Recursion과 Exscientia 합병, 새로운 AI 약물 발견 리더 창출

신약 발견을 위한 새로운 방법

Discovering new drugs has become increasingly expensive and complex in the last few decades, with new therapies costing more than a billion dollars to be developed.

신약을 발견하는 비용과 복잡성이 지난 수십 년 동안 점점 증가했으며, 새로운 치료법을 개발하는 데는 10억 달러가 넘는 비용이 듭니다.

이는 부분적으로 이미 알려진 약용 식물과 “쉽게” 찾을 수 있는 생화학 물질과 같은 저수준 과제가 모두 사라졌기 때문입니다.

또 다른 요인은 아직 효율적인 치료법이 없는 질병들이 가장 복잡한 경우가 많으며, 이는 종종 신체의 복합적인 기능 장애(당뇨병, 알츠하이머, 암, 비만 등)나 접근하기 어려운 원인(예: 기생충 및 HIV나 말라리아와 같은 바이러스, 면역 체계를 회피하는 데 뛰어남)으로 인해 발생합니다.

즉, 새로운 분자를 발견하기 위해서는 수십만에서 수백만에 이르는 화합물을 검토한 뒤 몇 개로 좁혀야 합니다.

이는 벅찬 작업이며 비용도 많이 듭니다.

다행히 AI와 컴퓨팅의 발전으로 방대한 양의 데이터를 훨씬 낮은 비용과 시간으로 탐색할 수 있게 되었습니다.

그리고 이제 두 기업이 AI 기반 약물 발견의 도입을 가속화하기 위해 합병하고 있습니다.

Exscientia와 Recursion 합병

On August 8th, 2024  the merger of Exscientia with its larger peer Recursion Pharmaceuticals (RXRX ) was announced.

두 회사는 AI와 자동화를 활용해 약물 발견을 가속화하고 비용을 절감하는 자체 프로세스를 개발했습니다.

합병에 대한 강력한 근거는 양사의 기술이 매우 상보적이라는 점입니다. 아래에서 두 회사를 자세히 살펴보겠지만, 전체적인 그림은 다음과 같습니다:

• Recursion은 생물학적 메커니즘에 대한 깊은 이해를 통해 “질병 최초” 기회에 집중하고 있습니다.
• Exscientia는 정밀 화학 및 분자 합성에 대한 전문성을 바탕으로 “최고 수준” 약물에 집중하고 있습니다.

따라서 두 회사가 합쳐지면 추가적인 규모를 확보해 운영 비용 및 규제 준수 비용을 절감할 뿐만 아니라, 화학 합성의 우수성과 생물학적 통찰력의 결합이라는 이점을 얻게 됩니다.

Exscientia

The company is using AI to develop 정밀 치료제.

It runs a “full stack” AI drug discovery technology with dedicated software at every stage of the drug discovery process.

So instead of looking at existing molecules, Exscientia’s Precision Design AI designs custom molecules to match the target found by its Precision Target AI.

출처: Exscientia

Exscientia’s technology reduces 70% of the time required for going from a biological target to finding a corresponding drug and an 80% more capital-efficient process.

Part of the time and cost saving comes from a highly automatized process, with “comprehensive robotic automation across the entire experimentation cycle”.

This resulted in 4 compounds in early clinical stages, 30 programs in total, and $6.5B in revenues from milestones with partners. The main focus has been oncology (cancer) and inflammatory diseases.

출처: Exscientia

Recursion Pharma

Recursion Pharmaceuticals는 약물 발견에 AI를 활용합니다. AI가 약물 발견 및 개발에 더 많이 관여할수록, AI를 훈련시키는 데 필요한 데이터가 더욱 귀중해집니다.

생물학은 매우 복잡한 분야이며, 통합되고 검증된 데이터가 부족한 경우가 종종 있습니다. 이는 오류가 발생하면 AI에 편향과 제한, 오류를 초래하여 처음부터 다시 훈련시켜야 하는 심각한 문제를 야기합니다.

따라서 견고한 데이터셋을 만드는 것이 회사 설립 이래의 핵심 과제로, 다음과 같은 바이오데이터 문제를 해결하고자 합니다:

• 아날로그 데이터(팩스, PDF 또는 스캔된 출력물 등).
• 주석이 거의 없거나 전혀 없는 사일로형 데이터.
• 재현이 어려운 연구.

