신테카바이오 분기보고서 (2022.09)
2. 주요 제품 및 서비스

가. 주요 제품 및 서비스 현황(단위: 백만원, %)

매출유형	품목명	서비스명	제14기 3분기	제13기	제12기

매출액	비율	매출액	비율	매출액	비율

용역	유전체 정밀의료 서비스	데이터분석서비스	67	32	-	-	110	18

용역	유전체 정밀의료 서비스	NGS-운용수수료	140	68	317	100	237	39

용역	DeepMatcher®유효물질 스크리닝 서비스	DMC 서비스 개발	-	-	-	-	124	20

용역	DeepMatcher®유효물질 스크리닝 서비스	DMC 서비스 제공	-	-	-	-	136	22

기술이전	합성신약 후보물질	-	-	-	-	-	-	-

기술이전	약물재창출 후보물질	-	-	-	-	-	-	-

기술이전	항암백신/세포치료제 타겟	-	-	-	-	-	-	-

합계	207	100	317	100	607	100

당사는 두 가지 주요 기술 플랫폼 - AI 신약 플랫폼과 유전체 빅데이터 플랫폼 - 을 기반으로, 신약개발 및 정밀의료 영역에 걸쳐 다양한 기술 서비스 제품을 사업화하고 있습니다.

AI 신약 플랫폼 기반 서비스는 (1) DeepMatcher® 유효물질 스크리닝 서비스, (2) DeepMatcher® 선도물질 최적화 서비스와 (3) NEO-ARS™ 신생항원 발굴 서비스를 포함하고 있습니다.

AI 신약 플랫폼의 주요 경쟁사로는 나스닥 상장사 슈뢰딩거(SDGR)가 있습니다. 슈뢰딩거는 소프트웨어 라이선스 판매의 형태로 사업화하고 있는 것에 반해, 당사는 자체 슈퍼컴퓨팅 자원을 활용하여 플랫폼 서비스를 운영하고 있다는 점에서 차별화됩니다. 당사 DeepMatcher®의 경우 슈퍼컴퓨팅 자원을 이용하여 운영되므로 유효물질 스크리닝 및 선도물질 최적화의 대규모 진행이 가능하며 연산량의 극대화로 정밀한 예측이 가능하기 때문입니다. 슈뢰딩거 또한 오랜 상용화 이력을 바탕으로 한 FEP+ 등의 소프트웨어를 연구자가 직접 연구개발에 사용한다는 편의성을 가지고 있어 양사 기술 모두 상호 보완적이라고 볼 수 있습니다.

유전체 빅데이터 플랫폼을 기반으로 한 서비스로는 대형 병원을 대상으로 하는 (5) 암 및 유전질환 환자의 유전체 분석 정밀의료 서비스 NGS-ARS™가 있습니다. 이 외에도 (6) 항암제 약효예측 바이오마커 발굴 서비스 GBLscan™ 와 복합성 질환 표현형 유전자 바이오마커 발굴 서비스 PTscan™를 개발하고 있습니다.

유전체 빅데이터 플랫폼 서비스의 경쟁사로는 미국 나스닥 상장사 23앤드미(ME)와 소피아제네틱스(SOPH)가 있습니다. 당사의 솔루션은 정밀의료 기반 진단ㆍ치료 및 신약개발에 특화된 플랫폼으로써, 병원과 제약사를 대상으로 서비스하고 있습니다. 이는 조상찾기 등 소비자 직접 서비스(Direct-to-Customer, DTC) 위주로 사업을 영위하는 23앤드미(ME) 대비하여 크게 차별화됩니다. 소피아제네틱스(SOPH)의 경우클라우드 컴퓨팅 기반으로 암-약물 정밀의료 플랫폼 서비스를 리딩하고 있습니다. 이는 당사의 정밀의료 서비스 NGS-ARS™와 유사하나 당사는 국내외 독보적인 수준의 면역(HLA) 및 약물대사(CYP) 유전자 하플로타이핑 기술도 보유하고 있는 점에서 경쟁우위를 점하고 있습니다. 따라서 당사의 솔루션들도 23앤드미(ME) 및 소피아제네틱스(SOPH)와 더불어 미래에 상호 보완적인 서비스로 발전할 수 있습니다.

당사는 AI 신약 플랫폼 및 유전체 빅데이터 플랫폼을 활용하여 기술 서비스 제공 외에도 바이오텍 및 제약사와 공동 연구개발을 통하여 합성, 바이오 치료제 후보물질 및 바이오마커 발굴을 진행하고 있습니다.

