온코크로스 분기보고서 (2023.03)
7. 기타 참고사항

가. 지식재산권(1) 지식재산권 보유 현황

보고서 제출일 현재 당사의 지식재산권 보유 현황은 다음과 같습니다.

(단위 : 건)

구분	특허	상표	합계

등록	26	5	31

출원(PCT 포함)	65	2	67

합계	91	7	98

(2) 등록된 지식재산권 현황

NO	구분	특허명칭	취득권자	등록번호	등록일	출원번호	출원일	관련 플랫폼 기술 및 파이프라인	출원국

1	특허권	크로몰린 또는 이의 약학적으로 허용가능한 염을 유효성분으로 함유하는 간질환 예방 및 치료용 약학적 조성물	㈜온코크로스	10-1694753	2017-01-04	10-2015-0122138	2015-08-28	OC101	한국

2	특허권	클로페네신을 포함하는 대장암 증식 및 전이 억제용 조성물	㈜온코크로스	10-1859922	2018-05-15	10-2017-0016587	2017-02-07	OC201/OC202e	한국

3	특허권	약제를 조합하는 방법 및 장치	㈜온코크로스	10-2055495	2019-12-06	10-2018-0007783	2018-01-22	RAPTOR AI	한국

4	특허권	암의 전이 억제 및 치료용 조성물	㈜온코크로스	10-2341010	2021-12-15	10-2018-0014306	2018-02-06	OC201/OC202e	한국

5	특허권	암의 전이 억제 및 치료용 조성물	㈜온코크로스	CN 110290787 b	2022-11-18	ZL 2018 80010808.4	2018-02-06	OC201/OC202e	중국

6	특허권	크로몰린 또는 이의 약학적으로 허용가능한 염을 유효성분으로 함유하는 간질환 예방 및 치료용 약학적 조성물	㈜온코크로스	2018/01839	2020-09-30	2018/01839	2018-03-19	OC101	남아공

7	특허권	크로몰린 또는 이의 약학적으로 허용가능한 염을 유효성분으로 함유하는 간질환 예방 및 치료용 약학적 조성물	㈜온코크로스	2016316408	2019-03-21	2016316408	2018-03-23	OC101	호주

8	특허권	근육 질환 예방 및 치료용 조성물	㈜온코크로스	10-2204204	2021-01-12	10-2019-0044769	2019-04-17	OC514	한국

9	특허권	암의 전이 억제 및 치료용 조성물	㈜온코크로스	11364237	2022-06-21	16/484,305	2019-08-07	OC201/OC202e	미국

10	특허권	암의 전이 억제 및 치료용 조성물	㈜온코크로스	6900067	2021-06-18	2019-563994	2019-08-07	OC201/OC202e	일본

11	특허권	근육 질환 예방 및 치료용 조성물	㈜온코크로스	11364244	2022-06-21	16/607,266	2019-10-22	OC514	미국

12	특허권	크로몰린 또는 이의 약학적으로 허용가능한 염을 유효성분으로 함유하는 간질환 예방 및 치료용 약학적 조성물	㈜온코크로스	11219613	2022-01-11	16/776,267	2020-01-29	OC101	미국

13	특허권	근육 질환 예방 및 치료용 조성물	㈜온코크로스	2019261476	2022-03-03	2019261476	2020-07-06	OC514	호주

14	특허권	근육 질환 예방 및 치료용 조성물	㈜온코크로스	10-2295305	2021-08-24	10-2020-0110961	2020-09-01	OC514	한국

15	특허권	근육 질환 예방 및 치료용 조성물	㈜온코크로스	10-2295317	2021-08-24	10-2020-0110962	2020-09-01	OC514	한국

16	특허권	질병 예측 방법, 장치, 및 컴퓨터 프로그램	㈜온코크로스	10-2290875	2021-08-11	10-2020-0121316	2020-09-21	RAPTOR AI	한국

