신테카바이오 분기보고서 (2021.09)
2. 주요 제품 및 서비스

당 사의 주요 서비스는 △ 합성신약 후보물질 발굴(DeepMatcher?) △ 항암백신 신생항원 발굴( NEO-ARS™ ) △ 항암제 바이오마커 개발( GBL-ARS ™ ) △ 유전체 정밀의료 서비스입니다. 현재 유전체 정밀의료 서비스는 국내 대학병원에 서비스를 제공함으로써 매출이 지속적으 로 발생하고 있으며 나머지 서비스들은 연구개발 및 고도화에 진행 중에 있어 아직 직접적인 매출로 연결되지 않고 있습니다. 13기 당분기에는 유전체 정밀의료서비스(NGS-운용수수료)로, 2억1천8백만원 의 매출을 올렸습니다. 공시대상기간 중 당사 주요 서비스별 매출액 은 4. 매출 및 수주상황 목차에서 표로 자세히 기재하였으며, 추후 서비스 공급 계약 및 기타 진행 상황에 따라 매출이 발생하면 보고할 예정입니다.

당사는 지난 2009년 설립되었으며 2014년 한국전자통신연구원(ETRI)의 유전체분석 전용 슈퍼컴퓨팅 기술을 출자 받았습니다. 당시의 주력사업은 유전체 빅데이터 분석이었으며, 차세대 맞춤의료 유전체 사업단 및 국제암컨소시엄 전장암유전체분석 프로젝트(International Cancer Genome Consortium Pan Cancer Analysis of Whole Genomes, ICGC-PCAWC)에 참여한 바 있습니다.

당사는 2016년을 기점으로 전통적인 신약연구개발의 비효율성을 극복하기 위한 AI신약개발 솔루션을 개발해 공동연구 또는 자체개발을 통한 AI신약개발을 추진하고 있습니다. 이와 더불어 대학병원에 정밀의료 서비스도 제공하고 있습니다. 당사는 앞으로 다년간 축적해 온 유전체 빅데이터와 in Silico 기술을 접목시켜 당사 고유의 AI 플랫폼을 기반으로 기존 신약 개발 프로세스에 혁신을 일으켜 새로운 패러다임 치료제 개발에 기여하고자 합니다.

이 중 신약개발 영역에서는 후보물질 발굴 (Discovery) 단계와 임상시험 (Development) 단계 모두에서 기술사업을 진행하고 있습니다. 후보물질 단계에서는 저분자 화합물 (Small Molecule) 기반의 ① 합성신약 후보물질 발굴 사업과 펩타이드(Peptide) 기반의 ② 항암백신 신생항원 발굴 사업을 운영하고 있습니다. 임상시험 단계에서는 임상시험 환자선별을 위한 ③ 항암제 바이오마커 개발 사업을 진행하고 있습니다.

2016년 카이노스메드와의 파킨슨병치료제 공동연구 계약을 시작으로 CJ헬스케어와 신규활성 물질 발견연구를 공동 수행한 바 있으며, 이외의 JW중외제약, 레고켐바이오사이언스, 한미사이언스 등과 신약개발 협업계약을 맺고 치료제 공동연구를 진행했습니다.

2018년까지 협업계약을 맺은 파트너 제약사들의 신약 파이프라인에 당사 기술을 적용하여 개발 지원하는 사업을 진행하여 왔으나 현재는 당사 자체적인 개발 파이프라인을 구축하면서 사업모델을 확장하고 있습니다.

진단영역에서는 환자별 유전적 특성을 반영해 맞춤화된 항암약물 처방과 유전성 희귀질환 진단 등 임상 의사결정을 지원하는 ④ 유전체 정밀의료 서비스 사업을 운영하고 있습니다. 당사는 협업계약을 맺은 병원들과 정밀의료센터를 공동 운영하면서, 유전체 시퀀싱, 분석, 보고서 생성 등 일련의 과정을 병원 사이트에서 원스톱으로 진행하고 있습니다.

가. 주요 서비스

당사의 AI 플랫폼 DeepMatcher?를 활용해 레고켐바이오사이언스, 한미사이언스 그 외 여러 바이오텍 및 제약사와 합성신약 후보물질 발굴 공동연구를 진행하거나 AI 기술 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 자체적으로 신약연구개발 및 사업화를 진행하고 있으며 추후 해외 제약사들과의 협업도 계획하고 있습니다. AI를 활용한 신약후보물질 발굴 및 임상 시험에 대한 수요는 지속적으로 증가될 것으로 전망되며, 이에 따라 당사의 사업 확장 기회는 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.

① 합성신약 후보물질 발굴(DeepMatcher?)

