신테카바이오 분기보고서 (2022.03)
7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 보유 현황당사의 지적재산권 보유 현황은 아래와 같습니다.

번호	구분	내용	출원/등록번호	권리자	출원일	등록일	출원/등록국가

1	특허권
(등록)	단일 데이터 검색을 위한 파일 생성 방법 및 단일 데이터파일의 검색방법 그리고 단일 파일 검색을 위한 RAT파일의 저장된 기록매체	제10-0880531호	㈜신테카바이오	2008.07.11	2009.01.19	한국

2	특허권
(등록)	FILE GENERATION AND SEARCH METHODS FOR DATA SEARCH, AND DATABASE MANAGEMENT SYSTEM FOR DATA FILE SEARCH	US 8,423,513	SYNTEKABIO, INC.	2009.07.10	2013.04.16	미국

3	특허권
(등록)	고집적인덱스 데이터베이스 및 쿼리 데이터의 검색과 연산기능 분할에 의한 그래픽 프로세서 기반 병렬분산 처리 시스템 및 방법	제10-0996443호	㈜신테카바이오	2010.04.13	2010.11.18	한국

4	특허권
(등록)	군집 및 백본 데이터베이스 기반 바이오 메디컬 통합 정보 검색 방법 및 시스템	제10-1035959호	㈜신테카바이오	2010.11.18	2011.05.13	한국

5	특허권
(등록)	상호 연계 가능한 다중 맵 생성을 통한 바이오메디컬 기능연관정보 제공 시스템 및 방법	제10-1117603호	㈜신테카바이오	2011.08.16	2012.02.10	한국

6	특허권
(등록)	전체원자기반 고분자 복합체의 시뮬레이션 시스템 및 방법	제10-1400717호	㈜신테카바이오	2013.01.23	2014.05.22	한국

7	특허권
(등록)	차세대 시퀀싱 데이터의 질병변이마커 검출 방법	제10-1460520호	㈜신테카바이오	2013.08.26	2014.11.05	한국

8	특허권
(등록)	대립유전자의 바이오마커 발굴방법	제10-1542529호	㈜신테카바이오	2014.02.21	2015.07.31	한국

9	특허권
(등록)	개인 전장 유전체의 유전변이정보를 이용한 질병원인 발굴 시스템	제10-1693504호	㈜신테카바이오	2015.12.28	2017.01.02	한국

10	특허권
(등록)	개인 전장 유전체의 유전변이정보를 이용한 유전형 분석 시스템 및 방법	제10-1693510호	㈜신테카바이오	2015.12.28	2017.01.02	한국

11	특허권
(출원)	SYSTEM AND METHOD FOR ANALYZING GENOTYPE USING GENETIC VARIATION INFORMATION ON INDIVIDUAL'S GENOME	US 16/065,982	SYNTEKABIO CO., LTD.	2018.11.30	-	미국

12	특허권
(등록)	개인 전장 유전체의 유전변이정보를 이용한 생리활성변이 분석 시스템	제10-1693717호	㈜신테카바이오	2015.12.28	2017.01.02	한국

13	특허권
(등록)	휴먼 하플로타이핑 시스템 및 방법	제10-1815529호	㈜신테카바이오	2016.07.29	2017.12.29	한국

14	특허권
(등록)	HUMAN HAPLOTYPING SYSTEM AND METHOD	US 10,540,324	SYNTEKABIO CO., LTD.	2019.01.09	2020.01.21	미국

15	특허권
(등록)	개인 유전체 맵 기반 맞춤의학 분석 시스템 및 이를 이용한 분석 방법	제10-2085169호	㈜신테카바이오	2016.12.15	2020.02.28	한국

16	특허권
(등록)	개인 유전체 맵 기반 맞춤의학 분석 플랫폼 및 이를 이용한 분석 방법	제10-2041497호	㈜신테카바이오	2018.12.20	2019.10.31	한국

17	특허권
(등록)	환자 계층화를 위한 맞춤의학 분석 플랫폼	제10-2041504호	㈜신테카바이오	2018.12.20	2019.10.31	한국

18	특허권
(등록)	개인 유전체 맵 기반 맞춤의학 분석 플랫폼 및 이를 이용한 분석 방법	제10-2078200호	㈜신테카바이오	2018.12.20	2020.02.11	한국

