Genomics, 45,000건의 유전체 연구 기반 Mystra AI 플랫폼 출시

인간 유전적 증거가 뒷받침된 약물 표적은 임상시험 통과 가능성이 2.6배 더 높다 — 그리고 Genomics는 새로운 AI 플랫폼이 이 이점을 모든 과학자의 손에 쥐여줄 수 있다고 확신하고 있다.

대서양 양안에서 활동하는 TechBio 기업 Genomics는 화요일 Mystra AI를 출시했다. 이 대화형 플랫폼은 과학자들이 세계 최대 인간 유전체 데이터베이스를 질의해 약물 표적을 수개월이 아닌 수분 내에 발견하고 검증할 수 있게 해준다.

"유전적 뒷받침이 있는 약물 표적은 임상시험에서 성공할 가능성이 2.6배 더 높습니다. Mystra AI는 강력한 유전적 통찰력을 생성해 약물 표적 발견을 촉진하는 데 있어 접근성과 효율성을 크게 향상시킵니다"라고 Genomics의 최고경영자이자 공동창업자인 Peter Donnelly 경 교수는 말했다.

이 플랫폼은 10년간의 데이터 수집을 기반으로 하며, 45,000건 이상의 전장유전체연관연구(GWAS)와 수조 개의 유전형-표현형 데이터 행을 포함한다. Genomics는 이 데이터셋을 활용해 암, 심장병, 당뇨병을 포함한 질병에 대해 이미 100개 이상의 약물 표적을 식별했다. Mystra AI는 일반 언어 질문을 처리하고, 회사 자체 도구의 지원 시각 자료 및 데이터와 함께 답변을 제공하며, 결과의 재현성과 검증 가능성을 보장한다.

제약 산업은 단일 신약을 시장에 출시하는 데 평균 23억 달러 이상을 지출하며, 후보 물질의 95%가 임상시험에서 실패한다. Mystra AI는 발견 과정 초기에 과학자들에게 유전적 증거를 제공함으로써 파트너 기업들의 실패율을 낮추고 연구개발 자금의 수십억 달러를 성공 확률이 더 높은 표적으로 전환하는 데 도움을 줄 수 있다.

이 플랫폼은 이미 주요 제약사와 신흥 바이오텍 기업들의 도입을 이끌어냈다. 이전에 자체 내부 유전체 플랫폼 구축을 시도했던 Novo Nordisk는 자체 소프트웨어 엔지니어링 역량으로는 Genomics의 역량을 따라잡을 수 없다는 결론을 내린 후 Genomics와 파트너십을 체결했다. "유전체는 정말 핵심적인 도구 중 하나입니다. 우리는 내부적으로 자체 플랫폼을 구축하려 시도했지만, 소프트웨어 엔지니어링에 있어 다른 회사들만큼 능숙하지 않아 Genomics와 파트너십을 맺었습니다"라고 Novo Nordisk의 AI 및 디지털 혁신 글로벌 부사장 Mishal Patel은 말했다.

BridgeBio Pharma와 Relation Therapeutics도 얼리 어답터다. BridgeBio의 통계유전학 부문 부국장 Xue Zeng은 Mystra AI가 "유전체 데이터를 훨씬 더 쉽고 효율적으로 마이닝할 수 있게 해주어 일상 업무 워크플로를 가속화하고 있다"고 말했다. Relation Therapeutics의 최고경영자 David Roblin은 이 플랫폼이 연구개발팀이 "생물학적 인사이트를 효율적이고 신속하게 탐색하고 평가할 수 있게 해준다"고 말했다.

Amazon Web Services의 최고의료책임자 Rowland Illing은 이 플랫폼을 혁신적이라고 평가했다. "실시간으로, 박사 학위 전체의 작업을 단 몇 분 만에 수행할 수 있습니다"라고 그는 말했다.

Genomics는 세 가지 참여 모델을 제공한다: 셀프서비스 SaaS 계층을 통한 직접 플랫폼 접근, 파트너가 자체 내부 데이터와 Genomics의 데이터셋을 결합할 수 있는 부분 관리형, 그리고 60명 이상의 통계유전학 과학자 팀을 활용하는 완전 관리형 서비스다.

이 회사는 2014년 옥스퍼드 대학교에서 분사했으며, 2년 연속으로 영국에서 가장 빠르게 성장하는 민간 테크 기업을 선정하는 Sunday Times 100Tech 리스트에 이름을 올렸다.

Genomics는 비상장 기업이지만, Novo Nordisk, BridgeBio 등의 신속한 플랫폼 도입은 약물 개발 리스크를 줄이는 AI 도구에 대한 수요 증가를 시사한다. Novo Nordisk와 같은 상장 파트너의 경우, 더 빠른 표적 검증이 연구개발 일정을 단축하고 파이프라인 수익성을 개선할 수 있다. 제약 산업의 95% 임상 실패율을 해결하기 위한 AI와 유전체학의 융합이라는 광범위한 트렌드는 독점적 유전체 데이터셋을 보유한 기업들을 대형 제약사들의 인수 대상으로 자리매김하게 할 수 있다.

본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.