Twist Bioscience Corporation Common Stock Barclays 28th Annual Global Healthcare Conference

네, 초대해 주셔서 감사합니다. 질문 감사합니다. 확실히 저희가 모멘텀이 크게 붙어 있는 영역 중 하나입니다. DNA 합성과 단백질 솔루션 부문은 1분기에 전년 동기 대비 27% 성장했습니다. 전통적인 신약 발굴은 인비보(in vivo), 인비트로(in vitro) 방식으로 진행됩니다. 사람들이 마우스에 타깃을 접종하고, 그다음 DNA를 추출합니다. 신규 항체를 선별하거나, 100억 개가 넘는 대규모 항체 라이브러리를 가져와 파지 디스플레이로 패닝(panning)합니다. 두 경우 모두 특성 분석해야 하는 항체 10~100개를 얻게 됩니다. 과거에는 고객이 타깃을 저희에게 주면, 저희가 고객에게 판매하던 결과물이 최대 100개의 특성 분석된 항체였습니다.

또한 자체적으로 사내에서 신약 발굴을 진행하는 고객들에게는 DNA 및/또는 단백질만 판매하는 방식으로도 서비스를 제공하고 있습니다. 그것도 여전히 하고 있습니다. 작년에 저희 치료제 신약 발굴 매출은 약 1억 1,100만 달러였고, 25%를 넘는 성장률을 기록했습니다. 하지만 신약 발굴은 시장이 매우 파편화되어 있어서 규모의 경제를 달성하기 어렵습니다. 매출이 5,000만 달러를 넘는 회사는 많지 않습니다. 그게 AI 이전의 전통적인 방식입니다. AI가 들어오면서 사람들이 한 일은 컴퓨팅을 활용해 수천 개의 항체 서열을 만들어내는 것이었습니다. 인 비보(in vivo), 인 비트로(in vitro) 대신 컴퓨터가 수천 개의 서열을 뽑아내지만, 그다음에는 데이터가 필요하고 특성 분석(캐릭터라이제이션)이 필요합니다.

그 수천 개 서열 각각에 대해 친화도(affinity), 기능성(functionality), 에피토프 결합(epitope binding), 개발 가능성(developability), 열적 안정성(thermal stability)이 어떤지요. 저희는 DNA를 만들 수 있고, 단백질을 만들 수 있고, 특성 분석도 할 수 있었기 때문에 고객들이 저희를 찾았고, 그들이 진짜로 원했던 것은 속도와 규모였습니다. 저희는 이 업계에서 최고라고 생각하는데, 수천 개의 서열을 주시면 15일 안에 데이터를 드릴 수 있습니다. 전체 메뉴에 대한 데이터입니다. 저희가 보고 있는 것은 고객들이 한 번 또는 몇 번에 걸쳐 모델을 구축한다는 점이고, 그래서 다시 수천 개의 서열이 나옵니다.