19	특허권
(등록)	이종 특성정보 병합 데이터 기반 인공지능 딥러닝 모델을 이용한 약물 적응증 및 반응 예측 시스템 및 방법	제10-1953762호	㈜신테카바이오	2017.12.31	2019.02.25	한국

20	특허권
(출원)	DRUG INDICATION AND RESPONSE PREDICTION SYSTEMS AND METHOD USING AI DEEP LEARNING BASED ON CONVERGENCE OF DIFFERENT CATEGORY DATA	US 16/198,138	SYNTEKABIO CO., LTD.	2018.11.21	-	미국

21	특허권
(등록)	개체군 유전체 염기서열 및 변이의 변환데이터에 대한 인공지능 딥러닝 모델을 이용한 바이오마커 검출 방법	제10-1950395호	㈜신테카바이오	2017.12.31	2019.02.14	한국

22	특허권
(출원)	METHOD FOR DEEP LEARNING-BASED BIOMARKER DISCOVERY WITH CONVERSION DATA OF GENOME SEQUENCES	US 16/198,201	SYNTEKABIO CO., LTD.	2018.11.21	-	미국

23	특허권
(등록)	약물반응성, 유전자발현정보 및 복제수 변이를 이용한 기능하플로타이핑 방법 및 시스템	제10-1984611호	㈜신테카바이오 / 대한민국(관리청: 특허청장, 승계청: 식품의약품안전처장)	2018.10.18	2019.05.27	한국

24	특허권
(출원)	암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 암 약물 반응성 판단 방법 및 암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩	제10-2019-0098492호	㈜신테카바이오	2019.08.13	-	한국

25	특허권
(출원)	혈액암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 혈액암 약물 반응성 판단 방법 및 혈액암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩	제10-2021-0107667호	㈜신테카바이오	2021.08.13	-	한국

26	특허권
(출원)	인공지능모델기반 분자동역학 빅데이터를 활용한 신생항원 면역치료정보 제공 시스템 및 방법	제10-2020-0030597호	㈜신테카바이오	2020.03.12	-	한국

27	특허권
(출원)	SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING NEOANTIGEN IMMUNOTHERAPY INFORMATION BY USING ARTIFICIAL-INTELLIGENCE-MODEL-BASED MOLECULAR DYNAMICS BIG DATA	US 17/438,822	SYNTEKABIO, INC.	2021.09.13	-	미국

28	특허권
(출원)	약물 민감도 판단을 위한 유전자 검출 방법 및 진단용 조성물	제10-2020-0075057호	㈜신테카바이오/대한민국(식품의약품안전처장	2020.06.19	-	한국

29	특허권
(출원)	EGFR 저해제의 동반진단 바이오마커	PCT/KR2021/007706	SYNTEKABIO, INC./KOREA FOOD DRUG ADMINISTRATION	2021.06.18	-	PCT

30	특허권
(출원)	신규 IDO/TDO 억제제, 그의 항암 용도, 그의 항암 병용 요법	제10-2020-0084705호	㈜신테카바이오	2020.07.09	-	한국

31	특허권
(출원)	신규 IDO/TDO 억제제, 그의 항암 용도, 그의 항암 병용 요법	PCT/KR2021/006082	SYNTEKABIO, INC.	2021.05.14	-	PCT

32	특허권
(출원)	IDO/TDO 억제 화합물, 그의 항암 용도, 및 항암 병용 요법	제10-2021-0156000호	(주)신테카바이오	2021.11.12	한국

33	특허권
(등록)	제2형 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 감염 질환의 예방 또는 치료용 조성물	제10-2169476호	㈜신테카바이오	2020.09.07	2020.10.19	한국

34	특허권
(출원)	제2형 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 감염 질환의 예방 또는 치료용 조성물	PCT/KR2020/014348	SYNTEKABIO, INC.	2020.10.20	-	PCT

35	특허권
(등록)	COMPOSITION FOR PREVENTING OR TREATING SARS CORONAVIRUS 2 INFECTION DISEASE	US 11,213,511	SYNTEKABIO, INC.	2021.03.18	2022.01.04	미국

36	특허권
(출원)	COMPOSITION FOR PREVENTING OR TREATING SARS CORONAVIRUS 2 INFECTION DISEASE	EP 20870453.6	SYNTEKABIO, INC.	2021.04.08	-	유럽

