상위 10대 바이오테크 빅데이터 기업

더 나은 의학을 위한 더 많은 데이터

The more we learn about biology, the more we realize all we do not know. It started with the genomic revolution and the first human genome sequenced in the early 2000s.

Genomics has now been joined by other datasets like transcriptomics, proteomics, metabolomics, microbiome, etc. forming a new “multiomics” science. We discussed in further detail this evolution in “멀티오믹스는 바이오테크놀로지의 다음 단계”.

These new tools have created a flood of data bringing detailed information about the inner activities of cells sometimes down to the atomic level. A key driver of this data growth has been the collapse of price of sequencing gene and other biological materials like proteins.

출처: ResearchGate

This has created enthusiasm about “Big Data” potential in biotech, mimicking the concept of big data from other, more IT-driven fields.

Already in 2018, the magazine Barron’s was asking “빅데이터가 큰 바이오테크 수익을 이끌까?” and the industry started to ask “바이오프로세싱을 위한 대규모 데이터 처리 및 분석 구현”

Quite a few companies are well-positioned to benefit from the drive to create and analyze at-scale biological data.

AI와 빅데이터의 융합?

A new development in the last few years has been the emergence of AI. While AI made its way into public consciousness mostly in 2023, with LLMs (Large Language Models) like ChatGPT, the biotech industry started to embrace AI many years before that.

And it makes sense because data and AI have a somewhat symbiotic relationship:

• AI 모델을 훈련하려면 고품질 및 주석이 포함된 방대한 데이터가 필요합니다.
• AI는 직접적인 인간 개입 없이 방대한 데이터셋을 정리하고, 수동 분석으로는 불가능한 연결 고리를 찾아줄 수 있습니다.

The result is that today, a lot of the previously big data-focused companies in the biotech industry are also turning into AI companies.

Contrary to some AI applications still looking for a business model (like image generation), drug discovery and medical research have a pretty straightforward path from AI model to monetization.

빅데이터 바이오테크 상위 10개 주식

1. Illumina

Illumina는 업계에서 가장 크고 확립된 선도적인 유전체 기업으로, 매출 12억 달러를 기록했으며 지난 5년간 연평균 성장률 11%를 보였습니다.

이는 또한 전체 바이오테크 산업에 유전체 데이터를 제공하는 주요 공급업체가 되게 합니다.

대부분의 유전체 시퀀싱 기업과 마찬가지로 Illumina는 시퀀서 자체를 판매할 때보다 시퀀서가 사용하는 소모품을 판매할 때 더 많은 수익을 얻습니다. 기계당 매출은 시간이 지남에 따라 전체 용량을 지속적으로 사용함에 따라 증가합니다.

회사의 새로운 유전체 시퀀서 모델인 NovaSeqX는 2023년에 352대가 판매되며 큰 성공을 거두었습니다. 이는 Illumina 고객들 사이에서 대규모 유전체 시퀀싱 도입을 가속화했으며, 멀티오믹스 분석과 단일 세포 및 공간 분석 규모가 확대되었습니다.

NovaSeqX 판매는 25,000대 이상 설치된 대규모 유전체 시퀀서 부문 위에 추가된 것입니다.

출처: Illumina

Grail 문제

When discussing Illumina, a long explanation is required for a new genomics application, cancer detection in a blood sample called liquid biopsy.

Illumina는 이 기술을 개발한 뒤 Grail이라는 회사로 분사했습니다.

Grail은 기술적 및 상업적으로 매우 성공적이었습니다. 2023년 2분기에 7,500명의 제공자가 Grail의 검사를 처방했으며, 100,000건의 검사를 수행하는 이정표를 넘어섰습니다. 또한 6가지 혈액암에서 암 재발을 92% 탐지했습니다.

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

이로 인해 여러 문제가 발생했습니다. 첫째, 미국과 EU의 규제 당국은 독점 위험에 대해 우려를 제기했으며, Illumina가 Grail의 경쟁사들에게도 유전체 시퀀서 기계를 공급하고 있었습니다. 이에 따라 EU로부터 4억 3,200만 유로의 벌금을 부과받았습니다.

또 다른 문제는 비용이 많이 드는 Grail 분사의 조건, 자금 조달 및 Illumina로의 재흡수와 관련되었습니다.

