온코크로스 분기보고서 (2022.09)
1. 사업의 개요

당사는 인공지능(Artificial Intelligence, "AI")을 이용하여 신약 개발 과정의 여러 난제들을 해결함으로써 기존의 R 패러다임에서 접근이 어려웠던 희귀질환 및 난치성 질환에 대한 치료제를 개발하는 것을 목적으로 하는 AI 신약개발 전문기업입니다. 당사의 주요 사업영역은 AI 신약개발 플랫폼을 이용한 신약의 연구개발과 진단 분야입니다.

가. 신약 연구개발의 특징

● 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

● 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.● 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.

나. 회사 사업 개요

(1) 사업개황당사는 2015년 6월 설립된 벤처기업으로, 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 신약개발 플랫폼으로 유전자 발현 전사체(Transcriptome) 데이터를 분석하여, 특정 약물이 임상 단계에서 타겟 질병(적응증)에 유효성을 보일 수 있을 것인지를 분석함으로써 신약 연구개발 과정의 생산성을 개선하고 리스크를 감소시켜주는 역할을 하고 있습니다.

신약개발 플랫폼 기술이란 신약개발 과정에 적용해 다양한 후보물질을 만들어낼 수 있는 기반기술을 의미합니다. 당사는 AI 플랫폼 기반 신약연구개발 기업으로서, 국내최초로 유전자 발현 데이터(전사체, Transcriptome)를 AI로 분석하여 질병과 치료제를 새롭게 연계하는 원천 기술로 AI 플랫폼 RAPTOR AI™, ONCO-RAPTOR AI™등을 구축하였고, 이를 통해 도출된 다양한 신약 파이프라인의 연구개발을 진행하며 기술사업화를 본격화하고 있습니다. 또한 항암 치료에 있어서 임상 현장에서 겪을 수 있는 어려움 가운데 하나인 원발부위불명암(Carcinoma of unknown primary; CUP)의 원발부위를 AI로 예측하는 ONCOfind AI™를 개발 중에 있습니다.(가) RAPTOR AI™를 이용한 신규 적응증 발굴 및 파트너 약물 발굴RAPTOR AI™는 전사체 데이터를 AI로 분석하여 약물과 질병 사이의 상관관계를 예측하는 플랫폼으로, 임상 진행 중인 약제의 경우 추가 적응증을 탐색하거나, 임상에서 오리지널 적응증에서 유효성을 보이는 데 실패한 신약후보물질을 대상으로 신규 적응증을 탐색하는 것을 기본 기능으로 하고 있습니다.

제약회사는 오리지널 적응증과는 별개로 RAPTOR AI™를 이용하여 발견한 추가 적응증을 타겟으로 하는 새로운 파이프라인을 구성할 수 있으며, 추가비용 및 시간을 최소화하면서 임상에서 성공 확률이 상대적으로 높은 파이프라인을 얻는 효과를 기대할 수 있습니다. 또한 임상에서 유효성 부족으로 실패한 파이프라인을 또다른 가능성 있는 적응증으로 재개발하는 것도 가능합니다.

(나) ONCO-RAPTOR AI™를 이용한 동반진단 바이오마커(Biomarker) 탐색ONCO-RAPTOR AI™는 암 환자의 예후 데이터와 전사체 데이터를 분석함으로써 항암제의 반응을 예측하는 동반진단 바이오마커(Biomarker)를 탐색하는 역할을 합니다.이와 같이 당사의 RAPTOR AI™와 ONCO-RAPTOR AI™ 플랫폼 기술을 활용함으로써 단기간 내에 임상시험 단계에 진입 가능한 파이프라인을 용이하게 확보할 수 있습니다.

한편, 당사가 추가로 개발 중인 ONCOfind AI™는 원발부위불명암(Carcinoma of unknown primary; CUP)의 원발부위를 빠르고 정확하게 예측하는 플랫폼입니다. 원발부위불명암은 전이된 암이 발견되었으나 해당 암의 근원지인 원발부위를 확인하지 못한 종양을 의미합니다. 전체 신규 암 환자의 2~6% 정도가 원발부위불명암일 것으로 추정되고 있습니다. 원발부위불명암의 경우 원발부위를 특정할 수 없기 때문에 원발암에 따른 특화된 치료가 아니라, 대부분의 암종에 보편적으로 적용되는 항암화학치료가 이루어질 수밖에 없어 치료에 따른 결과가 좋지 못한 경우가 많습니다.

ONCOfind AI™는 원발부위불명암의 원발부위를 빠르게 판단함으로써 암 환자가 적절한 항암치료에 빠르게 들어갈 수 있도록 하여 치료 시기를 확보, 결과적으로 암환자의 생존율을 높이는 역할을 합니다.