상위 10개 생명공학 빅데이터 기업

더 나은 의학을 위한 더 많은 데이터

생물학에 대해 더 많이 배울수록 우리가 모르는 모든 것을 더 많이 깨닫게 됩니다. 이는 2000년대 초 게놈 혁명과 최초의 인간 게놈 서열 분석으로 시작되었습니다.

이제 유전체학은 전사체학, 단백질체학, 대사체학, 미생물군집 등과 같은 다른 데이터세트와 결합되어 새로운 "다중오믹스" 과학을 형성합니다. 우리는 “멀티오믹스는 생명공학의 다음 단계입니다".

이러한 새로운 도구는 때로는 원자 수준까지 세포의 내부 활동에 대한 자세한 정보를 제공하는 수많은 데이터를 생성했습니다. 이러한 데이터 증가의 주요 동인은 시퀀싱 유전자 및 단백질과 같은 기타 생물학적 물질의 가격 하락이었습니다.

출처: 리서치 게이트

이는 다른 IT 중심 분야의 빅 데이터 개념을 모방하여 생명 공학의 "빅 데이터" 잠재력에 대한 열광을 불러일으켰습니다.

이미 2018년에 Barron's 잡지는 “빅데이터가 빅 생명공학 수익으로 이어질까?"라고 묻자 업계에서는 "바이오프로세싱을 위한 대규모 데이터 처리 및 분석 구현"

상당수의 기업이 대규모 생물학적 데이터를 생성하고 분석하려는 노력의 혜택을 누릴 수 있는 좋은 위치에 있습니다.

AI와 빅데이터의 결합?

지난 몇 년 동안 새로운 발전은 AI의 출현이었습니다. AI가 ChatGPT와 같은 LLM(Large Language Models)을 통해 대부분 2023년에 대중의 의식에 들어섰지만, 생명공학 산업은 그보다 수년 전부터 AI를 수용하기 시작했습니다.

그리고 데이터와 AI가 어느 정도 공생 관계를 갖고 있기 때문에 이는 의미가 있습니다.

• AI 모델을 훈련하려면 고품질과 주석이 포함된 많은 데이터가 필요합니다.
• AI는 인간의 직접적인 개입 없이 대규모 데이터세트를 분류하고 수동 분석이 불가능한 지점을 연결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

그 결과 오늘날 생명공학 산업에서 이전에 빅데이터에 중점을 두던 많은 기업들도 AI 기업으로 변모하고 있습니다.

여전히 비즈니스 모델(예: 이미지 생성)을 찾고 있는 일부 AI 애플리케이션과 달리, 신약 발견 및 의학 연구는 AI 모델에서 수익 창출까지 매우 간단한 경로를 가지고 있습니다.

상위 10개 빅데이터 생명공학 주식

1. 일루미나

Illumina는 업계에서 가장 규모가 크고 가장 확고한 선도적인 유전체학 회사로 지난 1.2년간 CAGR 11% 성장한 매출 5억 달러를 기록하고 있습니다.

이는 또한 생명공학 산업 전체에 게놈 데이터를 제공하는 주요 제공업체이기도 합니다.

대부분의 게놈 시퀀싱 회사와 마찬가지로 Illumina는 시퀀서를 판매하여 돈을 벌지만 대부분 시퀀서에 사용되는 소모품을 판매할 때 수익을 얻습니다. 일반적으로 기계당 수익은 풀타임 용량으로 점진적으로 사용됨에 따라 시간이 지남에 따라 증가합니다.

이 회사의 새로운 게놈 시퀀서 모델인 NovaSeqX는 352년에 2023개가 판매되어 큰 인기를 얻었습니다. 이를 통해 Illumina의 고객 사이에서 다중 오믹스 분석과 단일 세포 및 공간 분석에 대한 더 큰 규모를 제공하는 대량 게놈 시퀀싱 채택이 가속화되었습니다.

NovaSeqX 판매는 25,000개 이상의 시스템이 설치된 매우 큰 게놈 시퀀서 부문에서 이루어집니다.