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

건식 실험실(인실리코)과 습식 실험실(생물학적 샘플)을 다음과 같이 결합합니다:

• 170만 개의 소분자 라이브러리.
• 세포 배양, CRISPR 유전자 편집, 가용성 인자, 살아있는 바이러스 등.
• 주당 최대 220만 건의 실험을 수행할 수 있는 자동화된 실험실 로봇 워크플로우.
• 고처리량 현미경 및 시퀀싱 시스템.
• 카메라의 연속 비디오 피드로 동물 행동의 전체적인 측정을 기록합니다.
• 고급 컴퓨팅 자원으로 21페타바이트가 넘는 독점 고차원 데이터를 생성했습니다.
• ADMET(흡수, 분포, 대사, 배설 및 독성) 데이터.

이로써 단백질체학(단백질 수준), 전사체학(mRNA 수준), 표현형학(세포 형태), ADMET 및 “in‑vivonomics”(동물 행동) 등 “멀티오믹스” 생명과학 전반에 걸친 독특하고 방대한 데이터셋이 생성됩니다. 회사는 향후 대사체학과 유전체학을 데이터셋에 추가할 계획도 가지고 있습니다.

출처: Recursion

(멀티오믹스가 왜 중요한지에 대해 더 읽고 싶다면 “멀티오믹스는 바이오테크놀로지의 다음 단계”).

따라서 Exscientia가 생물학적 메커니즘을 연구하고 그에 맞는 약물을 설계한 반면, Recursion은 처음부터 표준화되고 재현 가능한 방대한 생물학 연구 데이터베이스를 구축했습니다.

Recursion 또한 2023년 5월에 약물 화학에 초점을 맞춘 전임상 스타트업인 Cyclica와 Valance를 인수했습니다, 총 8,750만 달러 규모입니다.

그들은 또한 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 중 하나를 보유하고 있어 LLM 및 AI를 약물 발견에 훈련시킵니다. 모델은 20억 개가 넘는 이미지 라이브러리로 훈련되었으며, 유전자와 화합물의 모든 가능한 조합 사이에서 6조 개의 관계를 추론했습니다.

출처: Recursion

Recursion은 AI 선두 기업인 Nvidia와 파트너십을 구축했습니다 and might release some of its AI models to commercial partners via NVIDIA’s (NVDA ) new BioNeMo platform. It will also give Recursion priority access to NVIDIA’s latest GPUs through NVIDIA DGX™ Cloud.

회사는 또한 2023년 7월 NVIDIA로부터 5천만 달러 투자를 받았습니다.

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

출처: Recursion

신경과학 및 치료가 어려운 종양학과 같은 보다 복잡한 분야에서는 해당 분야의 기존 기업과 파트너십을 구축하는 것을 선호합니다. 예를 들어, 신경과학 분야에서는 Roche와, 치료가 어려운 종양학 및 섬유증 분야에서는 Bayer와 협력합니다.

전체적으로 회사는 50개 이상의 잠재 프로그램과 로열티를 포함해 130억 달러 규모의 잠재 마일스톤을 목표로 하고 있습니다.

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

합병 후 전망

소유권 및 경영

전반적으로 기술적으로는 합병이지만, 실제로는 Recursion이 Exscientia를 인수하는 형태에 가깝습니다.

합병 구조에 따라 Exscientia 주주들은 Recursion 클래스 A 보통주 0.7729주를 받게 됩니다. 합병 후 Recursion 주주들은 합병된 회사의 74%를, Exscientia 주주들은 26%를 소유하게 됩니다.

거래는 2025년 초까지 완료될 예정입니다.

Recursion의 CEO 겸 공동 설립자가 합병된 기업의 CEO를 맡게 되며, Exscientia의 CEO는 최고 과학 책임자(CSO)로 전환됩니다.

그러나 회사 위치는 다소 복잡해질 수 있으며, 850명 이상의 직원이 솔트레이크시티, 런던, 토론토, 몬트리올, 샌프란시스코 베이 지역, 옥스포드, 보스턴, 비엔나, 던디, 마이애미 등 여러 기존 시설에 분산될 것입니다.

