바이오테크
Recursion과 Exscientia 합병, 새로운 AI 약물 발견 리더 창출
Securities.io를 Google의 선호 소스에 추가
신약 발견을 위한 새로운 방법
지난 수십 년 동안 신약 발견과 개발은 점점 더 복잡하고 비용이 많이 드는 과정이 되었습니다.
신약 개발에는 임상시험과 실패한 후보물질의 비용까지 포함해 10억 달러 이상이 들 수 있습니다. 다만 실제 비용은 질환, 개발 경로, 산정 방식에 따라 크게 달라집니다.
한 가지 이유는 알려진 약용 식물이나 비교적 쉽게 찾을 수 있는 생화학 물질 등 손쉽게 접근할 수 있는 후보가 이미 많이 연구되었기 때문입니다.
효과적인 치료법이 부족한 질환은 생물학적 원인이 복잡한 경우가 많습니다. 당뇨병, 알츠하이머병, 암, 비만 등이 이에 해당합니다. 감염병에서도 HIV 같은 바이러스나 말라리아를 일으키는 기생충이 면역 반응을 회피해 치료를 어렵게 만들 수 있습니다. 말라리아는 바이러스성 질환이 아닙니다.
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
2024년 8월 8일, Exscientia와 더 큰 동종 기업인 Recursion Pharmaceuticals (RXRX )의 합병 계약이 발표되었습니다.
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 기전을 탐구해 새로운 작용 방식의 계열 최초 신약 후보물질을 발굴하는 데 중점을 둡니다.
- Exscientia는 정밀 화학과 분자 설계 역량을 바탕으로 동종 계열에서 우수한 성능을 목표로 하는 신약 후보물질에 집중합니다.
양사는 기술을 결합하면 규모의 경제와 비용 절감뿐 아니라 화학적 설계 역량과 생물학적 통찰을 함께 활용할 수 있을 것으로 기대했습니다. 이러한 효과는 통합 과정과 연구 성과에 따라 달라집니다.
Exscientia
Exscientia는 AI를 활용해 정밀 치료제를 개발합니다.
이 회사는 신약 발견 과정의 여러 단계에 전용 소프트웨어를 적용하는 통합형 AI 기술을 운영합니다.
Exscientia의 Precision Design AI는 Precision Target AI 등으로 파악한 표적에 맞춰 분자를 설계하는 데 사용됩니다. 기존 분자를 분석하는 것과 새로운 후보물질을 설계하는 것은 서로 보완적인 과정입니다.
출처: Exscientia
이 기사에 인용된 회사의 과거 설명은 표적에서 후보물질을 찾는 데 걸리는 시간을 약 70% 줄이고 자본 효율을 약 80% 개선할 수 있다고 제시합니다. 이는 특정 발견 단계에 관한 회사 측 수치이며, 신약의 전체 개발 기간이나 임상 성공률을 보장하는 결과는 아닙니다.
시간과 비용 절감의 일부는 실험 주기 전반에 걸친 로봇 자동화에서 나옵니다.
기사에 인용된 과거 파이프라인에는 초기 임상 단계의 후보물질 4개와 총 30개 프로그램이 포함되어 있었습니다. 협력사 관련 65억 달러는 조건 달성 시 가능한 계약상 지급 기회의 규모로 이해해야 하며, 이미 발생한 매출을 뜻하지 않습니다. 주요 연구 분야는 종양학과 염증성 질환이었습니다.
출처: Exscientia
Recursion Pharma
RXRX 가격 차트
Recursion Pharmaceuticals는 약물 발견에 AI를 활용합니다. AI가 약물 발견 및 개발에 더 많이 관여할수록, AI를 훈련시키는 데 필요한 데이터가 더욱 귀중해집니다.
생물학은 복잡하고, 표준화되고 검증된 데이터가 부족한 경우가 많습니다. 데이터 오류나 편향은 AI 모델의 예측을 왜곡할 수 있으므로 데이터 품질 관리와 적절한 검증이 중요합니다. 모든 오류가 모델을 처음부터 다시 훈련해야 한다는 뜻은 아닙니다.
따라서 견고한 데이터셋을 만드는 것이 회사 설립 이래의 핵심 과제로, 다음과 같은 바이오데이터 문제를 해결하고자 합니다:
- 팩스, 스캔 문서, 구조화되지 않은 PDF처럼 기계가 바로 분석하기 어려운 데이터.
- 주석이 거의 없거나 전혀 없는 사일로형 데이터.
- 재현이 어려운 연구.