출처: 일루미나

성배 문제

일루미나(Illumina)를 논할 때 새로운 유전체학 응용, 액체생검(liquid biopsy)이라고 불리는 혈액 샘플에서 암을 검출하는 것에 대해서는 긴 설명이 필요하다.

Illumina는 이 기술을 개발하기 위해 노력한 후 Grail이라는 회사로 분사했습니다.

Grail은 기술적, 상업적 측면에서 매우 성공적입니다. 2년 2023분기에는 7,500명의 의료 제공자가 Grail 검사를 처방하여 100,000만 건이라는 중요한 기록을 달성했습니다. 또한 92가지 혈액암에서 암 재발의 6%를 검출했습니다.

몇 년 후 Illumina는 훨씬 더 높은 가격에 이 회사를 다시 인수했습니다.

이로 인해 여러 문제가 발생했습니다. 첫째, 미국과 EU의 규제 당국은 Grail의 여러 경쟁사에 유전체 시퀀싱 장비를 공급하는 일루미나(Illumina)의 독점 위험에 대한 우려를 제기했습니다. 이로 인해 EU는 432억 XNUMX만 유로의 벌금을 부과했습니다.

또 다른 문제는 값비싼 Grail 분사, 자금 조달, Illumina로 재흡수 등의 조건에서 발생했습니다.

활동가이자 투자자인 칼 아이칸(Carl Icahn)이 회사 이사회를 공격했습니다. 그리고 회사 주주들의 이익에 반하여 내부자를 위해 잠재적으로 부정직하거나 악의적인 거래가 이루어졌다는 것을 암시했습니다. SEC(미국 증권거래위원회)도 이 문제를 조사하고 있었습니다. 이러한 의혹과 비난에 대한 자세한 내용은 다음 기사 시리즈에서 확인하실 수 있습니다. 비GAAP 투자.

결국 Grail을 매각하기로 결정했습니다. 다시 만들어진, 4월 XNUMX일 이사회에서 결정을 승인함^th, 2024.

성배 사건은 일루미나와 그 주주들에게 많은 어려움을 안겨주었습니다. 그러나 이는 유전체 시퀀싱 분야에서 일루미나의 입지에 아무런 영향을 미치지 않았습니다.

궁극적으로 성배암 탐지는 대규모 사업으로 성장하여 의사들이 Illumina 게놈 시퀀서와 소모품을 많이 사용하게 만들 가능성이 높습니다.

Illumina는 또한 2023년에 생물정보 소프트웨어 회사를 인수했습니다. 파텍시퀀서와 소모품을 넘어 회사의 제품 범위를 확대했습니다.

2. 슈뢰딩거 주식회사

이 회사는 물리학 기반 모델을 전문으로 하여 주어진 목표에 가장 적합한 분자를 찾고 효능, 용해도, 반감기, 합성 가능성 등과 같은 상충되는 측정 항목의 균형을 맞춥니다.

또한 기계 학습을 사용하지만 물리 기반 모델을 추가하면 AI를 "훈련"하기 위한 데이터 세트가 존재하지 않는 완전히 새로운 분야에서 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 슈뢰딩거는 독점적으로 디지털 계산을 통해 1억 개의 잠재적 분자에서 단 8개의 고체 후보로 며칠 만에 이동할 수 있습니다.

출처: 슈뢰딩거

슈뢰딩거는 바이엘과 5년 2020만 달러 매출을 위한 10년 협력 계약을 체결했습니다.. 이번 계약의 아이디어는 슈뢰딩거 기술을 바이엘의 인실리코 예측 모델과 함께 사용하는 것입니다.

최근의 또 다른 파트너십은 성공적인 발견을 위해 총 마일스톤 지불액이 최대 425억 XNUMX만 달러에 이르는 Lilly와의 파트너십입니다.

과거 협력에는 Takeda, Sanofi Bristol Myers Squibb 및 기타 소규모 제약 회사가 포함되었습니다.

