온코크로스 분기보고서 (2022.03)
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 신약개발플랫폼을 이용한 신약의 연구개발과 진단 분야입니다.

가. 산업의 성격과 신약 연구개발

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

신약이 시장에 나오기까지 소요되는 시간은 10~15년에 이릅니다. 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. 이와 같이 신약개발은 투입되는 자본과 시간 대비 상업화에 이르기까지 극히 낮은 성공 확률을 가지고 있습니다.

출처 : DiMasi JA, Grabowski HG, Hansen RA. Innovation in the pharmaceutical industry: new estimates of R costs. Journal of Health Economics 2016;47:20-33이와 같이 신약개발에 투입되는 비용은 꾸준히 증가하여 2014년 기준으로 1개의 신약이 당국의 승인을 받아 출시되기까지 약 3조원에 이르고 있으며, 소요 R 기간도 10~15년에 이릅니다.

● 신약 개발에서 R 효율성의 하락

제약바이오산업은 2000년대에 접어들며 혁신 생산성 저하의 문제를 경험하고 있습니다. 이러한 혁신 생산성 저하의 문제는 까다로워진 의약품 허가 절차 및 기존 기술의 한계로 인한 것으로 보는 견해가 많습니다. 미국 제약바이오산업의 경우 연구개발 효율성 저하 문제에 대한 분석이 많이 이루어졌는데, 1950년 이후 미국 제약회사 연구개발 투자금액 대비 FDA 허가 신약 수는 빠른 속도로 감소하고 있습니다.

[ 제약산업에서의 R 효율성의 추세 ]

제약산업계에서 이룸의 법칙(Eroom’s Law)이라 불리는 R 효율성 저하 경향. 10억 달러(물가변동 반영)를 R 투입시 FDA의 승인을 받는 신약의 갯수를 보면 거의 9년마다 이전의 1/2로 줄어들고 있음.

출처 : Scannell et al., 2012

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 특정 질병들에 대한 미충족 의료 수요의 해소는 더욱 절실해지고 있습니다. 따라서 성공적인 치료제 연구개발과 이를 보다 효율적으로 진행할 수 있는, R 생산성을 획기적으로 높일 수 있는 기반 기술이 필요합니다.

[ 신약 R 생산성 모델: 민감도 분석 ]

신약 R 효율에 영향을 미치는 요소들에 대한 민감도 분석(Sensitivity analysis)결과를 Tornado diagram으로 나타낸 그림. 다른 요소들은 고정된 것으로 가정할 때 해당 요소의 변동이 신약 런칭까지 투자되는 비용(Capitalized cost per launch)의 변동에 미치는 영향을 그 영향이 큰 요소로부터 작은 요소 순으로 정렬함.

출처 : Steven M. Paul, et al., 2010

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 임상 2상과 임상 3상의 승인 확률을 높이는 것입니다. 이는 다르게 서술하자면 어떤 후보물질을 끌고 갈지 제대로 결정하는 것이 개발 속도나 R 비용 절감보다 더 중요하다는 의미입니다. "AI가 가져올 가장 큰 변화는 실패할 약물을 투자가 이루어지기 전에 미리 판별하는 것이다"(Vipin Gopal, Eli Lilly의 CDO)와 같은 맥락이라 할 수 있습니다.

한편, 임상 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.

[ 임상3상에서 미승인된 원인 분류 ]

당사는 이러한 제약산업의 당면 과제인 신약 연구개발 생산성 향상을 위하여 AI를 이용한 신약 연구개발 플랫폼 RAPTOR AI와 ONCO-RAPTOR AI, ONCOfind AI를 개발하였으며, 이를 토대로 희귀질환 치료제와 암 및 난치성 질환 치료제를 개발하고있습니다.

나. 회사 사업 개요

(1) 사업개황당사는 2015년 6월 설립된 벤처기업으로, 유전자 발현 전사체(Transcriptome) 데이터를 분석, 특정 약물이 인체에 미치는 영향을 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 신약개발 플랫폼으로 분석함으로써 신약 연구개발 과정에 따르는 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 Platform을 구축하였고, 이를 통해 도출된 다양한 신약 파이프라인의 연구개발을 진행하며 기술사업화를 본격화하고 있습니다.