Recursion은 대규모 자동화 습식 실험실을 구축하고 실험 결과를 디지털 데이터로 축적했습니다. 기사에서 인용한 주당 최대 220만 건은 실험 처리 역량을 나타내며, 항상 그만큼 수행했다는 의미는 아닙니다.
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”).
Exscientia가 표적과 화합물 설계를 연결하는 기술에 집중한 반면, Recursion은 표준화된 대규모 생물학 실험 데이터와 예측 모델을 구축했습니다. 두 접근은 상호 보완을 목표로 합니다.
Recursion은 또한 2023년 5월 Cyclica와 Valence 인수 계획을 발표했습니다. 발표된 총 거래 규모는 8,750만 달러였습니다.
회사는 대규모 컴퓨팅 자원을 이용해 신약 발견용 AI 모델을 훈련합니다. 기사에서 인용한 20억 개 이상의 이미지와 6조 개의 추론 관계는 모델의 데이터 및 예측 규모를 나타내며, 모든 관계가 실험적으로 입증되었다는 의미는 아닙니다.
출처: Recursion
Recursion은 NVIDIA와 협력 관계를 구축했습니다. 일부 AI 모델을 NVIDIA (NVDA )의 BioNeMo 플랫폼을 통해 제공하는 방안을 추진하고, NVIDIA DGX™ Cloud를 활용한 컴퓨팅 접근성도 확대하려 했습니다.
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.
회사는 50개 이상의 잠재 프로그램과 관련해 약 130억 달러의 조건부 마일스톤 지급 기회를 제시한 바 있습니다. 이는 이미 발생한 매출이나 확정된 수입이 아니며, 제품 판매에 따른 로열티와도 구분해야 합니다.
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.
발표된 조건에 따르면 Exscientia 보통주 1주당 Recursion 클래스 A 보통주 0.7729주가 지급될 예정이었습니다. 발표 당시 가정에 따른 합병 후 지분은 기존 Recursion 주주 약 74%, Exscientia 주주 약 26%였습니다.
2024년 8월 발표 당시 양사는 주주 승인과 기타 조건 충족을 전제로 2025년 초까지 거래를 마칠 것으로 예상했습니다.
발표된 경영 계획에 따르면 Recursion의 공동 창업자 겸 CEO 크리스 깁슨이 합병 회사의 CEO를 맡고, Exscientia의 임시 CEO 데이비드 핼릿은 최고과학책임자(CSO)로 합류할 예정이었습니다.
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
합병 대상 파이프라인은 종양학, 희귀질환, 감염병 등의 후보물질을 포함합니다. 기사에 제시된 도표에는 임상 2상 프로그램 4개가 표시되어 있지만, 연구 분야가 정확히 절반씩 나뉜다는 뜻은 아닙니다.
출처: Recursion
회사 연구의 미래를 위해, 초기 단계에서 Recursion과 Exscientia의 데이터 및 AI 도구를 결합해 많은 연구 단계를 보완할 수 있습니다.
Exscientia의 자동화 화학 합성 기술은 Recursion의 대규모 자동화 습식 실험 역량을 보완할 수 있습니다.
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
합병 대상 기업들은 Roche, Bayer, Sanofi (SNW.DE ) (SNY ), Merck KGaA (MRK.DE ) 등과 주요 전략적 협력 관계를 맺고 있었습니다. 발표에 따르면 종양학과 면역학 분야의 프로그램 10개에 대해 협력사들이 옵션을 행사한 상태였습니다. 이는 회사가 협력사로부터 옵션을 부여받았다는 의미와 다릅니다.
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 회사는 당시 판매 중인 자체 승인 신약은 없었지만, 연구 협력 등에서 매출을 올리고 있었습니다. 운영 자금은 자금 조달과 협력 계약에 따른 지급금 등에 의존했습니다. 제품 판매 매출이 없다는 사실을 전체 매출이 없다는 뜻으로 혼동해서는 안 됩니다.
2024년 2분기 말 기준 양사의 현금 및 현금성 자산 합계는 약 8억 5천만 달러였습니다. 양사는 비용 절감 등을 반영한 계획에서 운영 자금이 2027년까지 이어질 것으로 예상했지만, 이는 확정된 보장이 아닙니다.
당시 발표는 기존 협력에서 향후 2년 동안 약 2억 달러의 추가 마일스톤 지급 가능성을 제시했습니다. 또한 여러 프로그램이 성공할 경우 각각 연간 최대 매출 10억 달러 이상의 시장 기회를 가질 수 있다고 설명했습니다. 두 수치는 조건부 전망이며 실제 수입과 구분해야 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.