출처: 슈뢰딩거

전반적으로 슈뢰딩거는 점점 더 많은 독점 분자와 완전 소유 분자를 포함하여 성장하는 포트폴리오를 구축하고 있습니다. 매출 전은 아니지만 여전히 수익성이 좋지 않아 기술 개선을 위한 확장 및 R&D 지출에 집중하고 있습니다.

또한 회사는 신약 발견을 넘어 복잡한 바이오의약품이나 화학물질, 배터리, 폴리머와 같은 소재 등 새로운 분야로 확장하는 방안도 모색하고 있습니다.

출처: 슈뢰딩거

투자자들은 업계 리더들이 평가한 슈뢰딩거 기술의 발전과 핵심 기술을 새로운 시장으로 확장하는 데 따른 성공 가능성을 반영하는 새로운 협업에 주목하고 싶어할 것입니다.

3. 엑스시엔티아

회사는 AI를 개발에 활용하고 있다. 정밀치료. 약물 발견 프로세스의 모든 단계에서 전용 소프트웨어를 갖춘 "풀 스택" AI 약물 발견 기술을 실행합니다.

출처: 엑스시엔티아

엑스사이언티아의 기술은 생물학적 표적에서 해당 약물을 찾는 데 필요한 시간을 70% 단축하고 자본 프로세스를 80% 더 많이 절감합니다.

그 결과 초기 임상 단계에 있는 4개의 화합물, 총 30개의 프로그램, 파트너와의 마일스톤을 통해 6.5억 달러의 수익이 발생했습니다. 주요 초점은 종양학(암) 및 염증성 질환이었습니다.

출처: 엑스시엔티아

이는 매우 큰 현금 활주로와 추가 안전을 위한 여러 지속적인 파트너십을 갖춘 잘 확립된 AI 신약 발견 회사를 찾는 투자자에게 흥미로운 옵션이 될 수 있습니다.

4. 10x 유전체학, Inc.

10x Genomics는 게놈과 전사체를 3D로 연구하여 세포 또는 세포 내 수준에서 유전자 활동을 시각화하는 공간 생물학 분야의 선두주자입니다.

이 회사는 맞춤형 게놈 테스트 회사 2012andMe의 R&D 이사인 Serge Saxonov와 함께 23년에 설립되었습니다.

10x Genomics는 R&D(지금까지 R&D에 1억 달러 이상 투자)와 인수를 혼합하여 성장했습니다. 특히 2018년 Spatial Transcriptomics 인수를 통해 Visium 플랫폼을 확보했습니다.

출처: 10x 유전체학 – 10x Genomics 인수 일정

이는 또한 10x Genomics가 자사를 인수하는 방법이기도 합니다. 제니 움 2020년 Readcoor와 Cartana를 인수하여 플랫폼을 구축하겠습니다.

2020년에도 출시 예정 크로미엄 플랫폼, 다음 해에 Chromium X로 업데이트되었습니다.

2021년 Tetramer Shop 인수를 통해 10x Genomics도 출시 예정 빔 (Barcode Enabled Antigen Mapping)을 통해 연구자들은 면역 체계의 구성 요소를 자세히 식별할 수 있습니다. 이는 면역 및 새로운 질병 연구에 매우 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

17년 2분기 매출은 전년 대비 2023% 증가했으며, Xenium 판매에 힘입어 100년 2023월에 XNUMX대 판매 기록 달성.

또한 회사 2023년 XNUMX월 주요 라이벌인 Nanostring을 상대로 결정적인 승리를 거두었습니다.. Nanostring은 현재 10x Genomic 특허를 침해한 이유로 대부분의 EU에서 CosMx Spatial Molecular Imager(SMI) 기기 판매가 금지되었습니다.

회사는 아직 초기 단계에 있으며 Illumina의 초기와 다소 유사합니다. 현재 공간 생물학은 학술 및 기초 연구 분야에만 국한되어 있습니다. 그러나 많은 생명공학과 마찬가지로 언젠가는 널리 보급되어 천천히 의료 도구가 된 다음 "일상적인" 테스트가 될 수 있습니다. 어쨌든 설치된 기계 풀의 증가는 소모품 판매와 매출 성장을 촉진할 것입니다.