37	특허권
(출원)	COMPOSITION FOR PREVENTING OR TREATING SARS CORONAVIRUS 2 INFECTION DISEASE	JP 2021-512905	SYNTEKABIO, INC.	2021.03.03	-	일본

38	특허권
(출원)	COMPOSITION FOR PREVENTING OR TREATING SARS CORONAVIRUS 2 INFECTION DISEASE	CN 202080005093.0	SYNTEKABIO, INC.	2021.03.11	-	중국

39	특허권
(등록)	COMPOSITION FOR PREVENTING OR TREATING SARS CORONAVIRUS 2 INFECTION DISEASE	TW I750051	SYNTEKABIO, INC.	2021.03.02	2021.12.11	대만

40	특허권
(출원)	제2형 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 감염 질환의 예방 또는 치료용 조성물	제10-2020-0132192호	㈜신테카바이오	2020.10.13	-	한국

41	특허권
(출원)	제2형 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 감염 질환의 예방 또는 치료용 조성물	제10-2020-0146223호	㈜신테카바이오	2020.11.04	-	한국

42	특허권
(출원)	폐계면활성제를 이용한 흡입형 코로나바이러스 치료제	제10-2020-0129590호	㈜신테카바이오/㈜큐젠바이오텍	2020.10.07	-	한국

43	특허권
(출원)	인간백혈구항원 하플로타입 기반 다중 분류 인공지능 모델을 이용한 면역항암제 적응증 및 반응 예측 시스템 및 방법	제10-2021-0027731호	(주)신테카바이오	2021.03.02	-	한국

44	특허권
(출원)	암의 예방 또는 치료용 화합물 및 약학적 조성물	제10-2021-0058895호	(주)신테카바이오	2021.05.07	-	한국

45	상표권 (등록)	신테카바이오 SyntekaBio (제36류)	제41-0213024호	㈜신테카바이오	2010.01.27	2011.07.07	한국

46	상표권 (등록)	신테카바이오 SyntekaBio (제42류)	제41-0213025호	㈜신테카바이오	2010.01.27	2011.07.07	한국

47	상표권 (등록)	신테카바이오 SyntekaBio (제44류)	제41-0213026호	㈜신테카바이오	2010.01.27	2011.07.07	한국

48	상표권 (등록)	마하NGS (제42류)	제41-0294510호	㈜신테카바이오	2013.09.12	2014.07.22	한국

49	상표권 (등록)	마하NGSpL (제42류)	제41-0294511호	㈜신테카바이오	2013.09.12	2014.07.22	한국

50	상표권 (등록)	PMAP (Personal Genome Map) (제9류, 제35류, 제42류, 제44류)	제45-0069264호	㈜신테카바이오	2016.02.18	2016.11.08	한국

51	상표권 (등록)	PTNS (Prenatal Test and Newborn Screening)
(제9류, 제35류, 제42류, 제44류)	제45-0069265호	㈜신테카바이오	2016.02.18	2016.11.08	한국

52	상표권 (등록)	cdrscan
(제42류, 제44류)	제40-1415854호	㈜신테카바이오	2018.01.04	2018.11.12	한국

53	상표권 (등록)	ptscan (제42류, 제44류)	제40-1415855호	㈜신테카바이오	2018.01.04	2018.11.12	한국

54	상표권 (등록)	driverscan (제42류, 제44류)	제40-1405629호	㈜신테카바이오	2018.01.04	2018.10.11	한국

55	상표권 (등록)	ngsars (제42류, 제44류)	제40-1415856호	㈜신테카바이오	2018.01.04	2018.11.12	한국

56	상표권 (등록)	mahafsdx (제42류, 제44류)	제40-1415858호	㈜신테카바이오	2018.01.04	2018.11.12	한국

57	상표권 (등록)	resiscan (제42류,제44류)	제40-1405635호	㈜신테카바이오	2018.01.08	2018.10.11	한국

58	상표권 (등록)	deepmatcher (제09류, 제35류 ,제42류, 제44류)	제40-1622961호	㈜신테카바이오	2019.06.27	2020.07.07	한국

