엔솔바이오사이언스 사업보고서 (2025.12)
7. 기타 참고사항

가. 업계의 현황

(1) 퇴행성 디스크 질환 치료제 시장 규모

현재 퇴행성 허리디스크의 비수술적 치료법으로는 ① 비스테로이드성 소염진통제(Nonsteroidal Anti-inflammatory Drugs, NSAIDs)와 근육이완제로 대표되는 약물치료요법 ② 찜질, 견인치료, 고주파 치료를 포함한 물리치료요법 ③ 스테로이드 약물을 디스크 간 공간에 주사하는 주사요법 등이 있습니다. 단, 약물 치료요법 대부분이 일시적인 통증 완화에 초점이 맞춰져 있고, 인공디스크 치환술 및 척추 유합술 등의 수술요법은 마비 증상 또는 감각 이상이 발생된 환자에 국한되고 있어, 근본적인 디스크 재생 및 질환 치료가 가능한 치료제에 대한 미충족 수요는 매우 높은 실정입니다.

Fortune Business Insights (2026) 리포트에 따르면 퇴행성디스크 질환 치료 시장의 규모가 2025년 343.1억 달러였으며, 2026년 368.5억 달러에서 2034년 677.1억 달러까지 성장할 것으로 전망하고 있습니다. (연평균 성장률 7.9%).

북미는 2025년까지 121억 8천만 달러 규모의 세계 퇴행성 디스크 질환 치료 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 예측 기간 동안 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망됩니다. 이러한 시장 지배력은 해당 지역에서 퇴행성 디스크 질환의 유병률이 증가하고 있기 때문입니다. 또한, 환자들 사이에서 약물 및 치료법의 채택이 늘어나면서 새로운 치료법에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이는 P2K의 주요 타겟 시장인 북미시장의 잠재력을 입증합니다.

(2) 무릎 골관절염 치료제 시장 규모

전 세계 골관절염 시장은 골관절염 유병률 증가, 고령화, 그리고 더욱 효과적인 치료법 개발에 힘입어 상당히 견조한 성장세를 보이고 있습니다. 골관절염(OA)은 전 세계적으로 많은 환자에게 영향을 미치고 있으며, 환자 수는 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 골관절염에 대한 인식 제고와 증상 장기 조절 치료법 개발에 대한 관심 증가, 그리고 주요 제약사들의 질병 진행 억제 골관절염 치료제(DMOAD) 개발 파이프라인은 시장 성장을 견인할 것으로 전망됩니다. 또한, 비만과 같은 관련 질환의 유병률 증가와 주요 제약사들의 혁신적인 치료법 개발 노력 역시 시장 성장 전망을 밝게 합니다. Fortune Business Insights (2026) 리포트에 따르면 전세계 골관절염치료제 시장의 규모가 2025년 98.9억 달러였으며, 2026년 103.8억 달러에서 2034년 153억 달러까지 성장할 것으로 전망하고 있습니다. (연평균 성장률 4.96%).

(3) 항암제 병용 치료제 시장 규모

C1K는 현재 파클리탁셀(Paclitxel, PTX) 또는 면역항암제(anti-PD1)와 병용 치료제로 개발되고 있으며 삼중음성유방암(TNBC), 비소세포폐암(NSCLC), 대장암 등으로 적응증 확대가 가능합니다.

글로벌 TNBC 치료제 시장 규모는 7 Major Market(미국, 유럽 5개국, 일본) 기준 2025년 약 46억 8,000만 달러로 추정되며, 2035년까지 연 평균 4.7%의 성장률을 보이며 약 70억 8,000만 달러규모의 시장을 형성할 것으로 예측됩니다. 국소진행성 및 전이성 TNBC의 위험성에 대한 공공 인식 제고에 따른 조기 진단 확대 및 약물치료 환자수 증가, 높은 의학적 미충족 수요에 대응하기 위한 신규 면역치료제 출시 등이 TNBC 시장의 지속적 성장을 견인할 것으로 예상됩니다. TNBC는 종양의 위치, 크기 및 전이 정도에 따라 크게 국소진행성 TNBC와 전이성 TNBC로 구분됩니다. 초기 TNBC 환자에게는 종양을 최대한 제거하기 위한 수술이 우선적으로 시행되며, 수술의 효과를 향상시키 위해 수술 전후 화학요법이 동반될 수 있습니다. 전이성 TNBC 환자의 경우 다양한 조합의 항암제가 1st-line부터 4th-line+까지 순차적으로 투여됩니다. 현재까지는 화학요법이 TNBC 치료제 시장을 주도하고 있지만, 최근 PARP 억제제인 Lynparza와 PD-L1 면역관문억제제인 티센트릭이 신규로 시장에 진입하여 빠른 속도로 점유율을 확대해 나가고 있습니다. 최근 TNBC 시장은 단일 요법보다 면역항암제와 화학항암제를 병용하는 방식이 표준으로 자리 잡고 있습니다. 당사의 C1K가 파클리탁셀 또는 면역항암제 병용치료제로서 다른 경쟁약물과 차별화된다면 시장점유율을 성공적으로 확장해 나갈 수 있을 것으로 예상됩니다.