삼. 옥스포드 나노포어 테크놀로지스 plc (ONT.L)

옥스퍼드 나노포어를 사용하고 있습니다. 플로우 셀(Flow Cell)을 기반으로 한 독특한 게놈 시퀀싱 기술입니다. 이를 통해 화학적 수단을 통하지 않고 직접 전류를 측정하여 나노기공을 통과할 때 DNA를 "읽을" 수 있습니다. 그래서 어떤 면에서는 컴퓨터가 유전자 서열(DNA & RNA)을 실시간으로 읽을 수 있는 것은 이번이 처음입니다.

출처: 옥스포드 나노 포어

이 회사의 기술이 가진 또 다른 독보적인 장점은 기존 시퀀싱 방식보다 더 긴 유전자 서열을 판독할 수 있다는 것입니다. 긴 서열과 실시간 판독은 더 빠르고 정확한 결과를 얻는 데 도움이 되며, 이는 암 분석이나 항생제 내성균과 같은 감염성 질환 분석에 중요합니다.

마지막으로, 전기 측정을 통해 지금까지 사용된 대규모 기계보다 더 작고 휴대성이 뛰어난 시퀀서를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 $1,000부터 시작하여 더 느리고 더 작고 훨씬 더 저렴한 기계를 포함한 다양한 시퀀서를 생산할 수 있습니다. 이는 이전에는 선택 사항이 아니었던 모바일 또는 저비용 시퀀싱을 통해 시퀀싱 시장을 근본적으로 확장할 수 있습니다.

근본적으로 새로운 기술로 인해 Oxford가 보다 성숙한 게놈 서열 분석 생태계에 적합할지는 불분명합니다.

이는 게놈의 화학적/광학적 판독에 대한 기존 기술을 완전히 대체할 수 있습니다.

또는 소량 또는 모바일 시퀀싱이나 긴 유전자 서열의 고정밀 판독이 필요한 시퀀싱을 위한 성공적이지만 틈새 응용 프로그램이 될 수 있습니다.

이 회사는 또한 단백질 판독, 단백질이나 작은 분자의 번역 후 변형, 기타 생명 과학의 최첨단 측정 분야로 확장할 계획입니다.

삼. 은행나무 바이오웍스 홀딩스, Inc.

이 회사는 특정 응용 분야를 위한 주문형 유기체를 생산하고 있습니다. 많은 연구 프로그램과 파트너십을 통해 응용 분야를 광범위하게 다양화했습니다.

• 카나비노이드
• mRNA 백신 생산 및 핵산 의약품
• 식품 단백질
• 생물학적 비료 생산 바이엘과 제휴
• 장 질환을 위한 프로그래밍 가능한 미생물
• 미세플라스틱 생물학적 정화
• 차단방역 및 병원체 탐지
• 폐기물 및 오염물질 재활용

이러한 변형 중 다수는 CRISPR 또는 유사한 유전자 편집 기술에 의존합니다. CAR-T 암세포치료제.

Ginkgo는 세포 공학을 위한 준비된 플랫폼을 제공함으로써 제약 산업을 넘어 농업, 생물보안, 산업 화학 공정까지 진출하여 생명공학 산업의 핵심 서비스 제공업체로 자리매김하고 있습니다.

전문성과 속도를 제공하며, 연구 프로젝트에 필요한 고정비와 투자 규모를 줄이는 데 도움이 됩니다.

이는 지난 몇 년 동안 회사가 보유한 매우 다양한 고객과 파트너를 통해 입증됩니다.

출처: 은행 바이오 웍스

Gingko를 빅 데이터 회사로 만드는 이유는 셀 뱅크, 데이터 세트 및 실험의 셀 수 없이 많은 애플리케이션과 유기체 유형의 독보적인 폭입니다.