17	특허권	화합물과 단백질의 상호작용 예측 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램	㈜온코크로스	10-2299220	2021-09-01	10-2020-0169587	2020-12-07	RAPTOR AI	한국

18	특허권	AI를 이용한 유방암 예후 예측 방법	㈜온코크로스	10-2293110	2021-08-18	10-2020-0169517	2020-12-07	ONCO-RAPTOR AI	한국

19	특허권	인공지능을 이용하여 도출된 유전자 세트를 이용한 유방암 예후 예측방법	㈜온코크로스	10-2293109	2021-08-18	10-2020-0169518	2020-12-07	ONCO-RAPTOR AI	한국

20	특허권	인공지능을 이용하여 도출된 리보좀 유전자 세트를 이용한 유방암 예후 예측방법	㈜온코크로스	10-2271315	2021-06-24	10-2020-0169943	2020-12-07	ONCO-RAPTOR AI	한국

21	특허권	인공지능을 이용하여 도출된 미토콘드리아 리보좀 유전자 세트를 이용한 유방암 예후 예측방법	㈜온코크로스	10-2271313	2021-06-24	10-2020-0169949	2020-12-07	ONCO-RAPTOR AI	한국

22	특허권	기계 학습 기반의 예후 예측 방법 및 그 장치	㈜온코크로스	10-2299221	2021-09-01	10-2020-0169694	2020-12-07	ONCO-RAPTOR AI	한국

23	특허권	인공지능을 이용한 위암의 예후를 예측하는 방법	㈜온코크로스	10-2246584	2021-04-28	10-2020-0169874	2020-12-07	ONCO-RAPTOR AI	한국

24	특허권	신경망 기반의 생물학적상태데이터 변환 장치 및 그 방법	㈜온코크로스	10-2487364	2023-01-06	10-2021-0050059	2021-04-16	RAPTOR AI	한국

25	특허권	세포 레벨의 정보로부터 조직 레벨의 정보를 추정하는 방법 및 그 장치	㈜온코크로스	10-2462784	2022-10-31	10-2021-0074816	2021-06-09	RAPTOR AI	한국

26	특허권	약물의 조합 정보 예측 방법 및 그 장치	㈜온코크로스	10-2454641	2022-10-11	10-2021-0074817	2021-06-09	RAPTOR AI	한국

27	상표권	제 05 류 의약품등 20건	㈜온코크로스	40-1794835	2021-11-03	40-2020-0120316	2020-07-13	기타	한국

28	상표권	제 42 류 임연구업등 20건	㈜온코크로스	40-1794837	2021-11-03	40-2020-0120317	2020-07-13	기타	한국

29	상표권	제 05 류 의약품등 20건, 제 42 류 암연구업등 20건	㈜온코크로스	40-1866503	2022-05-11	40-2021-0007277	2021-01-13	RAPTOR AI	한국

30	상표권	제 05 류 의약품등 20건, 제 42 류 암연구업등 20건	㈜온코크로스	40-1866502	2022-05-11	40-2021-0007278	2021-01-13	기타	한국

31	상표권	제 05 류 의약품등 20건, 제 42 류 암연구업등 20건	㈜온코크로스	40-1866501	2022-05-11	40-2021-0007279	2021-01-13	기타	한국

(주1) 해당 지식재산권 리스트는 등록완료된 지식재산권을 기준으로 작성되었습니다.
(주2) 해당 지식재산권의 세부 내용은 특허청의 특허정보검색서비스(http://www.kipris.or.kr/khome/main.jsp)에서 확인할 수 있습니다.

(3) 지적 자산 포트폴리오와 특허 전략 당사는 연구개발 및 진행 단계에서 선행특허를 사전 선행검토하여 분쟁이 발생가능성을 미리 차단하고 있으며, 관련분야에서의 진입장벽 구축 및 방어 전략을 수립, 실행하고 있습니다.