활동가 투자자 Carl Icahn이 회사 이사회에 공격을 가했습니다 그리고 내부자에게 유리하게 부정하거나 악의적인 거래가 이루어졌을 가능성을 시사했습니다. SEC도 이 사안을 조사하고 있습니다. 이러한 의혹과 비난에 대해 더 읽고 싶다면 Non-GAAP investing의 연재 기사들을 참고하십시오.

궁극적으로 Grail을 다시 매각하기로 결정했으며, 이사회가 2024년 6월 4일에 이 결정을 승인했습니다^일.

Grail 사태는 Illumina와 주주들에게 많은 문제를 일으켰지만, 이는 회사의 유전체 시퀀싱 분야 위치에 영향을 주지는 않았습니다.

궁극적으로 Grail의 암 탐지는 거대한 사업으로 성장할 가능성이 높으며, 의사들이 Illumina의 유전체 시퀀서와 소모품을 많이 사용하게 될 것입니다.

Illumina는 2023년에 바이오인포매틱 소프트웨어 회사 Partek을 인수하여 시퀀서와 소모품을 넘어선 제품군을 확대했습니다.

2. Schrödinger, Inc.

이 회사는 물리 기반 모델을 전문으로 하여 주어진 목표에 가장 적합한 분자를 찾으며, 효능, 용해도, 반감기, 합성 가능성 등 상충되는 지표들을 균형 있게 고려합니다.

또한 머신러닝을 활용하지만, 물리 기반 모델을 추가함으로써 데이터셋이 없어 AI를 “훈련”시킬 수 없는 완전히 새로운 분야에서도 테스트가 가능합니다. 이를 통해 Schrödinger는 10억 개의 잠재 분자 중 단 8개의 확실한 후보만을 며칠 만에 디지털 계산만으로 도출할 수 있습니다.

출처: Schrodinger

Schrödinger는 2020년에 Bayer와 5년 협력 계약을 체결했으며, 매출 1천만 달러를 목표로 했습니다. 이 계약의 목적은 Schrödinger (SDGR ) 기술을 Bayer의 인실리코 예측 모델과 함께 활용하는 것입니다.

또 다른 최근 파트너십은 Lilly와의 것으로, 성공적인 발견에 대해 최대 4억 2,500만 달러의 마일스톤 지급이 예정되어 있습니다.

과거 협력에는 Takeda, Sanofi (SNY ), Bristol Myers Squibb 및 기타 소규모 제약사가 포함되었습니다.

출처: Schrodinger

전반적으로 Schrödinger는 점점 더 많은 독점 및 완전 소유 분자를 포함하는 포트폴리오를 구축하고 있습니다. 아직 수익을 내지는 않지만, 수익성은 없으며 기술 향상을 위한 확장 및 R&D 투자에 집중하고 있습니다.

이 회사는 약물 발견을 넘어 복합 바이오제약이나 화학물질, 배터리, 고분자와 같은 소재 분야로 확장을 모색하고 있습니다.

출처: Schrodinger

투자자들은 새로운 협력 관계에 주목해야 합니다. 이는 업계 리더들이 평가한 Schrödinger 기술의 진보와 핵심 기술을 새로운 시장에 확장하는 성공 가능성을 반영하기 때문입니다.

3. Exscientia

이 회사는 AI를 활용해 정밀 치료제를 개발하고 있습니다. 약물 발견 과정의 모든 단계에 전용 소프트웨어를 적용한 “풀 스택” AI 약물 발견 기술을 운영합니다.

출처: Exscientia

Exscientia의 기술은 생물학적 표적에서 해당 약물을 찾는 데 필요한 시간을 70% 단축하고, 자본 투입을 80% 절감합니다.

그 결과 초기 임상 단계에 4개의 화합물, 총 30개의 프로그램, 파트너와의 마일스톤으로 65억 달러의 수익을 달성했습니다. 주요 초점은 종양학(암)과 염증성 질환입니다.

출처: Exscientia

이는 풍부한 현금 유동성과 다수의 진행 중인 파트너십을 보유한 잘 확립된 AI 약물 발견 기업을 찾는 투자자에게 매력적인 옵션이 될 수 있습니다.

4. 10x Genomics, Inc.

10x Genomics는 공간 생물학 분야의 선두주자로, 3D에서 유전체와 전사체를 연구하여 세포 수준 혹은 세포 내 수준에서 유전자의 활동을 시각화합니다.

이 회사는 2012년에 설립되었으며, 설립자 중 한 명인 Serge Saxonov는 개인 맞춤형 유전체 검사 회사 23andMe의 R&D 이사였습니다.