59	상표권 (등록)	pgm (제42류)	제40-1622962호	㈜신테카바이오	2019.06.27	2020.07.07	한국

60	상표권 (등록)	phscan (제42류)	제40-1622963호	㈜신테카바이오	2019.06.27	2020.07.07	한국

61	상표권 (등록)	igscan (제42류)	제40-1622964호	㈜신테카바이오	2019.06.27	2020.07.07	한국

62	상표권 (등록)	sgmscan (제42류)	제40-1622965호	㈜신테카바이오	2019.06.27	2020.07.07	한국

63	상표권 (등록)	hilscan (제42류)	제40-1622966호	㈜신테카바이오	2019.06.27	2020.07.07	한국

64	상표권 (등록)	chscan (제42류)	제40-1622967호	㈜신테카바이오	2019.06.27	2020.07.07	한국

65	상표권 (등록)	adiscan (제42류)	제40-1622968호	㈜신테카바이오	2019.06.27	2020.07.07	한국

66	상표권 (등록)	cgmscan (제42류)	제40-1622969호	㈜신테카바이오	2019.06.27	2020.07.07	한국

67	상표권 (등록)	cnvscan (제42류)	제40-1622970호	㈜신테카바이오	2019.06.27	2020.07.07	한국

68	상표권 (등록)	syntekabio (제09류,제35류)	제40-1622971호	㈜신테카바이오	2019.06.27	2020.07.07	한국

69	상표권
(출원)	DeepStratifer
(제09류, 제42류, 제44류)	제40-2021-0053977호	㈜신테카바이오	2021.03.16	-	한국

70	상표권
(출원)	GBLscan
(제09류, 제35류, 제42류, 제44류)	제40-2021-0174438호	(주)신테카바이오	2021.08.23	-	한국

71	상표권
(출원)	NEO-ARS
(제09류, 제35류, 제42류, 제44류)	제40-2021-0174439호	(주)신테카바이오	2021.08.23	-	한국

72	상표권
(출원)	GBL-ARS
(제09류, 제35류, 제42류, 제44류)	제40-2021-0174444 호	(주)신테카바이오	2021.08.23	-	한국

73	저작권
(등록)	PASSC (or PASH)- RVR:
고집적 인덱스 기반 3차원 단백질 구조 예측(및 서열 비교) 분석 패키지	제S-2010-000499-2호	㈜신테카바이오	2009.12.28	2019.10.28	한국

74	저작권
(등록)	LSHEBA(or SHEBA)-RVR:
고직접 인덱스 기반 3차원 환경에 기초한 단백질 도메인(혹은 전체 구조)비교 분석 툴	제S-2010-000500-2호	㈜신테카바이오	2010.01.05	2019.10.28	한국

75	저작권
(등록)	IDA:
고집적인덱스기반 대규모 유전역학 데이터들의 DBMS 및 통계분석 패키지	제S-2010-000501-2호	㈜신테카바이오	2008.01.05	2019.10.28	한국

76	저작권
(등록)	EMAP:
3차원 단백질 구조 및 서열들의 물리/화학적 환경을 계산하는 패키지	제S-2010-000502-2호	㈜신테카바이오	2004.01.05	2019.10.28	한국

77	저작권
(등록)	RVR:
비정형 대규모 데이터 DBMS 및 데이터마이닝을 위한 고집적 인덱스 기반 DNA,Text,Oligomer비교 분석을 위한 DMAP,TMAP,OMAP 모듈을 포함하는 패키지	제S-2010-000503-2호	㈜신테카바이오	2009.01.05	2019.10.28	한국

78	저작권
(등록)	SMAP:
대규모 문서형식의 텍스트 데이터에서 SVD방법을 활용하여 의미론적인 정보(semantic analysis)를 추출하는 프로그램 패키지	제S-2010-000504-2호	㈜신테카바이오	2010.01.05	2019.10.28	한국

나. 시장여건 및 영업의 개황(1) 산업의 특성

AI Summit은 비즈니스분야에서 인공지능(AI)을 어떻게 적용하고 활용할 것인지 탐구하는 목적으로 열리는 국제 컨퍼런스로 2016년에 이어 지속적으로 개최되었습니다. 2017년 당시, 본 행사의 첫 기조연설 연사는 GSK(글락소스미스클라인)의 최고기술경영자(CTO)인 카네난테렐(Karenann Terrell)이었습니다. 이는 현 시점에서 AI가 가장 활발하게 적용되고 꽃피는 분야가 바로 의료 및 의약품 분야(healthcare)임을 상징적으로 보여줍니다. 또한, CBinsight에서 산업별 AI 기술 도입 및 투자현황을 조사한 결과, 2015년 기준 AI스타트업에 대한 투자액의 총 15%가 의료 및 의약품 분야에서 나온 것으로 가장 큰 규모였습니다.