신약개발은 대표적인 고비용, 고위험 산업으로, 평균 15년이라는 시간과 2.5조원에 달하는 천문학적인 비용이 소요됩니다. 높은 비용에도 불구하고 신약개발의 성공률은 현저히 낮습니다. 신약개발 관련 기술의 비약적 진보와 질병의 생물학적 기전에 대한 연구결과의 축적에도 불구하고 신약개발의 생산성은 오히려 지속적인 감소 추세에 있습니다. 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 신약개발 단계별로 살펴보면, 신약 후보물질을 발굴하는 '발굴(Discovery)' 단계에만 이미 5년 이상의 기간과 8,000억원 이상의 비용이 발생합니다.

현재 후보물질 탐색 단계에서 가장 보편적으로 사용되는 기술은 고속대량탐색기술(HTS, High Throughput Screening)로, 주어진 타겟 단백질의 활성 변화 또는 세포 형질 변화를 야기하는 물질을 대량의 화합물 라이브러리로부터 신속하게 탐색하는 기술입니다. HTS가 후보물질 탐색 단계의 효율성을 크게 향상시켜 수십만 종의 화합물을 동시에 스크리닝하는 것이 가능해졌음에도 불구하고, 고비용으로 인해 대형 제약사를 제외한 다수의 기업에는 여전히 기술에 대한 접근이 제한적이며 광범위한 화합물 구조의 다양성을 모두 고려하는 것은 불가능하다는 한계점이 있습니다.

HTS의 한계를 극복하고 단백질 구조 및 화합물과의 결합력 계산 등에 있어 컴퓨터를 활용(CADD Computer-Aided Drug Discovery) 하려는 시도가 있었으나 결합예측의 정확성에 대한 한계와 단백질 및 화합물의 유동적인 구조 처리에 대한 어려움 등의 한계점 등이 존재하였습니다.

DeepMatcher?는 AI와 GPU 및 슈퍼컴퓨팅 기술을 기반으로 10억 종에 달하는 수많은 화합물을 주어진 타겟 단백질에 가상으로 결합시키고, 결합여부를 예측하는 당사만의 독자적인 기술입니다. DeepMatcher?로 10억 종의 화합물을 미리 스크리닝하게되면 연구자 또는 협력사는 HTS 수행 없이 DeepMatcher?가 제시하는 수십 종의 선별된 물질을 대상으로 실험검증을 수행, 신속하게 유효물질 발굴이 가능해집니다. 비용과 시간 절감 외에도 시행착오 감소로 우수한 후보물질 발굴 가능성 또한 향상시킬 수 있습니다.

DeepMatcher?는 타겟단백질과 약물이 결합하는 실제 물리적 환경의 변화에 따라 3차원 결합구조를 시뮬레이션하고, 구조의 유연성을 고려하였다는 점에서 타 기술 대비 경쟁우위를 가지고 있습니다. 또한 타겟과 화합물의 1차원적 특성정보, 2차원 거리 정보, 3차원 구조상에서의 결합적 특성들을 순차적으로 적용하여 단계적 스크리닝을 수행하고, GPU와 슈퍼컴퓨터 등 고성능 컴퓨팅 인프라를 기반으로 예측한다는 점에서 신속성과 정밀성에 있어 경쟁력을 확보하였습니다.

당사는 DeepMatcher?을 이용하여 시장의 un-met needs가 큰 항암 표적들을 중심으로 지난 해 자체 AI신약개발을 착수하였고, 이 결과 다수의 타겟들에 대해 우수한 유효물질들을 발굴하였으며, 이를 통해 DeepMatcher? 기술의 우수성 및 AI 신약개발에의 적용 가능성을 확인하였습니다. 이에 따라 현재 파이프라인 확보를 위한 약물 최적화를 진행 중에 있습니다. 또한 cash-cow 확보를 위한 상업화 단계에 진입하여 AI 신약 후보 발굴 서비스를 출시하였습니다. 현재 국내외 주요 제약사들을 중심으로 영업 및 마케팅 활동을 진행하고 있어 향후 매출액 증대에 기여할 것으로 예상하고 있습니다. 이에 힘입어 당사는 2021년 4월 23일 한국토지주택공사(LH)로부터 국제과학비즈니스벨트 거점지구의 부지를 매입하는 계약을 체결했습니다.이 부지는 대전시 둔산구 둔곡지구2-1 구역의 1만200㎡의 규모로, 향후 당사의 인공지능(AI) 슈퍼컴센터 구축에 활용될 예정입니다. 2021년 하반기부터 해당 부지에 본격적으로 AI슈퍼컴센터 신축 사업에 돌입하였으며, 준공과 동시에 슈퍼컴퓨터 인프라 구축이 예정되어 있습니다. 신테카바이오가 보유한 신약후보물질 발굴기술인 딥매처(DeepMatcher)서비스를 고도화하는 것은 물론 신속하고 정확한 신약후보물질을 고객사에 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