나. 신약개발 산업의 특징

(1) 장기-고위험(Long term-High risk) 구조의 신약 산업

신약개발의 전 과정은 크게 약물발굴(Drug discovery) 단계와 약물개발(Drug development) 단계로 나눌 수 있으며, 약물개발 단계는 다시 전임상연구(Preclinical study)와 임상시험(Clinical trial) 단계로 구분됩니다. 약물발굴 단계에서 발굴한 약물후보물질은 전임상연구단계에서 동물실험을 통해 약효 및 안정성을 포함하여 다양한 약물의 특성을 연구하게 됩니다. 전임상 단계에서 충분한 약효와 약물로 사용할 수 있을 만한 특성을 가지고 있음을 입증한 신약후보물질은 식약처로부터 임상시험승인을 받아 임상1상부터 임상3상까지, 또는 경우에 따라 승인 후 단계인 임상4상까지 단계를 거치며 안정성과 효능을 평가받게 됩니다. 임상3상까지 충분한 안정성과 약효를 입증한다면, 해당약물은 식약처의 승인을 받아 환자들에게 사용될 수 있게 됩니다.

위와 같은 과정을 거쳐 1개의 새로운 약물이 미국 식품의약국(Food and Drug Administration, "FDA")의 승인을 받기 위해서는 대략 20억 달러의 비용과 10년 이상의 시간이 소요됩니다. 신약개발 전과정의 성공률을 토대로 산정한 각 단계별 신약개발 프로그램의 개수를 보면, 약물발굴 단계에서 수행한 24.3개의 신약개발 프로그램 중 12.4개만이 전임상연구 단계로 진행되고, 이어 임상연구의 1상부터 3상까지 각각 8.6개, 4.6개, 1.6개의 신약개발 프로그램만이 진행되어 최종적으로 1개의 신약개발 프로그램이 FDA의 승인을 받게 됩니다. 이를 화합물의 개수를 기준으로 본다면, 약물발굴 단계에서는 대략 5,000 ~ 10,000개의 화합물을 실험하여 250 ~ 10개의 약물후보물질을 도출하고, 이중 대략 10개의 물질이 전임상연구를 통과하여 최종적으로 1개의 약물이 FDA의 승인을 받게 됩니다.(출처: 구창대 외, "인공지능 기반의 국내외 신약 개발 및 연구 동향", 정보과학회지 2022)

【 신약개발 과정 및 소요기간 】

출처: 과학기술정보통신부, AI 빅테이터 활용 고속 신약개발 플랫폼, 2018.02

이렇게 임상 단계별로 다음 단계로 넘어가는 성공 확률은 제약 산업의 성패를 좌우하는 중요한 요소 중 하나입니다.

신약후보물질이 전임상단계에서 좋은 결과를 보여 임상에 진입하더라도 많은 경우 초기 임상단계에서 실패를 하게 됩니다. 아래 그림에서 볼 수 있듯이, 신약후보물질의 안전성을 평가하는 임상1상을 통과하여 임상2상으로 진입하는 확률은 약 59.5%이나, 처음 사람에서 효능을 평가하는 임상2상에서 임상3상으로 넘어갈 확률은 35.5% 수준입니다. 임상3상을 통과하여 신약승인신청(NDA) 단계까지 가는 확률은 약 62.0%입니다. 한 파이프라인이 전임상을 마치고 임상1상을 시작한다고 할 때 해당 신약후보물질이 최종 승인까지 통과할 확률은 11.8%에 지나지 않습니다.

【 임상 단계별 성공 확률 】

출처: DiMasi JA et al., Innovation in the pharmaceutical industry: New estimates of R costs. J Health Econ 2016

한편, 신약개발에 투입되는 비용은 지속적으로 증가하는 추세에 있습니다. 미국 터프츠 신약개발 연구 센터(Tufts Center for the Study of Drug Development, CSDD)의 연구에 따르면 2014년 기준으로 1개의 신약이 R 거쳐 승인에 이르기까지 투입되는 비용은 약 26억 달러로 추정되며, 이는 2003년에 있었던 동일한 연구에 비해 145% 증가한 수치입니다.