헬스케어 시장의 화두는 헬스케어 비용을 얼마나 효과적으로 감축시킬 수 있느냐가 향후 인공지능 기반 헬스케어 발달의 방향과 속도에 결정적 영향을 미칠 것으로 보입니다. 미국의 경우 연간 전체 헬스케어 비용의 3분의1에 해당하는 1조달러 이상이 과도한 치료, 불필요한 의료진 진찰, 치료 실패 등으로 낭비되고 있는데 환자-의료진의 효과적인 매칭, 건강정보 통합을 기반으로 한 환자 특성 파악, 치료 결정 보조 등 데이터 분석을 기반으로 한 인공지능 기술이 치료 비용을 감축시켜줄 것으로 기대되고 있습니다. 또한 2015년 기준 미국의 제약 매출액의 약 20%가 신약 개발에 이용되고 있는 반면 개발 성공률은 4.1%에 그쳐 신약개발 비용 증가와 약가 인하의 압력을 받고 있는 제약사 들은 인공지능을 활용한 신약개발 과정 혁신에 기대를 걸고 있습니 다.

신약 개발은 대표적인 고위험, 고수익 분야로 매우 높은 불확실성을 가집니다. 하나의 신약을 시판하기까지 평균 10년 이상의 기간과 2조원 이상의 개발 비용이 투입될 정도로 신약 연구개발 분야는 실패 위험이 높고, 오랜 개발기간과 막대한 비용을 필요로 하기 때문에, 초기 연구개발 효율성과 효과성이 제약 산업 지속 가능성을 위한 가장 중요한 요소입니다. 전 세계적으로 제약 연구개발비 투자 규모는 지속적으로 증가하고 있으며, 2019년부터는 연 3.2%씩 증가해 2026년에는 2,330억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다. 하지만 연구개발 비용은 증가하는 반면, 시장에 출시되는 신약의 개수는 감소하면서 투자대비 신약개발 생산성은 감소하고 있는 상황에 직면하고 있습니다.

출처: Evaluate Pharma

의약품 고유의 특성때문에 전적으로 실험을 배제하고 인공지능만 활용하는 것은 불가능하지만, 모든 경우를 다 실험하고 증명해야 하기 때문에 비용이 많이 소요되는 기존의 연구 방식에 큰 도움을 줄 수 있습니다. 즉, 인공지능을 통해 사전지식 데이터베이스를 통합한 빅데이터를 취합, 구축하고 이를 분석함으로써 빠른 신약개발 방법을 제안할 수 있으며 신약개발 기간을 획기적으로 단축할 수도 있습 니다. 후보물질 도출 단계에서는 인공지능으로 방대한 양의 논문 탐색 및 화학물 스크리닝이 가능하 고, 임상시험 단계에서는 인공지능이 화합물 구조와 생체 내 단백질의 결합능력을 계산하거나 병원 진료 기록을 토대로 타깃 질병과 관련성이 높은 임상 대상 환자군을 빠르게 선별해 내는 등 다양한 방법으로 활용되 며 신약개발 기간의 단축에 기여할 수 있습니다. 또한 인공지능은 치료 중심에서 예측 및 예방 중심으로 의료 및 제약 부문의 패러다임을 전환시킬 것으로 예상됩니다. 진단 과정의 효율화, 의료 데이터의 활용도 제고, 신약개발 기간의 단축 등 많은 부분에서 인공지능으로부터 비롯되는 혁신적인 변화가 있을 것으로 전망됩니다.

출처: Plot after Scannel et al(2012) with additional post-2012 data

2000년대 이후 세계적으로 신약에 대한 연구개발 비용은 빠르게 상승하고 있으나 투자효율은 오히려 낮아지면서 의약계에서는 이처럼 '무어의 법칙(Moore's Law)'을 정면으로 뒤집는 '이룸의 법칙(Eroom's law)'이 나타납니다. 생명공학 통계에 따르면 지난 40여년간 신약물질을 만드는 데 소요된 R 예산은 9년 단위로 2배씩 증가합니다.

그러나 막대한 비용을 들여 의약품을 개발한다고 하더라도 FDA 등 인증기관으로부터 까다로운 심사를 거쳐 생산 허가를 받아야 하는 어려움이 있습니다. 이에 따라 신약개발 효율화를 위한 새로운 접근방법이 절실히 요구되는 상황입니다.