당사는 당사가 개발한 AI 플랫폼(RAPTOR AI™, ONCO-RAPTOR AI™)를 이용하여 신약개발 단계에서의 성공률을 높이고, 연구개발 기간을 단축하여 연구개발 프로세스의 효율성을 높임으로써, 신약 연구개발에서 사업화로 이어지는 과정을 획기적으로 개선하고 있습니다. 또한 항암 치료에 있어서 임상 현장에서 겪을 수 있는 어려움 가운데 하나인 원발부위불명암(CUP)의 원발부위를 AI로 진단하는 ONCOfind AI™를 개발 중에 있습니다.

당사의 핵심 기술은 약물의 최적 적응증 또는 질환의 최적 약물을 발굴하는 AI 플랫폼인 RAPTOR AI™과, 암 분야에 특화되어 항암제의 최적 적응증 및 바이오마커 발굴 AI 플랫폼인 ONCO-RAPTOR AI™이 있으며, 보고서 제출일 현재 이를 이용하여 도출한 파이프라인인 OC201/OC202e(암 전이 억제제)는 연구자 주도 임상이 진행 중에 있으며, OC514(근감소증 및 희귀 근육질환 치료제)는 호주에서 글로벌 임상1상을 2022년 3월부터 진행하고 있으며, OJP3101(심장질환)은 국내 임상2a상 시험 진행을 위해 임상시험계획 승인 절차를 밟고 있습니다.

(2) 플랫폼기술

보고서 작성기준일 현재 당사가 보유하고 있는 AI 플랫폼 현황을 정리하면 다음과 같습니다.

[AI 플랫폼 현황]

구분	RAPTOR AI™	ONCO-RAPTOR AI™	ONCOfind AI™

정의	전사체(Transcriptome) 데이터를 AI 기술로 분석하여 약물(Drug)과 질병(Disease) 사이의 상관관계를 예측하는 플랫폼	10만명 이상의 암 환자 예후에 따른 전사체 데이터와 약물(Drug)의 유전자 발현 패턴을 분석, 약물(항암제)이 최적의 효과를 내는 암의 종류를 선정하거나 바이오마커를 선정하는 플랫폼	원발부위불명암(CUP)의 원발부위를 빠르고 정확하게 예측하는 플랫폼

데이터	질환군과 이에 대비되는 정상군의 전사체 데이터 및 약물 처치에 따른 유전자 발현 패턴 데이터
- 질병 : 410개 이상
- 약물 : 25,500개 이상	암환자의 예후와 연관된 전사체 데이터
- 암종류 : 23종 74,000여 건의 암환자 데이터	암 및 정상 조직의 전사체 데이터
- 암종류: 42종
- 20,263개의 암 조직 데이터
- 12,490개의 정상 조직 데이터

기능	- 적응증 확장(Indication expansion)
- 특정 적응증의 후보물질 도출(Drug candidate selection)
- 병용투여 약물 도출(Combination drug selection)	- 항암제 후보물질의 최적 암 적응증 탐색
- 동반진단 마커(Biomarker) 선정	- 원발부위불명암(CUP)의 원발부위 진단

주요
파이프
라인	- OC514 (근감소증, ALS): 호주법인 글로벌 임상1상 진행중(2022.03~)
- OC201/OC202e (암전이억제): 아산병원 연구자주도임상 진행 중(2021.11~)
- OJP3101: 국내 임상2상 IND 신청(2022.02)	- OCP2101 (Oncology): 자체 검증실험 진행중
- ODP2201 (Oncology): 자체 검증실험 진행중	- 원발부위불명암(CUP): 국내 대형병원에서 공동연구 진행중 (주1)