추후 해외 제약사들과의 협업도 계획하고 있으며, 기술이전을 목표로 자체 치료제 후보물질 발굴 연구도 진행하고 있습니다.

AI를 활용한 신약 후보물질 발굴 및 임상 시험에 대한 수요와 정밀의료에 대한 요구는 지속해서 증가할 것으로 전망되며, 이에 따라 당사의 사업 확장 기회는 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.

나. AI 신약 플랫폼 서비스(1) DeepMatcher® 유효물질 스크리닝 서비스, (2) DeepMatcher® 선도물질 최적화 서비스, (3) NEO-ARS™ 신생항원 발굴 서비스 및 준비 중인 (4) CYP-TOX 서비스 등 AI 신약 플랫폼 서비스에 대한 핵심내용은 아래 표와 같습니다.

구분	서비스 설명

DeepMatcher®유효물질 스크리닝 서비스[DMC(Hit, 신약발굴)]	AI 신약 발굴을 위해서는 수용체-리간드 구조의 구조적 다양성, 변화 그리고 결합 상태의 자유에너지 예측이 필수적입니다.이를 위해 AI 신약 개발자들이 각자의 플랫폼을 개발하기 위한 연구를 진행하고 있으며, 제약·바이오 기업도 이들의 서비스를 이용하거나 독자적인 개발에 나서고 있습니다. 당사는 업계 최초로 위 3가지를 충족할 뿐만 아니라 10억 개의 화합물 데이터베이스와 이를 구매할 수 있는 네트워크를 갖추고, 수용체-리간드의 RTE(Rotation/Translation/Energy minimization)를 대량으로 계산할 수 있는 대규모 슈퍼컴퓨팅 환경을 구축하고 있습니다. 또한 이를 기반으로 클라우드 기반의 서비스도 준비하고 있습니다.

DeepMatcher®선도물질 최적화 서비스[DMC(LeadOpt)(선도물질 최적화)]	AI 신약 발굴로 신규 유효물질(Hit)을 확보하였다면 이를 최적화하는 과정이 필수적입니다. 당사는 이를 위해 기존 물질의 골격에서 치환이 가능한 수만 개의 치환기 데이터베이스를 활용합니다. 사용자가 지정한 치환된 Isomers(분자식은 같으나 분자 내에 있는 구성원자의 연결방식이나 공간배열이 동일하지 않은 화합물)을 스크리닝하여 약 2천여 개의 골격-치환기 수용체-리간드 복합물들에 대해 수용체-리간드 RTE에 기반한 순위를 제공할 수 있습니다. 이는 복합물들의 결합에너지(Bond Energy)와 비교하여 더 안정화된 선도물질을 찾을 수 있는 서비스입니다. 현재 관련 서비스가 없거나 슈뢰딩거 등이 제공하는 고가의 소프트웨어 분석 서비스만 있습니다. 당사는 이를 클라우드 기반의 범용 서비스로 제공할 예정입니다.

개인 맞춤 신생항원 발굴 서비스 [NEO ARS™(NEO(신생항원))]	신생항원 플랫폼의 가장 중요한 역할은 신생항원 후보 펩타이드가 주조직적합성 복합체(MHC: Major Histocompatibility Complex)에 안정적으로 바인딩하고 T세포 수용체에 노출이 되는지를 예측하는 것입니다.
이 과정에는 수많은 변수가 있으나 당사의 서비스는 MHC에 바인딩 되는 강도 즉, 안정성(Stability) 값은 결합에너지(Bond Energy)로 확인하고, T세포 수용체에 대한 노출 정도 즉, solvent-accessible surface area는 ACC 값으로 확인합니다.
이를 바탕으로 T세포 수용체에 노출되는 펩타이드 잔기의 변화가 큰 50여개의 펩타이드 순위 정보 및 면역원성 원인에 대한 설명 근거로 MHC-펩타이드 복합체의 3차원 구조 정보를 제공합니다.
현재 서열기반의 소프트웨어들이 공개되어 있으나 면역원성의 원인은 설명할 수 없습니다. 이에 반해 당사는 정량화된ACC 값을 제시해 면역원성의 원인에 대한 설명이 가능한 서비스를 제공합니다.