(2) 산업의 성장성

이러한 상황에서 AI는 신약개발의 초기 단계에서 비용과 시간을 줄이고 성공률을 높일 수 있는 대안으로 각광받고 있고, 전문가들은 AI 활용을 통해 2025년까지 글로벌 제약바이오 R $270억(약 32조원)까지 절감할 수 있을 것으로 예상합니다.

출처: 한국보건산업진흥원, 인공지능(AI)을 활용한 신약개발 국내외 현황과 과제. 2020.09

또한 기술의 특성상, 다양한 질환과 적응증에 활용이 가능하므로 헬스케어 산업내에서도 신약개발 부문이 향후 핵심이 될 것으로 예상됩니다. 전문 시장조사 기관들도 글로벌 AI 신약개발 부문이 2024년 $40억(약 4조 8천억원) 규모의 시장으로 성장하여 전체 AI 헬스케어 시장의 핵심 부문이 될 것으로 전망입니다.

출처: TM Capital, "The Next Generation of Medicine: Artificial Intelligence and Machine Learning"

출처: Crunchbase

(3) 경기변동 및 계절성바이오 제약산업은 고령화 추세 및 정부의 규제에 영향을 받고 있으나, 일부 의약품을 제외하 고 는 계절적인 영향은 미미합니다. 또한 타산업군에 비하여 경기변동성이 낮습니다. 신약에 대한 수요는 인류의 수명연장과 건강에 대한 높아진 관심과 소득 수준이 향상됨에 따라 증 가하는 속성을 가지고 있습니다. AI 플랫폼 서비스의 경우에도 주 고객층이 제약 바이오 기업이므로 경기변동과 계절의 영향이 미미할 것으로 보입니다. 다만, 경기 후퇴로 제약 바이오 기업의 연구개발 활동이 대폭 감소하게 된다면 그 영향을 받을 가능성은 있습니다. (4) 시장여건

AI 신약개발분야에 대한 시장의 기대는 해당 분야 전문 스타트업에 대한 투자와 해당스타트업-주요 제약사간 파트너링을 통하여 이미 현실화되고 있습니다. 또한 주요 선진국에서는 국가적 차원에서 AI 활용 신약개발을 적극 지원해오고 있으며, 최근 국내에서도 AI 신약개발 관련, 다방면의 정책지원이 이루어지고 있습니다.

[국가별 AI 신약개발 지원 정책 및 프로젝트]

국가	주요 내용

한국	- 과기부, 보건복지부 공동으로 '19~'21년 3개년간 총 580억원을 투자해 AI 신약개발 플랫폼 구축 계획 발표 ('19년)
- 제약바이오협회, 보건산업진흥원 공동으로 AI 신약개발 지원센터 설립 ('19년)

미국	- 범정부 차원의 인공지능 기술 분야 상용화 연구, 두뇌의 뉴런 활동지도 작성 등 원천기술 개발 추진('14~24년)- 국립보건원 (NIH)를 중심으로 항암제 후보물질 발굴기간을 1년 이내로 단축하기 위한 'ATOM 컨소시움' 구성 ('17년)

일본	- AI 신약개발 민관협동 컨소시움 ('라이프 인텔레전스 컨소시움LINC') 출범 ('17년)

캐나다	- AI 헬스케어 부문 리서치를 위해 $24.9백만 프로그램 런칭 ('18년)

영국	- MDC(Medicines Discovery Catapult)의 AI는 영국 정부 혁신 기관에서 자금을 지원하는 국가 시설이며, 데이터, 전문지식, 실험실, 프로젝트기반 교육, 네트워크에 대한 접근권을 제공함으로써, 영국 중소기업들이 신약개발에 대한 새로운 접근법을 개발하고 산업화 할 수 있도록 지원

중국	- 세계에서 가장 많은 수의 AI 연구개발 센터 보유한 중국 정부는 AI 기술과 인재 양성 프로그램 적극 개발 및 지원

출처: 한국보건산업진흥원 보건산업브리프, 기사 검색

[주요 AI 스타트업 - 주요 제약사 협업 현황]

