AI 기반 이중특이항체 딜 10억 달러 돌파…제약업계 AI 도입 가속화

제약사들이 AI 기반 이중특이항체 플랫폼에 10억 달러 이상을 투자하기로 확정하면서, 컴퓨팅 도구가 이중 표적 항체 개발에서 임상 위험 관리와 제조 복잡성 해결을 위해 실험적 단계에서 필수 요소로 전환되고 있다.

제약사들이 AI 기반 이중특이항체 플랫폼에 10억 달러 이상을 투자하기로 확정했다. 컴퓨팅 도구가 이중 표적 항체 개발에서 임상 위험과 제조 복잡성을 관리하는 데 있어 실험적 단계에서 필수 요소로 전환되고 있는 것이다.

"AI는 이중특이항체 치료제를 개발하는 기업들에게 혁신 차별화 요소에서 전략적 필수 요소로 전환되고 있다"고 6월 15일 발행된 BCC리서치 펄스 리포트(Pulse Report)는 밝혔다. 보스턴 소재 시장조사 기관인 BCC리서치는 10대 글로벌 제약사와 그들의 기술 파트너들의 AI 도입 패턴을 분석했다.

다케다의 다년간 AI 플랫폼 협업은 10억 달러를 초과하는 잠재적 마일스톤 지급액을 포함하며, 사노피는 AI 엔지니어링 기반 이중특이항체 프로그램에 약 1억 2500만 달러의 선급금을 배정한 것으로 보고서는 나타냈다. 화이자, 로슈/제넨텍, 노바티스, 암젠, 리제네론, 우시바이오로직스, 주가이제약은 내부 연구 플랫폼과 전략적 파트너십 전반에 AI를 도입하고 있는 시장 선도 기업들이다. 이 보고서는 2024년부터 2030년까지의 기간을 다룬다.

이러한 융합은 지속적인 문제를 해결하고 있다: 이중특이항체는 사이토카인 방출 증후군, 면역원성 위험, 발현 균형 및 응집과 같은 제조 장애로 인해 후기 임상 단계에서 높은 실패율을 보여왔다. AI 기반 예측 모델은 이제 임상 시험 시작 전에 이러한 실패 지점을 타겟팅하여 프로그램당 수억 달러의 개발 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 제공한다. 이러한 접근 방식은 전통적인 시행착오 방식이 허용 가능한 기간과 자본 예산 내에서 이중 표적 항체 엔지니어링에 필요한 정밀도를 제공할 수 없다는 업계의 인식을 반영한다.

임상 위험 완화가 플랫폼 도입 견인

AI 모델은 T세포 결합 이중특이항체 포맷에서 사이토카인 방출 증후군 위험을 예측하는 데 도입되고 있으며, 이는 역사적으로 해당 약물 계열을 괴롭혀온 실패 패턴이다. 멀티오믹스 데이터를 통합하는 머신러닝 플랫폼은 전통적인 단일클론항체 접근법에 비해 더 정밀한 이중 표적 결합 전략을 가능하게 한다고 보고서는 밝혔다. 면역 결합 포맷에서 증가하는 면역원성 위험과 좁은 치료 창은 제약사들로 하여금 구조 예측 및 안전성 최적화를 위해 컴퓨터 생물학 플랫폼을 도입하도록 압박하고 있다.

제조 복잡성도 또 다른 촉매제다. 발현 균형, 응집 및 정제 문제는 비용이 많이 드는 후기 단계 제조 가능성 문제를 방지하기 위해 설계된 AI 기반 개발 가능성 스크리닝을 촉진했다. 이 접근 방식은 기업들이 대규모 생산에 들어가기 전에 문제가 있는 후보 물질을 식별할 수 있게 해주며, 이중특이항체 파이프라인이 종양학 및 면역학 적응증 전반으로 확장됨에 따라 그 가치는 더욱 커지고 있다.

파트너십 모델이 투자 전략 주도

대형 제약사들은 AI 역량을 완전히 내부에서 구축하기보다는 파트너십 기반 투자 전략을 추진하여 차별화된 컴퓨터 생물학 플랫폼에 접근하는 동시에 초기 개발 위험을 공유하고 있다. 이러한 모델은 AI 역량을 통합한 확장 가능한 이중특이항체 플랫폼을 보유한 생명공학 기업에 벤처 캐피털을 유치하고 있다고 보고서는 밝혔다. 전략적 기업 투자자들은 전체 인수보다는 차별화된 기술에 접근하기 위해 소수 지분 투자를 배치하고 있다.

나스닥에 상장된 합성 DNA 및 항체 플랫폼 기업인 트위스트 바이오사이언스(Twist Bioscience)는 최근 인벤라(Invenra)와의 이중특이항체 라이선스 계약을 통해 이 분야에서의 역할을 확대했다. 이 계약은 AI 기반 신약 발견 및 고부가가치 단백질 도구에 대한 트위스트의 노출을 심화시키지만, 회사는 지속적인 손실과 성장 야망 사이에서 균형을 유지해야 한다. 분석가들은 트위스트의 매출이 2029년까지 6억 4140만 달러에 도달하고, 순이익은 1억 2210만 달러에 이를 것으로 전망한다고 심플리월스트(Simply Wall St) 추정치를 인용해 밝혔다.

투자 시사점

투자자들에게 AI-이중특이항체 융합은 컴퓨터 생물학 플랫폼과 차세대 항체 엔지니어링 기업 전반에 걸쳐 상승 여력을 제공한다. 표적 쌍 우선순위 설정과 제조 최적화에서 명확한 AI 기반 차별화를 입증한 기업들은 파트너십 프리미엄과 마일스톤 기반 가치 창출을 포착할 가장 유리한 위치에 있는 것으로 보인다. 그러나 AI 설명 가능성 요구사항에 대한 규제 불확실성과 대규모 이중특이항체 포트폴리오 전반의 자원 분산이 주요 위험 요소로 지목된다. 보고서는 화이자, 암젠, 리제네론을 기존 이중특이항체 파이프라인과 AI 통합 노력을 고려할 때 이러한 융합의 혜택을 가장 잘 받을 수 있는 선두 기업으로 지목했다. 벤처 캐피털은 AI 역량을 통합한 확장 가능한 이중특이항체 플랫폼을 보유한 생명공학 기업에 점점 더 우선순위를 두고 있으며, 전략적 기업 투자자들은 차별화된 기술에 접근하기 위해 소수 지분 투자를 배치하고 있다.

본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.