빅데이터와 거대 AI로 신약 개발 타겟 발굴 빨라질 것

유전체와 단백질 분석 등 생체 분석 가능 기술들이 빠르게 발전하며 생물학적 빅데이터가 빠 른 속도로 증가하고 있고, chatGPT와 같은 트랜스포머 모델을 적용한 거대 AI 등장은 빅데이 터들을 분석할 수 있는 강력한 도구가 될 것으로 예상한다. 빅데이터와 거대 AI의 활용은 멀티 오믹스연구를 활성화 시킬 것으로 기대하고, 질병과 관련된 분자 생물학적 이해와 질환과 관련된 유전자 변이, 돌연변이 단백질 등에 대한 정보를 제공할 것으로 판단하며 신약 개발 타겟으로 활용될 것으로 기대한다.

높은 선택성과 BBB 투과도 중심의 후보 도출

동사는 AI 알고리즘을 활용한 신약 개발 플랫폼인 보로노믹스를 활용한 약물 설계로 기존 임 상까지 소요되는 평균 4.5년의 시간을 1.5년으로 단축시킬 수 있어 빠른 신약 후보 물질 도출이 가능하다. 신약 후보 물질은 표적 kinase에 대한 높은 선택성과 뇌혈관 장벽(BBB) 투과도를 기준으로 해서 선정한다. 높은 선택성은 높은 약물 효과를 기대할 수 있으며, 표적 kinase 이외에 결합 할 가능성이 부작용이 낮다. 암 환자들의 생존 기간이 증가하고, 표적 돌연변이들이 암 세포의 전이를 촉진하는 경우가 많아 BBB를 통과하는 약물에 대한 수요는 지속적으로 증가할 것으로 전망한다.

주요 파이프라인 성과 기대

VRN07(EGFR exon20ins 표적)은 동사의 파이프라인 중 가장 개발 속도가 빠른 물질로 오릭 (미국)에 기술 이전했다. VRN07은 전임상 시험에서 컬리넌 온콜로지의 CLN-081과 동등 이상의 결과를 보였다. CLN-081은 임상 1/2a상에서 38%의 ORR로 현재 승인된 엑스키비티의 ORR 28%보다 고무적인 결과를 확인해 VRN07도 엑스키비티 이상의 유효성을 기대한다. VRN10(HER2 표적), VRN11(EGFR C797S 변이 표적)는 높은 선택성과 BBB 투과 프로파 일을 보여줬다. HER2 표적 항암제 시장은 여전히 뇌전이에 효과적인 약물에 대한 미충족 수 요가 높으며, 미국, 유럽 등 주요 선진국을 중심으로 타그리소가 1차 치료제로 사용됨에 따라 타그리소 주요 내성 변이인 C797S 표적 항암제에 대한 관심과 수요가 높아질 것으로 전망한다. VRN10과 VRN11에 대한 권리는 동사가 모두 소유하고 있어 향후 L/O 가능성이 높은 것으로 예상한다. 빅파마와의 L/O 계약시 동사 주가의 리레이팅이 가능할 것으로 판단한다. 

<자료제공:유안타증권>

박병우 기자  bwpark0918@pharmstock.co.kr

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