구분	AI 스타트업	협업 제약사

해외	Atomwise	Abbvie, Merck, Pfizer, Eli Lilly, GC녹십자

Bactevo	베링거인겔하임

Berg Health	Astrazeneca, Sanofi Pasteur

Cloud Pharmaceuticals	GSK

Cyclica	Merck, Bayer

Exscientia	GSK, Sumitomo Dainippon, Evotec, Sanofi

GNS Healthcare	Gentech

Insilico Medicine	GSK

Numedi	Astellas

Numerate	Takeda, Servier

Sirenas	BMS

twoXAR	Santen

XtalPi	Pfizer

국내	신테카바이오	한미사이언스, HK이노엔(구 CJ헬스케어), JW중외제약

스탠다임	한미약품, SK 케미칼, 크리스탈지노믹스, Taiho Pharma

온코크로스	제일약품, 에스티팜, 한국파마, 대웅제약

디어젠	한독, 아이엔테라퓨틱스(대웅제약 자회사), SK케미칼

출처: BiopharmaTrend, 일본제약협회, IP Pragmatics, Deep Knowledge Ventures, TM Capital, 보건산업통계, KEIT, 기사검색

전문가들은 기존 제약사들이 AI 스타트업들의 경쟁자가 될 가능성은 적고, 그 보다는주요 제약사가 향후 이들에 대한 M 시장에서 주요 매수세력이 될 것으로 전망하고 있습니다. 실제로 전통적 제약 R 달리 IT적 요소가 강한 AI 기술 특성상, 대부분의 제약사들은 자체 역량구 축보다는 AI 스타트업들과 협업을 통해 아웃소싱하는 전략을 취하고 있습니다. 2017년부터는 Evotec, Celgene, Amgen 등 대형 제약사들이 AI 신약개발 스타트업들에 대한 지분투자를 시작함에 따라, 전문가들은 주요 대형 제약사의 AI 스타트업 인수가 수년 내에 본격화될 것으로 전망하고 있습니다.

사업모델 측면에서 대부분의 AI 스타트업들은 제 약사들의 신약개발을 지원하는 'Service Provider' 모델이나, 일부 회사들은 자체 파이프라인을 운영하는 'AI 기반의 제약사' 모델을 지향하면서 시장에서 높은 평가를 받고 있습니다. 대부분의 AI 스타트업들은 제약사들과 프로젝트 단위의 협업을 통해 Fee(통상 계약금 + 성공보수로 구성)를 받는 수익모델을 운영하고 있습니다. 반면 당사를 포함해 BenevoletAI, Recursion 등의 회사들은 자체 파이프라인을 운영하면서 Service Provider를 벗어나 'AI 기반 제약사' 모델로의 변화를 추구하고 있습니다.

[자체 파이프라인 보유 AI 스타트업 사례]

AI 스타트업	상세 내용

BenevlentAI	- '13년 영국에서 설립
- '16년 Janssen으로부터 임상단계 약물을 기술이전 받아 파킨슨병 치료제로 리포지셔닝해서 자체 임상2b상 개시
- '19년에는 자체 발굴한 약물후보로 임상1상 계획 발표

RECURSION	- '13년 미국에서 설립
- '18년 자체발굴 후보물질로 임상 1상 시작
- '19년 1월 오하이오 주립대학에서 임상단계 약물을 기술이전 받아 희귀성종양 치료제로 리포지셔닝해서 자체 임상 추진 - '20년 2형 신경섬유종증, 뇌 해면상 기형 치료제 등 4개 후보 임상시험 진행 중- '21년 4대 후보 2상 임상시험 계획

Syntekabio	- '19년 3월 HK이노엔(구 CJ헬스케어)와 공동발굴한 항암제 후보물질을 기술이전 받아 비임상개발 진행 중 ('22년 임상 진입 목표) - '20년 표적항암제 중심의 자체 AI 신약 개발 착수 (파이프라인 확보 진행 중) - '20년 AI플랫폼 활용하여 COVID-19 후보물질 발굴 및 동물실험 효과 확인- '21년 COVID-19 치료제 개발 임상1상 계획
- 향후 임상단계 약물 License-in 리포지셔닝 전략을 통해 파이프라인 확대 계획

닥터노아바이오텍	- '17년 한국에서 설립- 복합신약 전략으로 신약개발 추진 중- '21년 대표 파이프라인은 뇌졸중 회복제로, 2022~2023년 기술이전 또는 상용화를 목표로 21년 7월 임상1상(IND) 신청 예정