신약후보물질 독성예측 서비스[CYP-Tox(독성)]_개발중	신약후보물질에 대한 독성 예측은 Cytochrome P450 중 가장 중요한 9개 CYP 유전자들에 대한 반응성(기질)과 비반응성(저해 또는 비결합)을 계산하여 설명할 수 있습니다. 당사는 비반응성 중 저해의 강도는 결합에너지로 평가하고, 반응성의 경우 절단이 예상되는 R-Group 및 대사중간체(Metabolites: 생체 내에서 대사의 결과로 얻어지는 물질) 데이터베이스와의 Mapping을 통해서 대사 부위(Site of Metabolism)를 예측하는 플랫폼을 개발하고 있습니다. 이 플랫폼의 목적은 저해제로서의 독성 여부 및 대사부위 후보 원자를 특정하는 것입니다.현재 화합물의 스마일 스트링이나 2D 기반의 서비스는 존재하지만, 원인에 대한 설명은 어렵습니다.당사가 개발 중인 플랫폼은 CYP 단백질과의 3D 컴플렉스 기반으로 독성의 원인을 설명할 수 있도록 개발하고 있습니다. 당사는 이에 대한 충분한 검증 후 수년 내에 더 많은 CYP 유전자를 포함한 서비스를 시작할 예정입니다.

(1) DeepMatcher® 유효물질 스크리닝 서비스

① 제품의 필요성

신약개발은 대표적인 고비용, 고위험 산업으로, 평균 15년이라는 시간과 2.5조 원에 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 드는 시간과 비용을 신약개발 단계별로 살펴보면, 신약 후보물질을 발굴하는 '발굴(Discovery)' 단계에만 이미 5년 이상의 기간과 8,000억 원 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 향상해 수십만 종의 화합물을 동시에 스크리닝하는 것이 가능해졌음에도 불구하고, 고비용으로 인해 대형 제약사를 제외한 다수의 기업에는 여전히 기술에 대한 접근이 제한적이며 대형 제약사조차 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.

② 제품 개요

DeepMatcher®는 AI와 GPU 및 슈퍼컴퓨팅 기술을 기반으로 10억 종에 달하는 수많은 화합물을 질병을 유발하는 타겟 단백질 모델에 가상으로 결합해 결합 여부를 예측하는 당사만의 독자적인 기술입니다. DeepMatcher® 유효물질 스크리닝 서비스를 이용하여 주어진 타겟 단백질에 10억 종의 화합물을 미리 스크리닝하게 되면 연구자 또는 협력사는 HTS 수행 없이 DeepMatcher®가 제시하는 100여 종의 선별된 물질을 대상으로 실험검증을 수행, 신속한 유효물질 발굴이 가능해집니다.

DeepMatcher®는 600개 이상의 타겟 단백질에 적용 가능하며 질환 영역과 무관한 포괄적인 서비스입니다.

HTS가 일반적으로 수만에서 수십만 종 화합물을 테스트하여 유효물질을 발굴하는 데 비해 DeepMatcher® 유효물질 스크리닝 서비스는 10억 종의 화합물 다양성을 테스트하므로 우수한 후보물질 발굴 가능성이 크게 향상되고 시행착오를 감소시킬 수 있습니다. 또한, 실제 실험 대상 화합물을 수만~수십만 종에서 100여 종으로 줄여 비용 및 시간 절감 효과가 있습니다.

③ 제품의 경쟁력

DeepMatcher®는 타겟 단백질과 약물이 결합하는 실제 물리적 환경의 변화에 따라 3차원 결합구조를 시뮬레이션하고, 구조의 유연성을 고려하여 최적의 결합 자세(bestpose)를 먼저 분석한 뒤 결합력을 예측한다는 점에서 타 기술 대비 경쟁우위를 가지고 있습니다. GPU와 슈퍼컴퓨터 등 고성능 컴퓨팅 인프라를 기반으로 예측한다는 점에서 신속성과 정밀성에서도 경쟁력을 확보하였습니다.

당사는 DeepMatcher®을 이용하여 시장의 미충족수요(Unmet needs)가 큰 항암 표적들을 중심으로 자체 AI 신약개발을 착수하였고, 이 결과 다수의 타깃에 대해 우수한 유효물질들을 발굴하였으며, 이를 통해 DeepMatcher®기술의 우수성 및 AI 신약개발에의 적용 가능성을 확인하였습니다.