주요
성과	- OC514: 기술이전계약(한국파마)
- OJP3101: 기술도입계약(제일약품)
- 공동연구개발계약(대웅제약)
- 공동연구개발계약(에스티팜)
- 공동연구개발계약(Cyclica)
- 공동연구개발계약(4P-Pharma)- 공동연구개발계약(JW중외제약)	- 물질이전계약(영국 연구기관) (주1)
- 공동연구개발계약(대웅제약)
- 연구용역계약(중국 제약사) (주1)- 공동연구개발계약(동화약품)	-

(주1) 당사자들 사이에 체결된 비밀유지계약에 따라 계약 당사자를 기재하지 않았습니다. (가) RAPTOR AI™

RAPTOR AI™는 당사 R 출발점이 되는 플랫폼으로서, 질병에 의한 유전자 발현 패턴 변화의 특징(Disease signature)과 약물 투여에 의한 유전자 발현 패턴 변화의 특징(Drug signature)을 비교 분석함으로써 질병과 약물의 상호작용을 예측하는 플랫폼입니다. 약물을 기준으로 해당 약물이 효능을 보일 것으로 예측되는 질병을 찾거나, 반대로 특정 타겟 질병을 기준으로 이에 효능을 가질 것으로 예측되는 약물 또는 약물 복합제를 탐색하는 기능을 합니다.

(나) ONCO-RAPTOR AI™

ONCO-RAPTOR AI™는 암(Cancer)에 특화된 분석 플랫폼으로서, 암 환자의 예후(Prognosis) 정보와 그에 따른 전사체 발현 데이터를 분석한 결과와 항암 신약후보물질의 투여에 의한 유전자 발현 패턴의 변화를 비교 분석함으로써 항암 신약후보물질이 효능을 보일 것으로 예측되는 암의 종류를 예측하거나, 특정 암 환자군 가운데 항암 신약후보물질에 반응하는 환자군을 선별하는 바이오마커를 예측합니다.

(다) ONCOfind AI™

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 전이성 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.

(3) 사업 내용

(가) 제약회사 등과 협업 체계 구축 전략

당사의 사업은 파트너인 제약회사의 니즈에 따라 다음과 같이 진행됩니다.

① 적응증 확장(Indication Expansion) - 제약회사의 신약 파이프라인의 적응증을 확장하여 신규 적응증에 대해 라이선스-인(License-in) 또는 공동연구개발 계약을 맺고 해당 약물이 효능을 보일 적응증 가운데 시장 수요가 큰 적응증을 타겟으로 개발을 진행하고 제3자에게 라이선스-아웃(License-out) 후 수익(마일스톤 + 로열티 수익)을 배분하는 적응증 확장 모델

② 약물재창출(Rescue Drug) - 글로벌 제약사들의 파이프라인 중 독성은 검증되었으나 임상2상이나 3상에서 충분한 약물의 효능을 입증하지 못하여 실패한 약물의 최적의 효능을 보일 적응증을 발굴하여 임상시험을 재가동하여 제3자에게 라이선스-아웃(License-out) 후 수익(마일스톤 + 로열티 수익)을 배분하는 적응증 확장 모델

③ 연구기관이 보유한 신약 후보물질 가운데 시장 수요가 큰 질병(희귀질환, 난치성 질환 등)에 효능이 있을 물질을 라이선스-인(License-in) 하여 전임상-임상 초기 단계에 제3자에게 라이선스-아웃(License-out)하는 모델

따라서, 중장기적으로 임상 단계별 마일스톤 및 상용화 후 로열티 수익을 통해 기업가치를 제고할 수 있으며 지속적으로 적응증을 확대하거나 병용약물 등을 개발하여 수익원천 기반을 확대할 수 있습니다.

(나) 자체 파이프라인의 기술이전

당사는 미충족 의료 수요(Unmet medical needs)가 크거나 시장 수요가 큰 질병(희귀질환, 난치성 질환 등)에 대해 자체 약물 데이터베이스를 활용하여 탐색한 약물을 임상 전 초기개발단계(Early stage) 또는 임상2상까지 개발하여 제약회사에 기술이전하는 형태의 사업을 진행하고 있습니다.