3억5600만원에 불과하다.뷰노 측은 올해 여러 제품을 미국 시장에 출시하고 신규 매출을 발생시킨다는 전략이다. 그중에서도 뷰노 최초로 미국에 론칭될 제품은 지난해 10월 FDA 허가를 획득한 뷰노메드 딥브레인이다. 해당 제품은 딥러닝을 기반으로 뇌 MRI 영상을 분석해 뇌 영역을 100여개 이상으로 분할(Parcellation)하고 각 영역의 위축 정도를 정량화한 정보를 1분 내 제공하는 AI 의료기기다. 회사 측은 미국에서 오는 7월 말 공식 론칭한다.뷰노 관계자는 “딥브레인은 오는 7월 28일부터 8월 1일까지 미국 필라델피아에서 개최되는 AAIC 2024(미국 알츠하이머협회 국제 콘퍼런스)에서 공식 론칭할 예정”이라며 “그간 시장 조사 및 사업 전략 등을 고민하는 시기를 거쳐 론칭 시기를 결정했다”고 말했다. 딥브레인이 주목을 받는 것은 환자에게 본격적인 치매 증상이 나타나기 전 이른 단계인 주관적 인지저하(SCD) 환자에서도 알츠하이머병을 진단할 수 있는 가능성을 제시했다. 즉 뷰노메드 딥브레인을 통해 알츠하이머 조기 진단이 가능함을 입증해 미국 시장에 안착할 것이라는 게 회사 측 설명이다.글로벌 시장조사 전문기관 마켓리서치퓨처(MRF)에 따르면 알츠하이머 진단 시장은 2023년 약 5조4000억원에서 연평균 9% 성장해 2032년 약 10조5600억원 성장할 전망이다. 특히 지난해 바이오젠과 에자이가 공동개발한 알츠하이머 치료제 레켐비(성분명 레카네맙)가 허가를 받으면서 뷰노메드 딥브레인의 활용도가 더욱 높아질 것이란 분석이다. 현재 미국 시장에는 MRI 기반 뇌 정량화 시장 기준 경쟁 기업은 코어텍.ai(Cortechs.ai), 아이코메트릭스(Icometrix), 퀀팁(Quantib), 브레인리더(BrainReader)가 있다.뷰노 관계자는 “경쟁사 대비 임상적 유효성 차원의 강점이 있다. 우수한 한국 의료 인프라를 기반으로 한 임상 최적화(1분 내 분석)를 시켰고, ‘주관적 인지저하’와 같이 아주 초기 단계 치매도 MRI를 분석해 확인할 수 있는 가능성을 입증했다”며 “AI 기반 MRI 분석 조기 진단 영역을 지속 확장할 수 있는 것도 차별화된 경쟁력 포인트”라고 말했다.◇딥카스도 연내 미국행...하이브리드 영업 전략 가동당초 뷰노가 뷰노메드 딥브레인 FDA 인허가를 획득하면서 미국 시장에서 직접판매에 나설것이라는 보도가 이어졌다. 하지만 회사 측에 확인 결과 완전 직판이 아닌 파트너사 활용 전략을 더한 하이브리드 방식으로 진행하는 것으로 확인됐다. 완전 직판 전략에만 매달릴 경우 직판망을 구축하는데 대규모 자금이 투여되고, 당장 성과를 내기 어렵다는 문제가 있다는 점도 고려된 것으로 보인다.뷰노 관계자는 “딥브레인 미국 판매는 직접판매만을 진행하는 것이 아니라 하이브리드 형태로 직접 팔기도 하고, 파트너사를 통해서도 판매할 예정”이라며 “미국 시장은 워낙 광범위하고 지역 및 병원마다 특성이 다르기 때문에 직접 판매만으로 진행하기 어렵다”고 말했다. 이어 “알츠하이머 치료제 등장 등 시장 수요와 분위기가 달라지고 있다. 미국은 한국과 달리 보험급여(CPT코드)가 부여되기 전에도 원활하게 도입할 수 있다는 점에서 시장 안착에 긍정적”이라고 덧붙였다.뷰노 핵심제품인 딥카스도 연내 미국 허가 및 론칭이 예상된다. 뷰노 전체 실적을 이끄는 제품인 만큼 회사 측의 기대도 크다. 다만 딥카스는 딥브레인보다 더 다양한 현지 파트너사를 통해 시장에 공급할 계획이다. 회사 관계자는 “딥브레인과 딥카스, 체스트 엑스레이 제품이 미국 시장에 진입할 때마다 뷰노 브랜드에 대한 인식이 쌓이면, 안정적인 성장이 가능하다”며 “딥카스의 경우 국내 매출이 지속 상승하고, 일본 시장도 하반기 매출이 더 잘 나올 예정이다. 여기에 딥브레인과 딥카스 등의 미국 시장 론칭으로 인해 매출 성장과 올해 분기 흑자전환이 가능할 것”이라고 말했다.