(2) DeepMatcher® 선도물질 최적화 서비스

① 제품의 필요성

유효물질 확보는 신약 후보물질 발굴의 가장 첫 단계로, 유효물질을 중심으로 화합물 구조를 조금씩 변경(유도체 디자인)해가며 효능 및 물성이 향상된 선도물질을 도출하고, 선도물질 최적화를 통해 개발 후보를 확정하는 단계가 뒤따릅니다. 이 단계는 전통적으로 의약화학 전문가에 의해 이루어지나, 화합물 합성에 상당한 시간과 비용이 들기 때문에 전문가가 디자인한 유도체 중 일부만 실제 합성되고 평가됩니다.

따라서 전문가 경험에 의한 편향(Bias)을 최소화하고 다양한 유도체를 스크리닝하기 위한 솔루션에 대한 필요성이 대두되고 있습니다.

② 제품 개요

당사의 선도물질 최적화 서비스는 구조적 다양성을 목적으로 한 '자동 유도체 디자인부분 (Chemical Derivative design, CDD)'과, 디자인된 유도체 간의 결합력 비교분석에 최적화된 'GAP-analysis' 부분으로 구성됩니다. 이 중 CDD는 선행 결과를 기반으로 한 단백질-화합물 간 결합구조를 이용하여 해당 화합물의 주요 구조(scaffold)를 선정하고, 결합구조 조건에 적합한 작용기를 선별ㆍ결합하여 새로운 유도체를 만들어내는 자동화된 플랫폼입니다. 해당 플랫폼은 약 4만 여 종류의 약물에 사용된 작용기 데이터베이스 및 합성가능한20만여 종의 작용기 데이터베이스를 독립적으로 운영하여 다양성 확보 요구치에 따라 유도체를 디자인할 수 있도록 개발되어 있습니다.

이후 CDD를 통해 제작된 신규 유도체들은 모체를 기본으로 하는 유도체 결합력 비교 분석 툴인 'GAP-analysis'와 상기 기술한 DeepMatcher®를 병렬적으로 적용하여 모체의 결합력 보다 상대적으로 우수한 물질을 스크리닝하는 과정을 거치게 됩니다. 'GAP-analysis'는 유도체들이 갖는 공통적인 주요 부위(Scaffold)의 3차원 구조를 고정하고, 작용기에 따른 변화를 확인하는 것을 목적으로 하여 유도체 간의 결합 측면의 상대적 우수성을 확인하기 위해 개발된 자사 플랫폼으로 이를 상기 기술된 'DeepMatcher®'와 함께 활용하여 선도물질 최적화 부분에도 경쟁력을 확보하고 있습니다.

(3) NEO-ARS™ 유효물질 스크리닝 서비스

① 제품의 필요성

면역항암제는 암환자의 면역력을 높여서 암세포를 죽이는 치료제를 통칭하는 용어로 1세대 세포독성항암제의 부작용과 2세대 표적항암제의 내성 발생 등의 한계를 극복할 수 있는 혁신적인 치료제로 각광받고 있습니다. 기성 항암제들보다 상대적으로 역사가 짧은 만큼, 면역항암제의 경우 면역관문억제제와 CAR-T 라는 두 부류에 국한된 치료제가 시장을 점유하고 있으나 낮은 반응률, 심각한 부작용, 높은 약가, 고형암 치료제 개발의 어려움 등의 이유로 새로운 기전의 면역항암제 개발의 필요성이 크게 부각되고 있습니다.

특히 신생항원(Neoantigen 또는 Tumor Specific Antigen, TSA. 정상세포에는 존재하지 않고 암세포에서만 특이적으로 존재하는 암항원) 기반 항암백신이나 면역세포치료제 개발에 대한 기대감이 높고, 그 필요성이 크게 부각되고 있습니다.

그러나 개인마다 다르게 나타나는 신생항원을 신속하고 정확하게 발굴하는 것은 진입장벽이 매우 높은 기술입니다. 이 때문에 현재 다수의 치료용 항암백신 및 면역세포치료제의 경우 안전성이 높고 개인맞춤으로 개발이 가능한 신생항원 치료제 개발보다는 암연관항원(Tumor Associated Antigen, TAA)을 타겟으로 하는 치료제에 국한되어 개발되고 있는 실정입니다. TAA로 치료 가능한 암환자는 극히 일부이며, 안전성이나 치료효과도 TAA보다 신생항원이 더 높습니다. 따라서 TAA 기반 치료제와 달리, 개개인의 유전자 변이에 따른 맞춤형 정밀치료가 가능하다는 점에서 신생항원 예측 기술에 대한 니즈가 크게 늘 것으로 전망됩니다.

