리커젼 파마슈티컬스 Goldman Sachs 47th Annual Global Healthcare Conference 2026
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- Recursion은 AI 기반 플랫폼을 활용하여 생물학, 화학, 클린테크 세 가지 축에서 약물 발견과 임상 개발의 실패 가능성을 예측하고 해결하는 데 집중하고 있다.
- 현재 5개의 임상 프로그램이 진행 중이며, 향후 12개월 내에 데이터가 발표될 예정이고, Roche와 Sanofi와의 파트너십을 통해 5억 달러 이상의 수익을 창출하고 있다.
- Ascencia와의 합병 이후 화학과 생물학 역량을 결합하여 신약 타깃 발굴과 최적화된 약물 설계가 가능해졌으며, 클린테크 사업도 새롭게 구축하여 임상 시험 기간을 30~60% 단축하는 성과를 냈다.
- 비용 구조 개선을 통해 예산의 35%를 절감했으며, 임상 파이프라인과 파트너십 사업을 균형 있게 운영하고 있다.
- 파이프라인 주요 프로그램으로는 희귀질환 FAP 치료제 4881, 암 치료제 Rbm39, Mult1, CDK7, Lsd1 등이 있으며, 각 프로그램별로 올해 하반기부터 내년까지 데이터 발표가 예정되어 있다.
- FAP 프로그램은 FDA와 등록 임상시험 디자인에 대해 논의 중이며, 기존 Irap 치료제와 차별화된 임상 설계와 환자군 설정을 모색하고 있다.
- Rbm39는 유전체 불안정성 암을 표적으로 하는 신규 타깃 분해제이며, 초기 용량상승 시험에서 안전성과 약동학적 특성이 긍정적으로 나타났다.
- CDK7 프로그램은 고위험 고수익 타깃으로 단기간 체내 반감기를 가진 약물을 설계하여 독성 관리를 목표로 하고 있으며, 내년 상반기에 데이터 발표가 예정되어 있다.
- Pi3K 프로그램은 기존 치료제들이 가진 고혈당 부작용 문제를 해결하기 위해 돌연변이 선택성이 매우 높은 약물을 개발 중이며, 유방암 및 기타 암종에서 큰 시장 기회를 기대하고 있다.
- Malt1 프로그램은 기존 약물의 간 독성 문제를 해결하기 위해 독성 원인인 off-target 효과를 제거한 신약 후보로 현재 용량상승 시험 중이다.
- 재무적으로는 2028년 초까지 현금 유동성이 확보되어 있으며, 비용 효율화와 기존 파트너십에서의 수익을 기반으로 안정적인 운영을 계획하고 있다.
STOCKNOW 인사이트
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스크립트
첫 5개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.
리커전(Recursion)의 최고과학책임자(CSO) 벤 테일러가 함께하고 있습니다. 참석해 주셔서 정말 감사합니다. 먼저 시작으로, 귀사의 플랫폼에 대한 개요와 함께, 프로세스에 AI가 구체적으로 어떻게 통합되는지 설명해 주실 수 있을까요?
다른 AI 기반 바이오텍 기업들과 비교했을 때 귀사의 핵심적인 차별화 포인트는 무엇인가요?
네, 좋습니다. 우선 초대해 주셔서 감사합니다, 태미. 항상 훌륭한 컨퍼런스이고, 이 자리에 함께하게 되어 기쁩니다. 한 걸음 물러서서 리커전이 전체적으로 무엇을 하는지 말씀드리면, 저희는 생물학, 화학, 또는 임상기술(ClinTech) 등 다양한 방식의 예측 모델을 결합합니다. 그리고 특정 프로그램을 놓고 “이게 왜 실패할 수 있을까?”라고 질문합니다. “생물학을 제대로 이해하지 못해서 실패할 수 있을까?” “화학을 제대로 이해하지 못해서 실패할 수 있을까?”
“환자 집단의 문제일 수도 있고, 임상시험을 어떻게 설계하느냐의 문제일 수도 있겠죠.” 그런 다음 플랫폼의 세 가지 서로 다른 축을 바탕으로 “데이터에 기반한 더 나은 모델을 만들어서, 신약 발굴이나 임상 개발에서 이를 해결하고 그 실패 지점을 예측할 수 있을까?”라고 접근합니다. 현재 저희가 구축한 것은 단순히 자체 데이터 생성이나 모델링 시스템을 넘어, 그에 대한 ‘검증된 성과(Proof Points)’에 집중하는 단계입니다. 왜냐하면 우리는 모델을 만드는 산업에 있는 것이 아니라, 약을 만드는 산업에 있기 때문입니다. 현재 저희는 임상 단계에 있는 프로그램이 5개 있고, 이들 모두 향후 12개월 동안 데이터가 나올 예정입니다. 그 뒤를 잇는 프로그램도 몇 개 더 있습니다.
또한 파트너십 사업은 주로 로슈와 사노피에 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 파트너십을 통해 5억 달러 이상을 유치했으며, 이는 가치가 매우 높고 순현재가치(NPV)가 큰 프로그램들입니다. 이 모든 것의 기반에는 AI 기반 플랫폼이 있습니다. 저희가 ‘AI 네이티브’라는 의미는, 기존 인프라를 AI로 대체하는 방식이 아니라는 점입니다. 저희는 모든 문제를 하나하나 들여다보며 “데이터, AI, 연산 능력을 활용해 이전과는 다른 방식으로 더 나은 해결 방법이 있을까?”라고 묻습니다. 목표는 성공 확률을 높이는 것입니다. 기술을 활용하기 때문에, 일반적으로 더 빠르고 더 저렴하게 수행할 수 있습니다.
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