② 항암백신 신생항원 발굴 ( NEO-ARS™)

면역항암제는 암환자의 면역력을 높여서 암세포를 죽이는 치료제를 통칭하는 용어로 항암치료의 새로운 패러다임으로 부각되고 있습니다. 면역항암제가 등장하기 이전에는 무분별하게 증식하는 암세포를 공격 하여 암을 치료하는 세포독성항암제(1세대 항암제)와 암의 유발 및 진행에 중요한 역할을 하는 발암단백질을 공격하는 표적항암제(2세대)가 암치료에 주로 사용되어 왔습니다.

면역항암제는 1세대 세포독성항암제의 부작용과 2세대 표적항암제의 내성 발생 등의 한계를 극복할 수 있는 혁신적인 치료제로 각광받고 있습니다. 신생항원(Neoantigen)이란 사람의 정상세포에는 존재하지 않고 암세포에서만 특이적으로 존재하는 암항원을 의미합니다. 신생항원을 기반으로 다양한 형태의 항암백신이나 면역세포치료제를 개발하는 것이 가능하며, 이들 치료제는 암에만 작용하여 부작용이 적으며 개별 환자 맞춤으로 치료제 제작이 가능하다는 장점이 있습니다. 그러나 개인마다 다르게 나타나는 신생항원을 신속하고 정확하게 발굴하는 것은 진입장벽이 매우 높은 기술입니다. 또한 신생항원 기반 백신 개발은 핵산기반, 항원제시세포 기반, 바이러스 기반 모두 적용 가능함으로써 높은 백신 개발의 확정성을 갖추고 있습니다. DNA에서 세포에 이르기까지 다양한 항암백신, 세포치료제 개발 기술과 결합이 가능하며 완전 개인맞춤(private 신생항원) 또는 off-the-shelf(shared 신생항원)으로 개발이 가능합니다.

당사가 개발한 딥러닝 기반 신생항원 예측 솔루션 NEO-ARS™는 개별 암환자의 유전체 데이터를 시작점으로 하여 정상조직에는 없으나 암에만 존재하며, 해당 환자의 면역타입에 맞는 암 신생항원 펩타이드 후보를 선정하는 기술입니다. NEO-ARS™를 통해 암특이적 변이의 1~2%만이 면역반응을 유도하는 신생항원에 대한 신속, 정확한 예측으로 완전 개인맞춤 면역항암제 개발을 목표로 하고 있습니다. 해당 기술은 유전체 분석 및 딥러닝의 융합으로 진입장벽이 높은 기술로 MHC와 신생항원 결합을 3D 시뮬레이션으로 결합 예측과 AI 딥러닝 기술을 의미합니다.

NEO-ARS™에는 당사의 암 유전체 빅데이터, 높은 정확도를 유전체 데이터 분석 파이프 라인, 그리고 인실리코 및 인공지능 기술 등 높은 기술력을 요구하는 여러분야의 기술이 융합되어 활용됩니다.

NEO-ARS™는 3차원 결합구조의 분자동역학 시뮬레이션 적용으로 정확한 신생항원 선정의 핵심 요소이자 마지막 관문인 '면역반응 유도 가능성 예측' 단계에서 당사는 인공지능 예측모델을 사용하여 정확도를 크게 향상시켜 정밀한 예측이 가능케 하였습니다.

실험 검증을 통하여 경쟁 기술 대비 NEO-ARS™가 뛰어난 예측 성능을 검증한 바 있습니다. NEO-ARS™가 예측한 신생항원 후보 펩타이드가 주조직적합성복합체(major histocompatibility complex, MHC)에 100%에 가까운 양성예측도로 결합함을 확인하였으며, 건강인 혈액을 이용하여 예측된 신생항원의 T세포 활성 유도능력을 검증한 바 있습니다.

현재 비뇨기암, 대장암, 폐암 등의 암환자를 전향적으로 모집해 환자 체외에서(ex vivo) ‘네오에이알에스(NEO-ARS™)’를 통해 예측해 낸 신생항원의 면역반응 유도능력을 검증하는 실험을 진행하고 있습니다. 또한 백신 및 세포치료제 개발사 글로벌 파트너링에 힘쓰고 있으며 2022년 하반기에는 국내외 백신 및 세포치료제 공동개발 파이프라인 확장 계획을 수립하고 있습니다. ③ 항암제 바이오마커 개발(GBL-ARS™)

바이오마커란 정상적인 생물학적 과정, 질병의 유무나 진행 상황, 치료반응을 객관적으로 측정하거나 평가할 수 있는 지표를 의미합니다. 활용에 따라 진단, 예측, 예후, 안정성 바이오마커 등으로 구분되며, 정밀의학의 시대에 핵심적 역할을 하고 있습니다.