② 제품 개요

신생항원은 종양세포 DNA의 돌연변이 중 일부(전체 변이의 1~2%)가 세포표면의 주조직적합성복합체(Major Histocompatibility Complex, MHC)에 결합하여 T면역세포를 활성화시킴으로써 암사멸을 유도합니다. 따라서, NEO-ARS™는 먼저 암환자 종양 및 정상 조직의 유전체 정보 분석을 수행하여 암 특이적인 돌연변이와 환자별로 다른 MHC 타입을 결정하고, 이어서 돌연변이 펩타이드와 MHC 간 3차원 결합여부를 예측합니다. 예측의 기술적인 원리는 DeepMatcher®와 유사하며, 더불어 T세포 수용체에 대한 노출 정도까지 계산합니다.

NEO-ARS™는 확장성이 뛰어난 기술 플랫폼입니다. 암환자 개인의 유전체 정보를 입력 받아 예측할 경우 개인맞춤(Private) 신생항원을 발굴하여 개인별 치료제로의 개발이 가능하며, 암환자 유전체 빅데이터를 이용하여 드물지만 몇몇 암환자에게서 공통적으로 발생하는 변이 정보를 입력 받아 예측할 경우 공통(Shared) 신생항원을 발굴하여 기성품(off-the-shelf) 치료제로의 개발이 가능합니다. 뿐만 아니라 NEO-ARS™는 다양한 모달리티의 백신 기술(예, DNA, mRNA, 펩타이드, 항원제시세포 기반 백신) 및 면역세포치료제 기술(예, T세포 치료제, TCR-T 치료제 등)과 결합이 가능합니다.

③ 제품의 경쟁력

신생항원 예측은 진입장벽이 높은 기술로 매우 소수의 경쟁 기술이 확인됩니다. 경쟁기술의 경우 모두 1차원 아미노산 서열 정보를 사용하여 MHC-I 단백질에 결합하는 신생항원을 예측하며, T세포에 의한 항원 인식을 예측하지는 못합니다. NEO-ARS™는 3차원 결합구조를 기반으로 면역원성을 예측하는 유일한 기술로, T세포가 인식하는 항원의 표면 면적에 대한 정보까지 반영하여 양성예측도(positive predictive value, PPV)를 크게 향상시켰습니다. 이는 NEO-ARS™와 경쟁기술의 성능 비교를 통해 확인된 결과로, 성능 평가에는 면역원성 유무가 실험적으로 검증된 신생항원 관련 외부 데이터 세트를 사용하였습니다.

우수한 예측력은 실험 검증을 통해서도 확인된 바 있습니다. 첫째, 암유전체 빅데이터를 기반으로 공통 신생항원을 예측하고 실험 검증을 진행한 결과 NEO-ARS™가 예측한 신생항원 후보 펩타이드 중 90% 이상이 실제로 MHC에 결합함을 확인하였으며, 둘째, 동일 방식으로 예측된 신생항원 후보의 60% 이상이 MHC 타입이 동일한 건강인 혈액에서 면역원성을 보이는 것을 확인하였습니다.

현재는 더 나아가 치료제 개발에 보다 근접한 환경, 즉 자가혈액을 이용하는 조건 하에서 추가적인 검증을 진행하고 있습니다. 방광암, 신장암, 혈액암 등의 암환자를 전향적으로 모집, NEO-ARS™로 개인맞춤 신생항원을 예측한 후 환자 본인의 혈액을 이용한 체외 실험을 통해 면역원성을 평가 중에 있습니다. 몇몇 암환자 데이터가 확보됨에 따라, T세포 탈진에도 불구하고 자가혈액에서 면역원성을 보이는 신생항원 펩타이드를 일부 확인하였고, 실험 고도화 및 대상자 확장을 통해 체외 검증을 이어가고 있습니다.

NEO-ARS™ 기술의 특허 등록이 완료되면서, 위 인체유래물 연구 외에도 당사는 국내외 기업들과 항암백신 및 면역항암 세포치료제 공동개발 파이프라인 확립을 목표로 국내 및 글로벌 파트너링에 힘쓰고 있습니다.