10x Genomics는 R&D(현재까지 10억 달러 이상 투자)와 인수를 혼합하여 성장했습니다. 특히 2018년에 Spatial Transcriptomics를 인수하면서 Visium 플랫폼을 확보했습니다.

출처: 10x Genomics [securities_stock_price_tag symbol="TXG" exchange="NASDAQ"] – 10x Genomics 인수 연표

이는 2020년에 Readcoor와 Cartana를 인수하여 Xenium 플랫폼을 확보한 방식이기도 합니다.

2020년에는 Chromium 플랫폼을 출시했으며, 다음 해에 Chromium X로 업데이트되었습니다.

2021년 Tetramer Shop을 인수하면서 10x Genomics는 BEAM (Barcode Enabled Antigen Mapping)를 2022년에 출시했습니다. 이는 연구자들이 면역 시스템의 구성 요소를 상세히 식별할 수 있게 하며, 면역 및 새로운 질병 연구에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

2023년 2분기에 매출이 전년 대비 17% 성장했으며, 이는 Xenium 판매에 의해 촉진되었으며, 2023년 8월에 100대 판매 이정표를 달성했습니다.

또한 회사는 2023년 9월에 주요 경쟁사인 Nanostring에 대한 중요한 승리를 거두었습니다. Nanostring은 현재 10x Genomics 특허 침해로 인해 EU 대부분에서 CosMx Spatial Molecular Imager (SMI) 기기 판매가 금지되었습니다.

회사는 아직 초기 단계에 있으며, Illumina 초창기와 다소 유사합니다. 현재 공간 생물학은 학술 및 기초 연구 영역에 국한되어 있지만, 많은 바이오테크와 마찬가지로 언젠가 널리 퍼져 의료 도구로, 나아가 “일상” 검사가 될 가능성이 있습니다. 어쨌든 설치된 기계 수가 증가함에 따라 소모품 판매와 매출 성장도 촉진될 것입니다.

5 . Oxford Nanopore Technologies plc (ONT.L)

Oxford Nanopore는 플로우 셀을 기반으로 하는 독특한 유전체 시퀀싱 기술을 사용합니다. 이 기술은 화학적 방법이 아니라 전류를 측정함으로써 나노포어를 통과할 때 DNA를 “읽을” 수 있게 합니다. 따라서 일종의 최초로 컴퓨터가 실시간으로 유전 서열(DNA 및 RNA)을 읽을 수 있게 되었습니다.

출처: Oxford Nanopore

이 회사 기술의 또 다른 독특한 장점은 기존 시퀀싱 방법보다 더 긴 유전 서열을 읽을 수 있다는 점입니다. 긴 서열과 실시간 판독은 더 빠르고 정확한 결과를 제공하여 암 분석이나 항생제 내성 박테리아와 같은 감염성 질환에 중요합니다.

마지막으로 전기 측정 방식은 기존의 거대한 기계보다 작고 휴대 가능한 시퀀서를 가능하게 합니다. 이를 통해 회사는 느리지만 작고 훨씬 저렴한 기기들을 포함해 $1,000부터 시작하는 다양한 시퀀서를 생산할 수 있습니다. 이는 모바일 또는 저비용 시퀀싱이 이전에 불가능했던 시장을 급격히 확장시킬 수 있습니다.

이와 같이 혁신적인 기술 때문에 Oxford이 보다 성숙한 유전체 시퀀싱 생태계에서 어디에 자리 잡을지는 아직 불확실합니다.

화학/광학 방식의 기존 유전체 판독 기술을 완전히 대체할 수도 있습니다.

또는 저용량 또는 모바일 시퀀싱, 혹은 긴 유전 서열의 고정밀 판독이 필요한 경우에 성공적인 틈새 응용 분야가 될 수도 있습니다.

회사는 또한 단백질, 단백질의 번역 후 변형 또는 소분자 등 생명과학 최전선의 측정으로 확장할 계획입니다.

6 . Ginkgo Bioworks Holdings, Inc.

이 회사는 특정 용도를 위한 주문형 유기체를 생산하고 있습니다. 다수의 연구 프로그램과 파트너십을 통해 적용 분야를 폭넓게 다각화했습니다:

• 칸나비노이드
• mRNA 백신 생산 및 핵산 의약품
• 식품 단백질
• 바이오 비료 생산 (Bayer와 파트너십)
• 장 질환용 프로그래머블 미생물
• 미세플라스틱 생물정화
• 생물보안 및 병원체 탐지
• 폐기물 및 오염 물질 재활용

Many of these modifications rely on CRISPR or similar gene editing technologies, notably 그들의 CAR-T 암 세포 치료제.