출처: 기사검색, 각사 홈페이지

(5) 회사의 경쟁력당사는 2009년 9월에 설립된 바이오 벤처회사로 자체적으로 보유한 바이오 빅데이터 처리기술과 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 및 슈퍼컴퓨팅 기술을 통해 AI 신약개발 회사로서의 사업을 영위하고 있습니다. 다양한 기업, 연구소, 병원과 파트너십을 구축하여 AI를 기반으로 한 신속한 신약 후보물질 발굴 및 면역항암제 개발을 주축으로 새로운 패러다임의 치료제 개발에 힘쓰고 있습니다. 뿐만 아니라, 유전체 빅데이터 및 슈퍼컴퓨팅 기술을 활용하여 신규 항암제 바이오 마커 발굴, 유전체 정밀의료 서비스 사업을 진행하고 있습니다. 당사는 하나의 사업부문으로 사업을 영위하고 있습니다. 당사의 주요 서비스는 고객을 대상으로 직접 서비스할 수 있는 플랫폼 기술인 AI 신약 플랫폼 서비스와 Genome Platform Services(유전체 빅데이터 플랫폼)가 있습니다. 또한 상기 두 플랫폼을 기반으로 자체적으로 합성신약 후보 물질 및 약물재창출 후보물질(Drug RepositioningCandidates) 발굴과 항암백신 및 세포치료제 타겟을 발굴하고 연구개발하여 사업화하는 사업을 진행하고 있습니다. AI 신약 플랫폼 서비스는 DeepMatcher?유효물질 스크리닝 서비스, DeepMatcher?물질 최적화 서비스와 NEO-ARS™ 개인 맞춤 신생항원 발굴 서비스를 포함하고 있으며, 임상 및 비임상 단계 물질의 독성예측 서비스(Cyp-Tox)를 준비 중에 있습니다. Genome Platform Services는 유전체 정밀의료 서비스(NGS-ARS)를 포함하고 있으며, 약물 유전자형 마커(GBL-ARS ™ )와 환자표현형계층화(PTscan) 서비스를 준비 중에 있습니다. 이 중 유전체 정밀의료 서비스는 국내 대학병원에 서비스를 제공함으로써 매출이 발생하고 있습 니다. 당사는 전통적인 신약연구개발의 비효율성을 극복하기 위한 AI신약개발 솔루션을 개발해 공동연구 또는 자체개발을 통한 AI 신약개발을 추진하고 있습니다. AI 기술을신약개발에 접목할 시 신약후보물질 발굴부터 임상 데이터 확보, 개발 타당성 검토 등 신약개발에 소요되는 기간을 대거 단축할 수 있어 개발 효율성이 증대되는 장점이있습니다. 이에 따라 글로벌 AI 신약개발 시장 규모는 매년 40%의 성장세를 보이고 있으며, 마켓인사이트는 오는 2024년에는 관련 시장규모가 40억 달러에 이를 것으로전망하고 있습니다. AI를 통한 후보물질 발굴에 대한 제약사들의 관심이 증대되고 있는 만큼, 당사 또한 JW중외제약, 한미사이언스 등과 공동 연구개발을 진행하고 있으며 앞으로도 이러한 수요는 지속적으로 증가할 것으로 예상하고 있습니다. (6) 신규사업 등의 내용과 전망

당사는 이제까지 축적해 온 당사의 슈퍼컴퓨터 인프라와 유전체 빅데이터 분석 기술,합성신약 후보물질 발굴 AI 플랫폼 '딥매처', 암 특이항원(신생항원)을 예측하는 'NEO-ARS™' 등을 활용하여 국내외 제약사들과 공동 연구개발을 추진하는 것은 물론, '딥매처'를 기반으로 PaaS(서비스형 플랫폼) 방식의 클라우드 서비스 환경을 구축하여 고객사에게 더 나은 서비스를 제공하고자 합니다. AI를 활용한 빠르고 정확한 후보물질 발굴에 대한 제약사들의 니즈를 반영하여 수행할 수 있을 것으로 예상됩니다.

당사는 클라우드 서비스가 원활하게 진행될 수 있도록 대전광역시 둔곡지구에 슈퍼컴퓨팅센터를 구축(3. 원재료 및 생산설비 중 생산설비 내용 참조)할 예정입니다.

(7) 사업부문별 요약 재무현황 당사는 단일의 사업부문을 영위하고 있으므로 재무현황은 III. 재무에 관한 사항의 1.요약재무정보를 참고해주시기 바랍니다.