글로벌 NSCLC 치료제 시장 규모는 7 Major Market(미국, 유럽 5개국, 일본) 기준 2023년 약114억 달러(약15조3,850억 원)로 전망되며, 2034년까지 연 평균 8.16%의 성장률을 보이며 약231억 달러(약31조1,748억 원)규모의 시장을 형성할 것으로 예측됩니다. NSCLC의 위험성에 대한 공공 인식 제고에 따른 조기 진단 확대 및 개인 맞춤형 치료법 개발, 약물치료 환자수 증가 및 평균 수명 연장, 높은 의학적 미충족 수요에 대응하기 위한 신규 면역치료제 출시 등이 NSCLC 시장의 지속적 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

나. 신약후보물질 발굴 및 작용기전 검증 시스템 기술

(1) AI 기반 신약 발굴 시스템: ESAIDD (EnSol AI Drug Discovery)

1) 신약개발 패러다임의 변화와 AI의 도입

일반적으로 하나의 신약이 시장에 출시되기까지는 10~15년의 기간과 막대한 비용이 소요됩니다. 특히 초기 단계인 '후보물질 발굴'은 전통적인 방식으로는 약 5년 이상의 시간과 수많은 시행착오가 필요합니다. 당사는 이러한 비효율성을 극복하고 신약 개발의 성공 확률을 높이기 위해, 기존 플랫폼 기술을 고도화하여 인공지능(AI) 기반의 통합 시스템인 ESAIDD를 구축하였습니다.

2) ESAIDD 시스템의 개요 및 차별성

ESAIDD는 당사의 핵심 기술인 KISDD(지식 기반 발굴)와 EPDS(단백질 구조 분석) 시스템을 통합하고, 최신 대규모 언어 모델(LLM) 기술을 접목한 차세대 시스템입니다. 무작위 스크리닝 방식에서 벗어나 AI를 활용해 약물 타겟을 정밀 설계하고 정량적으로 평가함으로써, 수년이 소요되던 후보물질 탐색 기간을 단 수일 이내로 단축시키는 혁신성을 보유하고 있습니다.

3) ESAIDD의 주요 공정 및 기술적 특징

① AI 기반 타겟 분석: 질환명과 적응증 입력 시 AI가 잠재적 타겟 단백질과 결합 부위(Binding Site)를 제시하며, 신뢰도 높은 데이터를 기반으로 심층 분석 리포트를 생성합니다.

② 펩타이드 서열 자동 생성: 타겟 구조 내 아미노산 간 상호작용을 통계물리화학적 에너지 파라미터로 계산하여 최적의 펩타이드 후보 서열을 도출합니다.

③ 정밀 평가 및 선정: 도킹 자세 점수와 결합력 예측을 통해 우선순위를 부여하며, 연구자가 가능성 높은 후보를 효율적으로 선별하도록 지원합니다.

4) 주요 성과

당사는 ESAIDD 시스템을 활용하여 PDC(Peptide-Drug Conjugate, 펩타이드-약물 결합체)용 펩타이드 D1K를 단기간에 성공적으로 발굴하였습니다. 이는 당사의 AI 플랫폼이 고부가가치 차세대 치료제 개발에 실질적으로 기여하고 있음을 입증하는 대표적인 사례입니다.

PDC는 펩타이드와 세포 독성 약물을 링커로 연결한 의약품으로, 펩타이드는 항체-약물 접합체(ADC)에서 항체가 수행하는 역할을 대신합니다. 비유하자면 PDC는 유도미사일 항암제로, 펩타이드가 타겟(암세포)을 찾아가는 운반체 역할을 합니다. 펩타이드는 분자량이 작아 종양 침투력이 높고, 화학적 합성이 가능하며 면역원성이 낮다는 특성이 있습니다.

(2) 통합 오믹스 네트워크 분석 시스템: ETONS (Ensol Trans-Omics Network System)

1) 시스템 개요 및 목적

ETONS는 인공지능 기반 단백질 상호작용 네트워크 분석을 통해, 신약 후보물질 처리 후 얻은 전사체 데이터로부터 작용기전을 예측하는 시스템입니다.

2) 주요 기능 및 특징① 단백질 간 상호작용 데이터베이스

바이오 빅데이터와 PubMed 논문에서 추출한 방대한 정보를 인공지능 텍스트 마이닝 기술로 분석하여, 최신 고품질 단백질 상호작용 데이터베이스를 유지하고 있습니다. 검증된 학술 논문 근거를 기반으로 하기 때문에, 신뢰할 수 있는 대규모 단백질 상호작용 네트워크를 제공하는 것이 차별적 우수성입니다.

② 네트워크 기반 분석 기능

단백질 상호작용 네트워크 상에 유전자 발현 변화량을 색상으로 시각화하고, 다양한 분석 도구를 활용해 신호전달 경로를 추적합니다. 이를 통해 신속하게 작용기전을 예측합니다.

(3) 시스템 간 시너지 효과

당사는 ESAIDD를 통해 효능이 극대화된 후보물질(예: D1K)을 신속히 발굴하고, ETONS를 통해 해당 물질의 작용기전을 과학적으로 예측하는 체계적인 'AI 기반 신약 개발 플랫폼'을 운영하고 있습니다. 이러한 시스템 간 연계는 개발 기간 단축과 비용 절감은 물론, 고품질의 신약 파이프라인을 지속적으로 창출하는 핵심 경쟁력입니다.