세포 엔지니어링을 위한 즉시 사용 가능한 플랫폼을 제공함으로써 Ginkgo는 바이오테크 산업에서 핵심 서비스 제공업체가 되고 있으며, 제약 산업을 넘어 농업, 생물보안 및 산업 화학 공정까지 확장하고 있습니다.

전문 지식과 속도를 제공하며, 연구 프로젝트에 필요한 고정 비용 및 자본 지출 규모를 감소시키는 데 도움을 줍니다.

이는 최근 몇 년간 회사가 보유한 매우 다양한 고객 및 파트너 배열을 통해 입증됩니다.

출처: Gingko Bioworks

Gingko를 빅데이터 기업으로 만드는 요인은 셀 은행, 데이터셋 및 실험의 수많은 응용 분야와 유기체 유형 전반에 걸친 독특한 폭넓음입니다.

이는 특정 응용 분야에 국한되지 않고 유전자 편집 및 세포 엔지니어링 기술에 베팅하려는 투자자에게 매력적인 주식이며, 성장 중심 투자자에게 더욱 흥미롭습니다.

대다수 CRISPR 기업이 인간 의학 및 유전 질환에 집중하는 반면, Gingko는 농업, 바이오엔지니어링, 에너지 및 바이오 제품(칸나비노이드를 포함) 분야에서 기회를 가집니다.

유전 데이터셋, 유전자 편집 도구 및 AI(오픈소스 포함)의 빠른 확장과 결합하면, 이는 Gingko Bioworks에게 거대한 기회가 될 수 있습니다.

7. BenevolentAI SA (BAI.AS)

BenevolentAI는 AI 기반 약물 발견을 활용해 아토피 피부염 및 만성 질환과 암에 대한 잠재적 치료제를 개발합니다.

다른 기업들이 AI를 사용해 세포 활동이나 단백질 3D 구성을 예측하는 반면, Benevolent의 BenAI 엔진은 기존의 3,500만 건이 넘는 과학 논문 데이터베이스를 조사하여 새로운 통찰을 얻습니다.

그 후 이러한 잠재적 발견을 아이디어의 실험적 검증, 인실리코 분석, 적응증 확대/약물 재목적화 과정을 포함하는 프로세스에 통합합니다.

출처: Benevolent

많은 기존 약물이나 알려진 생물학적 메커니즘을 새로운 치료제로 재목적화할 수 있다는 것이 아이디어입니다. 전반적으로 이러한 전략은 규제 작업이 이미 많이 진행되어 있기 때문에(예: 임상 1상에서 약물 안전성이 입증됨) 새로운 치료제를 더 빠르게 제공할 수 있습니다.

회사는 AstraZeneca와 진행 중인 협력을 통해 섬유증 및 만성 신장 질환 치료제 개발(2019년 최초 계약)을 진행하고 있으며, 2022년에는 심부전 및 전신성 루푸스 erythematosus(SLE)를 포함하도록 확대했습니다.

또한 Merck KGaA와 파트너십을 체결하여 종양학 및 신경염증 분야 전문성을 활용하고, 실현 가능한 소분자 후보 물질 발굴에 집중함으로써 AI 기반 약물 발견 계획을 지원합니다.

이전에는 Eli Lilly와 함께 바리시티닙을 COVID-19 치료제로 활용하기 위한 새로운 적응증 확대를 달성했으며, FDA 승인을 받았습니다.

8. AbCellera

AbCellera는 새로운 항체 기반 의약품 카테고리 개발을 전문으로 합니다.

특히, 이전에 항체 개발이 어려웠던 치료 표적인 GPCR 및 이온 채널 플랫폼을 개발 중이며, 다른 플랫폼인 T-Cell Engagers는 항체 기반 암 치료의 효율성을 높이고 독성을 감소시킵니다.

출처: AbCellera

10년 이상 동안, 회사는 다양한 파트너와 함께 100개 이상의 치료 프로그램을 개발했으며, 그 중 50%는 종양학 분야입니다. 13개의 분자가 이미 임상 시험 단계에 도달했으며, 2개는 이미 치료 승인을 받았습니다.

출처: AbCellera

AbCellera 프로세스의 핵심은 다양한 후보 항체에 접근하는 것이며, 머신 비전으로 구동되는 고처리량 단일 세포 스크리닝을 통해 적합한 항체를 선택합니다.