기존에는 혈압, 체온, 혈당 수치와 같은 생리학적 지표가 바이오마커로 주로 사용되었으나, 최근 기술의 발전으로 특정 단백질의 발현 유무 또는 유전적 특성 등 새로운 형태의 바이오마커 들이 주목을 받고 있습니다.

바이오마커는 타겟 단백질의 규명, 임상시험 대상자 선별, 약물의 안전성 확보 등 신약개발의 여러 단계에서 활용이 가능합니다. 특히 임상시험 대상자 선별에 활용될 경우 임상시험의 성공률을 크게 향상시킵니다.

바이오마커 발굴 연구는 약물반응성-유전자 상관관계를 밝히는 연구로써, 통계적인 유의성을 갖는 바이오마커 발굴을 위해서는 충분한 샘플 수 확보가 필수적입니다. 따라서 유전정보와 약물 반응성 간 상관관계 연구는 임상단계에서는 주로 탐색적인 성격이 강하며, 대부분의 바이오마커 연구는 시판 후 발굴되는 경우가 대부분입니다.

바이오마커를 발굴함에 있어 여러 유 전자 간 상호작용에 의한 약효의 차이를 고려하는 연구는 거의 없으며, 이는 높은 예측력을 지닌 바이오마커를 발굴하는데 큰 제한점으로 작용합니다.

약효예측 바이오마커 발굴을 통한 치료효과 향상을 목표로 세계적으로 다수의 대규모 컨소시엄이 구성되었으며 다양한 암세포주의 유전적 특성 정보 및 항암제 반응성 정보를 실험적으로 측정, 공개하고 있습니다. 하지만 여전히 데이터의 복잡성으로 인해 활용 가능한 바이오 마커 발굴 성과는 여전히 충분하지 않은 실정입니다.

당사에서는 초기 임상 단계에서 확보 가능한 적은 수의 샘플을 토대로 의미 있는 바이오마커 발굴을 위해 유의미한 신규 약효예측 바이오마커 발굴을 위한 예측모델 확립 및 체계적인 분석방법(GBL-ARS™)을 개발하여 실제 임상시험 중에 항암제 적용 중에 있습니다.

GBL-ARS™는 항암제에 대한 약물 반응성 실험 데이터와 반응성 측정에 사용되는 샘플의 유전체 데이터로부터 약효예측 바이오 마커를 발굴하는 독자적인 기술입니다.

④ 유전체 정밀의료 서비스

정밀의료(Precision Medicine)의 정의는 기관별로 상이하나 통상 유전, 환경, 임상 등 다양한 정보에 근거하여 맞춤화 된 의료서비스를 제공하는 것을 의미합니다. 유전체 분석 비용이 지속적으로 감소함에 따라 국가별로 대규모 유전체 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 유전적 특성과 질병 진단 및 약물 반응성과 같은 형질정보 간 관계(Genotype - phenotype relationship) 규명에 대한 연구와 연구결과의 임상 적용이 지속적으로 확대되고 있습니다.

유전자 검사는 의료현장에서 유전질환의 진단, 바이오마커 기반 최적의 치료제 선정, 질병 위험도 예측 등에 이미 광범위하게 활용되고 있으며 그 적용 범위는 계속해서 확대될 것으로 예상됩니다. 또한 유전자 검사에 대한 활용도가 높아짐에 따라 한번에 다수의 유전자를 검사하는 차세대염기서열분석(Next Generation Sequencing, NGS)기반 유전자 패널검사의 중요성이 부각되고 있습니다.

NGS-ARS ™ 는 환자 유전체 데이터를 정확하고 신속하게 분석하고 정밀진단(유전성 희귀질환의 경우) 및 표적치료제 가이드(암환자의 경우) 등 임상적 의사결정에 도움이 되는 유전변이 정보를 전문의에 제공하는 시스템입니다. NGS-ARS ™ 는 의료기관내에 직접 설치되므로, 검체를 받아 검사를 수행하고 최종 결과만 병원에 제공하는 수탁검사기관의 이용에 비해 EMR(Electronic Medical Record. 전자의무기록) 및 다름 검사 결과의 연계, 환자 데이터에 대한 보안 유지, 의료기관이 직접 원시 데이터를 확보하고 운영하는 것이 가능하다는 점 등 여러 이점이 있습니다. 축적된 데이터를 당사가 보유하고 있는 유전체 분석 기술과 인공지능 신약개발 기술의 적용으로 임상연구에 활용될 수 있습니다.