유전자 편집 및 세포 공학 기술에 투자하고 싶지만 특정 응용 분야에 투자하려는 투자자에게는 매력적인 주식입니다. 이는 일반적으로 성장 중심의 투자자들에게 더 흥미롭습니다.

대다수의 CRISPR 회사는 인체 의학 및 유전 질환에 초점을 맞추고 있으며 Gingko는 농업, 생명 공학, 에너지 및 바이오 제품(칸나비노이드 포함)에 대한 기회를 열어두고 있습니다.

유전자 데이터 세트, 유전자 편집 도구, AI(오픈 소스 포함)의 빠른 확장과 함께 이는 Gingko Bioworks에 엄청난 기회를 제공할 수 있습니다.

7. BenevolentAI SA (BAI.AS)

BenevolentAI는 AI 기반 신약 발견을 사용해 아토피성 피부염 치료제는 물론 만성 질환 및 암 치료제를 개발합니다.

다른 회사에서는 AI를 이용해 세포 활동이나 단백질의 3차원 구성을 예측하는 경우, Benevolent의 BenAI 엔진 새로운 통찰력을 얻기 위해 기존 과학 논문 데이터베이스(35만 개 이상)를 조사합니다.

그런 다음 이러한 잠재적 발견을 아이디어의 실험적 검증, in-silico 분석, 적응증 확장/약물 용도 변경을 포함한 프로세스에 통합합니다.

출처: 자애로운

아이디어는 기존의 많은 약물이나 알려진 생물학적 메커니즘을 새로운 치료법에 맞게 변경할 수 있다는 것입니다. 전반적으로, 많은 규제 작업이 이미 완료되었으므로 이러한 전략은 새로운 치료법을 더 빨리 생성해야 합니다(예를 들어 임상 시험의 1단계에서 약물의 안전성이 입증되었습니다).

회사는 계속되는 아스트라제네카와 협업 섬유증 및 만성신장질환 치료제 개발(2019년부터 최초 계약), 2022년 심부전 및 전신홍반성루푸스(SLE)까지 확대

그것은 또한 Merck KGaA와 제휴 종양학 및 신경 염증 분야의 전문 지식을 활용하고 실행 가능한 소분자 후보물질을 찾는 데 집중하여 회사의 AI 기반 약물 발견 계획을 지원합니다.

이전에는 잠재적인 코로나19 치료제인 바리시티닙(baricitinib)에 대해 엘리 릴리(Eli Lilly)와 함께 FDA 승인으로 이어지는 새로운 적응증 확장을 달성했습니다.

8. 앱셀라

AbCellera는 항체 기반 의약품의 새로운 범주를 개발하는 데 특화되어 있습니다.

특히, 현재 진행 중인 GPCR 및 이온채널 플랫폼기존에는 항체가 개발되지 않았던 치료 타깃이다. 그들의 다른 플랫폼은 T세포 참여자, 항체 기반 암치료의 효율성을 높이고 독성을 감소시키는 기술입니다.

출처: AbCellera

지난 10년 동안 이 회사는 다양한 파트너와 함께 100개 이상의 치료 프로그램을 개발했으며 그중 50%는 종양학 분야입니다. 13개 분자는 이미 임상 시험 단계에 도달했으며, 2개 분자는 이미 치료 승인을 받았습니다.

출처: AbCellera

AbCellera 프로세스의 핵심은 다양한 항체를 확보하는 것입니다. 그리고 머신 비전을 활용한 고처리량 단일 세포 스크리닝을 통해 적합한 항체를 선별합니다.

9. 치료학

바이오셀은 '약물 재혁신'이라는 개념에 초점을 맞추고 있습니다. 약물 재혁신은 AI를 활용하여 이미 안전성이 입증되었지만 다양한 이유로 개발자가 포기한 약물을 분석합니다.

또한 새로운 응용 분야에 대해 승인된 제품을 조사합니다.

출처: 바이오옥셀

빅데이터와 AI를 활용한 개념 생성은 단 6개월(신규 분자의 경우 수년)밖에 걸리지 않으며, 컴퓨터 비전, 딥 러닝, 의사결정 매트릭스, 인실리코 검증을 활용한 가설 검증에 12개월이 소요됩니다.