9. Therapeutics

Bioxcell은 “약물 재혁신”이라는 개념에 집중하고 있습니다. 약물 재혁신은 이미 안전성이 입증된 약물을 AI로 분석하여, 개발자가 여러 이유로 포기한 약물을 재활용합니다.

또한 승인된 제품을 새로운 용도로 탐구합니다.

출처: Bioxcell

빅데이터와 AI를 활용한 개념 생성은 6개월만에 완료되며(신규 분자 개발은 수년이 소요됨), 이후 컴퓨터 비전, 딥러닝, 의사결정 매트릭스 및 인실리코 검증을 활용한 가설 검증에 12개월이 소요됩니다.

재혁신은 최근 눈에 띄는 성공을 거두었으며, 특히 부작용을 제거하거나 낮은 효율성을 개선하는 재조합과 결합될 때 약물 후보가 처음 포기된 원인을 해결했습니다.

이 모델은 이미 성과를 보였으며, IGALMI (조현증 또는 양극성 장애와 관련된 초조함 치료제) 승인은 프로젝트 시작부터 4년 미만에 이루어졌습니다.

IGALMI의 경우, 이전의 낮은 생체이용률은 투여 방법을 변경하고 대사 안정제와 결합함으로써 해결되었습니다.

출처: Bioxcell

회사는 이미 임상 3상 단계의 두 개의 고도화 프로그램과 파이프라인에 5개의 다른 프로그램을 보유하고 있습니다.

첫 번째 프로그램은 알츠하이머 치매와 관련된 초조함(AAD) 치료를 위한 새로운 제제인 항히스타민 약물 라트레피르딘의 재포뮬레이션을 포함합니다.

두 번째는 IGALMI의 적용을 확대하여, 가정 환경에서 양극성 장애 또는 조현증과 관련된 초조함을 치료하는 것입니다.

출처: Bioxcell

Bioxcell의 IGALMI 성공은 빅데이터가 새로운 약물 발견을 넘어 기존 안전한 약물의 재조합이나 새로운 적용 분야 탐색에도 확장될 수 있음을 보여줍니다.

10 . Recursion Pharmaceuticals

Recursion Pharmaceuticals는 약물 발견에 AI를 활용합니다,

회사의 접근 방식은 신약을 시장에 출시하는 데 필요한 시간과 비용을 크게 줄이는 것을 목표로 합니다.

탄탄한 데이터셋 구축은 설립 이래 회사의 핵심 과제로, 바이오데이터와 관련된 여러 문제를 해결하고자 합니다:

• 아날로그 데이터, 팩스에서 PDF 또는 스캔된 출력물까지.
• 주석이 거의 없거나 전혀 없는 고립된 데이터.
• 재현이 어려운 연구.

이러한 문제를 해결하기 위해 Recursion은 세계 최대 규모의 자동화된 습식 실험실 중 하나를 구축하고, 자체 실험을 매주 220만 건(주당 2.2백만 실험) 디지털화했습니다.

또한 약물 발견을 위한 LLM 및 AI를 훈련시키는 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 중 하나를 보유하고 있습니다. 모델은 20억 개 이상의 이미지 라이브러리로 훈련되었으며, 유전자와 화합물의 모든 가능한 조합 사이에서 6조 개의 관계를 추론합니다.

출처: Recursion

Recursion은 AI 선두 기업인 Nvidia와 파트너십을 체결했으며, NVIDIA의 새로운 BioNeMo 플랫폼을 통해 일부 AI 모델을 상업 파트너에게 제공할 수 있습니다. 또한 NVIDIA (NVDA ) DGX™ Cloud를 통해 최신 GPU에 대한 우선 접근 권한을 확보합니다.

Recursion의 R&D 독점 파이프라인은 주로 희귀 질환 및 종양학에 집중하고 있으며, 임상 2상 단계의 후보 약물 3개가 있습니다.

출처: Recursion

신경과학, 치료가 어려운 종양학 등 보다 복잡한 분야에서는 해당 분야의 기존 기업과 파트너십을 구축하는 것을 선호합니다.

예를 들어, 신경과학 분야에서는 Roche와, 치료가 어려운 종양학 목표에서는 Bayer와 협력합니다.

마지막으로, 회사는 기술 및 데이터를 라이선스하는 관계를 구축했으며, 특히 데이터 교환을 협상하여 양사가 향후 활용할 정보를 확대할 수 있는 경우에 중점을 두고 있습니다.