【 제약산업의 혁신 】

출처: DiMasi JA et al., Innovation in the pharmaceutical industry: New estimates of R costs. J Health Econ 2016

(2) 신약 개발에서 R 효율성의 하락

위에서 살펴본 바와 같이, 신약개발에 투입되는 비용은 계속적으로 증가하는 반면, 임상시험을 통과하여 신약으로 승인받는 확률은 유의미하게 개선되지 못함에 따라 신약개발 산업은 연구개발에 있어서 혁신 생산성이 저하되는 문제를 심각하게 겪고 있습니다. 미국 제약바이오산업의 경우 연구개발 효율성 저하 문제에 대한 분석이 많이 이루어졌는데, 이 분야의 대표적인 연구자들은 이러한 경향을 "이룸의 법칙(Eroom's law)"라 명명하고 있습니다. 이는 IT산업에서 반도체 집적도가 18개월마다 두 배로 증가한다는 "무어의 법칙(Moore's law)"을 거꾸로 뒤집은 것으로, 시간이 갈수록 신약 개발의 효율성은 오히려 떨어지는 경향을 가리키는 명칭입니다. 스캔넬(Jack W. Scannell)의 연구에 따르면, 과거 60년 동안에 이루어졌던 수많은 과학적/기술적 진보와 관리 측면에서의 개선에도 불구하고 이러한 진보를 상쇄시키는 더 강력한 경향이 존재하는데, 신약 연구개발비로 10억 달러를 투입하였을 때 과거에는 10~수십 개의 신약이 승인되었으나 2000년 이후에는 1개의 신약이 승인받기도 어려운 상태가 되었습니다. 스캔넬은 이러한 추세의 배경으로 규제 당국의 기준 강화, 제약회사들의 연구개발비 지출 확대 추세 등의 원인을 드는데, 추가적으로 약물발굴 단계에서의 기술이 발전하여 초기 파이프라인의 숫자는 늘고 있지만 성공확률은 큰 변화가 없기 때문에 전체적인 연구개발비용이 증가하는 추세에 대해서도 지적하고 있습니다. (Scannell JW et al., Diagnosing the decline in pharmaceutical R efficiency. Nat Rev Drug Discov. 2012 Mar 1;11(3):191-200.)

【 제약산업에서의 R 효율성의 추세 】

제약산업계에서 이룸의 법칙(Eroom's Law)이라 불리우는 R 효율성 저하 경향. 10억 달러(물가 변동 반영)를 R 투입할 때 FDA의 승인을 받는 신약의 갯수를 보면 거의 9년마다 이전의 1/2로 줄어들고 있습니다.
출처: Scannell JW et al., Diagnosing the decline in pharmaceutical R efficiency. Nat Rev Drug Discov. 2012 Mar 1;11(3):191-200.

신약 연구개발과 관련한 효율성의 저하는 글로벌 대형 제약회사들의 생존을 위협하는 수준에까지 이르렀으며, 신약의 출시에 커다란 장애물로 작용하고 있습니다. 이로 인해 신약연구개발에 기반을 둔 바이오텍 및 제약사들의 사업이 위기를 맞기도 하고, 성공적인 연구개발로 새로운 치료제가 출시되더라도 높은 가격으로 인해 많은 환자들의 접근이 현실적으로 제한되는 경우가 많습니다. 한편으로는 희귀질환, 암, 치매 등을 포함한 다양한 질병의 환자들에 대한 치료제의 미충족 의료 수요(Unmet medical needs)는 아직도 상존하고 있고, 고령화 되는 사회에서 이러한 질병들에 대한 미충족 의료 수요의 해소는 더욱 절실해지고 있습니다.당사는 희귀질환, 난치병 치료제의 연구개발을 위해서는 신약 연구개발에 있어서 기존 방식에 비해 단시간내 약물의 승인을 목표로 R 생산성을 획기적으로 개선하는 기술이 필요하다는 인식 하에 약물개발(Drug development) 단계인 임상시험 단계의 신약후보물질을 대상으로 하는 연구개발에 AI 기술을 도입하여 연구개발을 진행하고 있습니다.(3) 약물개발 단계의 개선과 R 생산성릴리(Lilly) 연구센터의 스티븐(Steven M. Paul) 등의 연구 결과에 따르면, 임상2상과 임상3상에서의 성공확률(p(TS), probability of technical success)이 전체적인 신약 R 생산성에 미치는 영향이 가장 큰 단일 변수들임을 알 수 있습니다(Steven M Paul et al., How to improve R productivity: the pharmaceutical industry's grand challenge. Nat Rev Drug Discov. 2010).