중기적으로는 일부 이전 및 시설 통합이 필요할 가능성이 높습니다.

합병된 R&D

합병된 R&D 파이프라인은 종양학과 희귀 질환에 균등하게 나뉘며, 임상 2상 단계에 4개의 프로그램이 있습니다.

출처: Recursion

회사 연구의 미래를 위해, 초기 단계에서 Recursion과 Exscientia의 데이터 및 AI 도구를 결합해 많은 연구 단계를 보완할 수 있습니다.

예를 들어, Exscientia의 자동화된 화학 합성 시스템은 Recursion의 세계 최대 자동 습식 실험실에 강력한 보완이 됩니다.

Recursion이 보유한 생물학 및 질병에 대한 깊은 이해는 Exscientia의 수백만 개 물리적 화합물과 수십억 개 목표 예측 중 유용한 것을 보다 정확히 선택하는 데 활용될 수 있습니다.

출처: Recursion

이 독점 파이프라인 외에도, 회사는 Roche, Bayer, Sanofi (SNW.DE ) (SNY ), Merck KGaA (MRK.DE ) 등 4개의 대규모 전략적 협력을 보유하고 있으며, 종양학 및 면역학 분야에서 이미 10개의 프로그램에 옵션을 부여받았습니다.

다양한 협력 범위는 회사 경영진에게 향후 전략적 협상에서 레버리지를 제공할 것이며, 대형 제약사들을 서로 경쟁하도록 만들 추가 옵션을 확보하게 됩니다.

출처: Recursion

재무 데이터

두 회사 모두 아직 매출이 없으며, 시장에 출시된 약물도 없습니다. 현재 현금은 연속적인 자금 조달과 대형 제약사와의 연구 프로그램에서 마일스톤을 달성함으로써 얻은 수입에서 주로 나옵니다.

합병된 사업은 8억 5천만 달러 규모의 현금을 보유하게 되어 2027년까지 지속 가능한 운영이 가능합니다.

앞으로 2년 동안 R&D 성공에 대한 잠재적 마일스톤 지급액이 최대 2억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 대부분의 연구 프로그램은 대규모 시장을 목표로 하며, 성공 시 매출 10억 달러 이상을 목표로 합니다.

신약 발견의 미래

AI와 빅데이터가 새로운 치료법과 더 나은 약물을 찾는 데 핵심 역할을 할 것이라는 추세가 커지고 있습니다.

LLM 및 기타 AI 이니셔티브를 통해 데이터가 이 분야에서 가장 중요한 자원이라는 점이 명확해지고 있습니다.

따라서 앞으로도 Exscientia와 Recursion과 같은 합병이 계속될 것으로 예상됩니다. 우리는 이러한 사례들을 기사 “바이오테크 빅데이터 기업 Top 10”와 “AI 및 디지털 바이오테크 기업 Top 5”에서 다루고 있습니다.

앞으로 Recursion이나 유사한 AI 약물 발견 기업에 유용할 수 있는 다른 데이터셋으로는 다음이 있습니다:

• 공간 유전체학(3D에서 유전체와 전사체를 연구)은 세포 수준 또는 세포 내 수준에서 유전자의 활동을 시각화할 수 있게 합니다.
  • 10x Genomics 는 현재 이 분야의 선도 독립 기업이며 그 경쟁사 Nanostring이 Bruker Corporation에 인수되었습니다.
• 물리 기반 분자 모델링.
  • Schrödinger  (SDGR)는 목표에 맞는 최적의 분자를 찾는 데 선도적이며, 효능, 용해도, 반감기, 합성 가능성 등 상충되는 지표들을 균형 있게 고려합니다.
• DNA 판독 및 시퀀싱
  • 선도 기업은 Illumina (ILMN), Pacific Biosciences(PACB), 및 Oxford Nanopore (ONT.L)
• 합성 생물학은 의료, 바이오테크 또는 산업 등 특정 목적을 위한 새로운 특성이나 유기체를 필요에 따라 설계하는 분야입니다.
  • 이 분야의 선도 기업은 Ginkgo Bioworks (DNA)입니다.