리커젼 파마슈티컬스 TD Cowen 46th Annual Health Care Conference
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- Recursion은 지난 18개월간 플랫폼과 비즈니스 모델을 크게 변화시켰으며, 단일 솔루션 회사에서 통합 플랫폼과 비즈니스 모델을 구축하는 방향으로 진화했다.
- 기존의 인덕티브 표현형 스크리닝에 트랜스크립토믹스, 프로테오믹스, 리버스 유전체학, 그리고 화학 설계 플랫폼을 결합하여 생물학, 화학, 임상 시험 설계를 통합하는 워크플로우를 완성했다.
- 파트너십 비즈니스에서 5억 달러 이상의 자금을 유치했으며, 자체 임상 파이프라인에는 5개의 임상 프로그램과 2개의 전임상 프로그램이 포함되어 있다.
- 경영진은 비용 절감과 임상 파이프라인 확장에 성공했으며, 2023년 대비 2024년에는 약 2억 달러의 비용을 줄였다.
- FDA와의 협의를 통해 FAP 치료제 481 프로그램의 임상 시험 설계 및 규제 경로를 모색 중이며, 임상 시험 등록 속도는 30~50% 향상되었다.
- CDK7 억제제는 난소암을 포함한 다양한 적응증에서 임상 1/2상 시험이 진행 중이며, 2027년 상반기에 초기 데이터 발표가 예정되어 있다.
- 경영진은 모든 파이프라인 프로그램에 대해 명확한 데이터 기반의 고/노(go/no-go) 의사결정을 적용하며, 부정적 데이터 발생 시 즉시 프로그램을 종료할 방침이다.
STOCKNOW 인사이트
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스크립트
첫 5개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.
좋습니다. 다시 한 번 좋은 아침입니다. 지난번에도 뵌 익숙한 얼굴들이 몇 분 보이는데요, 끝까지 함께해 주셔서 감사합니다. 모두 뵙게 되어 반갑고, TD Cowen 제46회 연례 헬스케어 콘퍼런스에 다시 오신 것을 환영합니다. 오늘은 리커전(Recursion) CFO 벤 테일러(Ben Taylor)님과 함께하게 되어 기쁩니다. 풀어보고 논의하고 살펴볼 내용이 정말 많습니다. 저희도 준비한 질문들이 있고요. 그리고 질문이 있으시면 언제든지 손을 들어 표시해 주시거나, brendan.smith@tdsecurities.com으로 이메일을 보내주셔도 됩니다. 제가 휴대폰을 확인하고 있겠습니다. 벤, 먼저 2026년 3월 시점에서의 리커전 플랫폼 현황을 아주 짧게 업데이트해 주시면서 시작해 보면 좋겠습니다.
최근 어떤 진화의 영역들이 가장 중요하다고 보시는지, 그리고 과거에는 못 했을지도 모르는 것을 오늘날 플랫폼이 실제로 무엇을 할 수 있는지에 대해 우리에게 어떤 시사점을 주는지 말씀해 주시겠어요?
네, 물론입니다. 여러 가지 요소가 함께 맞물려 있습니다. 지난 18개월 동안 저희는 플랫폼과 비즈니스 모델을 상당히 많이 바꿔왔습니다. 제가 보기에 이는 단일 지점 솔루션에 집중하는 회사에서 벗어나, 진정으로 통합된 플랫폼과 통합된 비즈니스 모델을 만들려고 전환해 왔다는 점을 반영합니다. 그 의미를 설명드리면, 먼저 플랫폼부터 말씀드리겠습니다. 리커전은 몇 년 전만 해도 새로운 생물학적 타깃을 발굴하기 위한 귀납적 표현형 스크리닝에 주로 집중했습니다. 즉, 그 새로운 발견을 어떻게 임상 프로그램으로, 그리고 궁극적으로는 의학의 미래로 연결하느냐가 핵심이었습니다.
지금 플랫폼에서는 그 새로운 생물학에 전사체학을 더했고, 단백체학도 더했습니다. 또 실제임상근거(real-world evidence)를 활용한 역유전학도 많이 수행하고 있습니다. 그리고 제가 엑사이언시아(Exscientia) 쪽에서 해왔던 부분이기도 한데, 거의 무한에 가까운 화학 공간에서 출발해 그 생물학적 가설을 검증할 수 있는 좋은 화학 구조를 찾아내고, 업계가 그동안 풀지 못했던 문제를 해결하려는 새로운 설계 플랫폼도 추가했습니다. 또한 여기에 더해, J&J에서 포트폴리오 전략을 총괄하고 AI 기술도 다수 개발하신 뒤 새로 합류하신 저희 CEO 나자트 칸(Najat Khan) 덕분에 다음과 같은 부분도 강화했습니다.
임상 영역, 그리고 실제임상근거를 어떻게 바라볼 것인가? 더 나은 임상시험을 어떻게 설계할 것인가? 또 이를 활용해 생물학과 화학으로 다시 피드백을 주면서, 어떤 환자가 적절한지, 그리고 올바른 상황에 맞게 어떻게 설계해야 하는지를 함께 고민하고 있습니다. 지금까지 보신 것처럼 저희가 하나로 모이면서, 회사 전반에서 단일 워크플로우로 자리 잡았습니다. 즉, “생물학, 환자, 화학, 그리고 제가 수행해야 하는 임상시험을 더 잘 이해하기 위해 무엇을 활용할 수 있을까? 그래서 더 나은 예측 모델링을 반영해 임상에서의 실패율을 낮출 수 있을까?”라고 이야기하는 구조가 된 겁니다. 이것이 기술 플랫폼이 하나로 결집해 온 방식입니다. 동시에 저희는 비즈니스 모델에서도 같은 일을 해내기 위해 정말 많이 노력해 왔습니다.
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