재혁신은 최근 주목할만한 성공을 거두었습니다. 특히 애초에 약물 후보를 포기하게 만든 부작용을 제거하거나 낮은 효율성을 개선하기 위한 재형성과 결합했을 때 더욱 그렇습니다.

이 모델은 이미 다음의 승인을 받아 결실을 맺었습니다. 이갈미  (정신분열증 또는 양극성 장애와 관련된 초조함 치료용) 프로젝트 시작부터 승인까지 4년 미만.

IGALMI의 경우, 약물 투여 방식을 변경하고 대사안정제와 병용함으로써 기존의 낮은 생체이용률을 해결했다.

출처: 바이오옥셀

회사는 이미 임상 3상에 있는 5개의 고급 프로그램과 파이프라인에 있는 XNUMX개의 다른 프로그램을 보유하고 있습니다.

첫 번째 프로그램은 알츠하이머 치매(AAD)와 관련된 불안을 치료하기 위해 새로운 제제인 항히스타민제(알레르기)인 라트레피르딘을 사용하는 것입니다.

두 번째는 양극성 장애나 정신분열증과 관련된 불안을 가정에서 치료하기 위한 IGALMI 적용의 확장입니다.

출처: 바이오옥셀

IGALMI를 통한 바이오셀의 성공은 빅데이터가 신약 발견을 넘어 기존 약물의 개선이나 기존 약물의 재구성 또는 안전한 약물의 새로운 응용 분야 발견으로 확장될 수 있는 잠재력을 보여줍니다.

삼. 재귀 제약

Recursion Pharmaceuticals는 신약 발견에 AI를 활용합니다.

이 회사의 접근 방식은 새로운 약물을 시장에 출시하는 데 드는 시간과 비용을 크게 줄이는 것을 목표로 합니다.

탄탄한 데이터 세트를 생성하는 것은 바이오 데이터와 관련된 몇 가지 문제를 해결하기 위해 창립 이래로 회사의 초점이었습니다.

• 팩스부터 PDF 또는 스캔한 인쇄물까지의 아날로그 데이터.
• 주석이 거의 또는 전혀 없는 격리된 데이터입니다.
• 연구를 복제하기가 어렵습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Recursion은 세계 최대 규모의 자동화 습식 실험실을 만들고 수백만 건의 실험을 디지털화했습니다(주당 2.2만 건의 실험).

또한 LLM과 AI를 신약 개발에 활용할 수 있도록 훈련하는 세계 최고 속도의 슈퍼컴퓨터 중 하나를 보유하고 있습니다. 모델은 2억 개가 넘는 이미지 라이브러리를 기반으로 훈련되었으며, 모든 가능한 유전자와 화합물 조합 간의 6조 개 관계를 추론합니다.

출처: 재귀

재귀 설립 AI 리더 Nvidia와의 파트너십 NVIDIA의 새로운 BioNeMo 플랫폼을 통해 일부 AI 모델을 상업 파트너에게 공개할 수도 있습니다. 또한 Recursion은 NVIDIA DGX™ 클라우드를 통해 NVIDIA 최신 GPU에 우선적으로 접근할 수 있게 됩니다.

Recursion의 R&D 독점 파이프라인은 주로 희귀 질환과 종양학에 집중되어 있으며, 3개의 후보 약물이 임상 2상 시험에 참여하고 있습니다.

출처: 재귀

신경과학, 다루기 힘든 종양학과 같은 보다 복잡한 분야의 경우 회사는 이러한 분야의 기존 회사와 파트너십을 구축하는 것을 선호합니다.

예를 들어 신경과학 분야의 Roche와 견고한 종양학 분야의 Bayer가 있습니다.

마지막으로, 회사는 특히 양 회사가 향후 사용할 수 있는 정보를 늘리기 위해 데이터 교환을 협상할 수 있는 경우 기술과 데이터를 라이선스 아웃하는 관계를 구축했습니다.