【 신약 R 생산성 모델: 민감도 분석 】

신약 R 효율에 영향을 미치는 요소들에 대한 민감도 분석(Sensitivity analysis)결과를 Tornado diagram으로 나타낸 그림으로, 다른 모든 요소들은 고정된 것으로 가정할 때 해당 요소의 변동이 신약 승인까지 투자되는 비용(Capitalized cost per launch)에 미치는 영향을 그 영향이 큰 요소로부터 작은 요소 순으로 정렬하였습니다.
출처: Steven M Paul et al., How to improve R productivity: the pharmaceutical industry's grand challenge. Nat Rev Drug Discov. 2010 Mar;9(3):203-14

한편, 임상2상, 임상3상 단계에서의 실패 원인에는 평가변수(End points)의 잘못된 선택, 데이터 관리의 문제, 환자 모집 실패 등 다양한 원인이 있을 수 있겠으나, 가장 큰 원인은 유효성(Efficacy)의 문제입니다. 아래 그림에서 볼 수 있듯이, 임상3상에서 신약후보물질이 실패하는 가장 큰 원인은 해당 약물이 타겟으로 삼고 있는 질병에서의 유의미한 유효성을 보이지 못하는 것입니다.

【 임상3상에서 미승인된 원인 분류 】

출처: Tufts Center for the Study of Drug Development(CSDD), Sy Pretorius et al., "Phase III Trial Failures: Costly, But Preventable", Applied Clinical Trials(2016)에서 재인용

지속적으로 악화되고 있는 신약 R 생산성에서의 문제점을 고려하면, 임상개발 성공 가능성을 제고하는 것은 제약 산업의 가장 큰 당면 과제입니다. R 투자대비 그 생산성을 개선할 수 있는 확실한 방법은 위 그림에서 볼 수 있듯이 임상2상과 임상3상의 승인 확률을 높이는 것입니다. 이를 위해서 당사는 임상시험 단계에서 후보물질이 어떤 질병에 대해서 유효성을 보일 수 있을지를 예측함으로써 향후 연구개발의 방향을 정하는 것이, 특정 단계에서의 비용 절감이나 기간 단축보다 더 중요하다고 판단하고 이에 대한 솔루션 개발에 집중하고 있습니다. "AI가 가져올 가장 큰 변화는 실패할 약물을 투자가 이루어지기 전에 미리 판별하는 것이다"(Vipin Gopal, Eli Lilly의 CDO)라는 발언과 같은 맥락이라 할 수 있습니다.

당사는 이러한 제약산업의 당면 과제인 신약 연구개발 생산성 향상을 위하여 임상단계에 있는 신약후보물질이 기존 적응증 이외에 추가적으로 어떤 적응증에서 유효성을 보일 것인지를 탐색하는 것을 기본적인 역할로 하는 신약 연구개발 AI 플랫폼인 RAPTOR AI™와 ONCO-RAPTOR AI™를 개발하였으며, 이를 토대로 희귀질환 치료제와 암 및 난치성 질환 치료제를 개발하고 있습니다.