(3) CYP-TOX™ 유효물질 스크리닝 서비스

① 제품의 필요성 및 개요

약물은 일반적으로 간에 있는 Cytochrome P450(이하 CYP) 효소에 의해 대사됩니다. 이 과정에서 약물 대사체에 의해 독성이 발생(약물 유래 간독성)하기도 하며, 약물에 의해 CYP 활성이 억제되는 경우 동시 투여된 다른 약물의 체내 농도를 증가시켜 독성이 유발(약물 상호작용)되기도 합니다. 따라서 후보물질 발굴 단계부터 후보물질이 CYP를 억제 가능성은 없는지 분석하는 것이 매우 중요합니다.

② 제품 개요 및 경쟁력

CYP-TOX는 화합물이 CYP 효소 CYP3A4, CYP2D6, CYP1A2, CYP2C9, CYP2C19, CYP2E1 등에 의한 간독성을 일으키지 않으면서 대사 가능성이 있는 화합물인지 선별하는 플랫폼입니다.

전통적인 CYP 독성 예측 플랫폼들은 CYP 실험 데이터와 화합물의 유사성을 기반으로 예측하는 Quantitative structure activity relationship(QSAR) 방식을 주로 이용했습니다. 하지만 이 방식은 실험 데이터의 양이 절대적으로 부족하여 새로운 화합물 구조의 예측 시 정확도가 많이 하락하는 단점이 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 CYP-TOX에서는 각 CYP 효소의 구조적 특징(CYP 단백질과 화합물 결합)과 화합물의 구조적 특징(뼈대구조, 작용기, CYP에 의해 대사되는 원자 위치 등)을 모두 고려한 Cross check 기반의 솔루션이 적용되었습니다. CYP 효소와 화합물의 특징들을 동시에 활용함으로써 잘못 해석이 될 수도 있는 여지를 줄일 수 있다는 점이 CYP-TOX의 경쟁력이라 할 수 있습니다.

다. 유전체 빅데이터 플랫폼

유전체 빅데이터 플랫폼을 기반으로 하는 서비스는 (5) NGS-ARS™ 정밀의료서비스, (6) GBLscan™와 PTscan™로 구성되는 약효예측 또는 환자 계층화 바이오마커 발굴 서비스에 대한 핵심 내용은 아래 표와 같습니다.

구분	서비스 설명

유전자 약물 및 표현형 환자계층화[지비엘스캔(GBLscan) 및 피티스캔(PTscan) 서비스]_개발 중	환자 계층화 기반 맞춤 약물을 개발하기 위해서는 동일한 표현형-특이 유전자변이마커 세트를 가진 환자군을 구별할 수 있어야 합니다.이를 위해 기존의 전장유전체 질병연관분석(GWAS: Genome-Wide Association Study) 환경에서는 선형분석모델인 다유전자 위험 점수(PRS: Polygenic Risk Score)를 사용한 서비스만 있습니다.이에 반해 당사는 비선형분석모델인 표현형 유전자 식별 점수(PLL-Score: Phenotypic locus locality score)를 이용하여 전장 엑솜 유전체 데이터를 입력하면 컴퓨터가 Hilbert curve 이미지를 만들고 객체의 특성을 심층학습하는 CNN(Convolutional Neural Networks) 커널(Kernel) 기반의 반복학습 프레임워크를 개발하고 있습니다.그리고 이를 약물 유전자 바이오마커 발굴에 적용하는 지비엘스캔(GBLscan) 서비스를 개발하고, 표현형 환자계층화 바이오마커 영역에 적용하는 피티스캔(PTscan) 서비스를 개발하고 있습니다.

정밀의료서비스[NGS-ARS™]	암-약물 선별이나 희귀질환 진단을 위한 정밀의료서비스는 정밀한 변이 검출과 정확도에 따라 좌우됩니다. 현재 변이를 예측하는 10여개의 소프트웨어가 공개되어 있고, 그중에 심층학습을 이용하는 방법, 통계적 방법인 Bayes 정리를 이용하거나 다른 소프트웨어로 교차 검증하면서 정확도를 높이는 시도를 하고 있습니다. 그러나 여전히 중요한 변이가 누락될 위험이 있습니다. 당사는 Read(시퀀싱된 DNA 조각 1개) 분포 기반의 보정법을 개발 완료하였습니다. 더 나아가 다중 Read 기반 Haplotyping 2차 보정법도 초기 개발을 완료하여 테스트하고 있습니다. 이러한 보정법을 사용하는 경우 이론적으로 변이의 대립유전자빈도(VAF) 가 1% 미만인 영역에서도 변이 검출이 가능할 것으로 예측되지만 여전히 위양성(False positive)의 위험은 존재합니다. 당사는 2차 보정법까지 개발이 완료되면 본격적으로 클라우드 서비스를 제공할 예정입니다

(5) NGS-ARS™ 정밀의료서비스① 제품의 필요성

정밀의료(Precision Medicine)의 정의는 기관별로 상이하나 통상 유전, 환경, 임상 등, 다양한 정보에 근거하여 맞춤화된 의료서비스를 제공하는 것을 의미합니다. 유전체 분석 비용이 지속해서 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 연구 결과의 임상 적용이 지속해서 확대되고 있습니다.

② 제품 개요

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 (유전성희귀질환의 경우) 및 표적치료제 가이드(암 환자의 경우) 등 임상적 의사결정에 도움이 되는 유전변이 정보를 전문의에게 제공하는 시스템입니다.

③ 제품 경쟁력

NGS-ARS™는 의료기관 내에 직접 설치되므로, 검체를 받아 검사를 수행하고 최종 결과만 병원에 제공하는 수탁 검사기관의 이용에 비해 EMR(Electronic Medical Record. 전자의무기록) 및 다음 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.

(6) GBLscan™ 및 PTscan™ 약효예측·환자계층화 바이오마커 분석 서비스

① 제품의 필요성

신약개발 단계 중 임상3상은 프로젝트당 연구·개발비용이 가장 높아(유효물질 발굴단계 평균 1백만 불(UDS) 대비 1억 5천만 불(USD)), 실패 시 재정 부담이 매우 큰 단계입니다. 임상시험 시 진단명 및 치료력, 인구통계학적 요소 외 치료제 후보의 약효를 예측할 수 있는 유전자 바이오마커를 개발하여 모집 환자 선별에 활용하면 임상시험 성공률이 최대 3배까지 향상된다는 통계 자료가 있습니다. 이를 기반으로 미국 FDA에서는 2013년 정밀의료 기반의 치료제 개발 장려를 위한 계획을 처음으로 발표하고 구체적인 지원책을 제시하고 있습니다. 임상시험 시 바이오마커 기반 최적의 환자군 선별의 중요성에도 불구, 임상개발 단계부터 바이오마커를 발굴하고 활용하는 데에는 기술적인 어려움이 있습니다.

② 제품 개요 및 경쟁력

당사는 항암제 바이오마커 발굴에는 GBLscan™, 치매 및 파킨슨병 등 복잡성질환 환자계층화에는 PTscan™라는 기술을 개발하여 유전체 기반 바이오마커 발굴 연구를 진행하고 있으며 추후 상용화를 위한 준비도 진행 중입니다.

해당 기술은 약물 반응성 등 특정 표현형을 가지고 있는 환자군에서 공통적으로 나타나는 유전 변이의 조합을 발굴하는 알고리즘으로, WES(Whole Exome Sequencing, 전장 엑솜 유전체 데이터)를 Hilbert curve 이미지로 변환 후 딥러닝을 적용하는 원리를 기반으로 합니다.

질병 유무나 약물 반응성은 하나의 변이가 독립적으로 작용하기보다 여러 변이들 간복합적인 상호작용에 영향을 받음에도 불구, 지금까지는 변이 간 복합적인 효과보다는 개별 변이의 영향력만을 통계적으로 분석하는 GWAS 방법이 가장 보편적으로 사용되고 있습니다. 이에 당사의 기술은 바이오마커 분석에 있어 새로운 솔루션을 제시합니다.

PTscan™기술은 2018년 특허 등록되었으며, GBLscan™ 기술로 발굴한 항암제 바이오마커의 실험검증 결과는 2022년 2월 Scientific reports 저널에 논문으로 출판된 바 있습니다.

라. 치료제 후보(Drug Candidate) 사업화당사는 AI 신약 플랫폼 서비스인 DeepMatcher®와 NEO-ARS™을 이용하여 자체적으로 합성신약 후보물질, 약물재창출 후보물질과 항암백신/세포치료제 타겟을 발굴하여 사업화를 위한 연구개발을 진행하고 있습니다. 상세 내역은 6. 주요 계약 및 연구개발활동을 참조.