리커젼 파마슈티컬스 Morgan Stanley 24th Annual Global Healthcare Conference

네. 션, 질문해 주셔서 정말 감사드리고, 이 자리에 함께하게 되어 기쁩니다. 저는 오히려 이것이 우리가 하고 있는 일을 더욱 강화한다고 말씀드리고 싶습니다. 리커전은 생물학을 더 잘 이해하고 해독한다는 개념에서 출발했기 때문에, 저희가 하는 일에서 매우 큰 비중을 차지하는 것은 새로운 생물학입니다. 사실 저는 불과 2주 전 상하이를 방문했는데, 이미 알려진 생물학을 최적화하는 속도와 실행력, 역량이 정말 인상적이었습니다. 이는 지금까지 체결된 모든 계약에서도 확인할 수 있습니다. 하지만 다음 개척지는 새로운 생물학과 완전히 새로운 생물학, 즉 진정한 계열 최초의 표적이어야 합니다. 이는 저희의 임상 프로그램에 있는 REC-4881과 REC-1245를 통해 확인할 수 있습니다.

두 물질 모두 저희 엔진에서 도출된 계열 최초의 표적입니다. 새로운 생물학이거나, REC-4881의 경우처럼 새로운 생물학과 적절한 적응증이 연계된 사례입니다. 이에 대해서는 분명 조금 더 자세히 말씀드리게 될 것 같습니다. 또 한 가지 말씀드리자면, 최근 제넨텍이 신경과학 분야에서 옵션 계약을 체결한, 아직 탐색되지 않은 새로운 표적을 발표했습니다. 이는 저희가 자체적으로 생성한 독점 데이터 자산에서 도출된 것입니다. 종합하면, 이것이 바로 리커전이 새로운 생물학을 중심으로 설립된 기반이며, 중국에서 일어나고 있는 최적화와 속도의 발전을 고려할 때 그 중요성은 더욱 커지고 있다고 생각합니다. 어떤 분들은 이러한 전망이 매우 선견지명이 있었다고 말할 수도 있겠습니다.

네, 좋은 질문입니다, 션. 물론 위에 언급된 모든 요소가 중요하다고 생각합니다. 의약품을 개발해 실제로 상용화하려면 환자들이 해당 의약품에 접근할 수 있도록 해야 하기 때문입니다. 현재 리커전의 회사 단계에서는 FDA의 규제 지침 등이 매우 중요하며, 저희는 규제 당국과 매우 생산적인 관계를 유지하고 있습니다. 이와 더불어 저희 자산의 상업적 잠재력을 고려할 때, 말씀하신 최혜국 대우를 비롯한 다른 정책들도 물론 중요합니다.

네, 9개월입니다, 션. 9개월이군요. 네, 세고 있습니다. 농담입니다.

네, 제가 말씀드리고 싶은 것은 다음과 같습니다.

리커전은 12~18개월 전과는 근본적으로 다른 회사가 되었습니다. 리커전은 새로운 생물학 플랫폼에 대한 가능성을 가진 회사에서, 제가 ‘엔진’이라고 부르는 역량을 의약품 개발에 필요한 모든 분야, 즉 생물학, 화학, 임상 분야로 확장한 회사로 전환했습니다. 이를 위해 저희는 이 엔진을 통해 창출되는 차별화된 결과물에 대한 근거를 임상 및 그 이후 단계에서 축적하고 있습니다. 저는 이것이 매우 중요하다고 생각합니다. 저희가 자체 파이프라인과 파트너십 모두에서 만들어내고 있는 진전 전반에 걸쳐 반복성이 나타나기 시작했다는 점을 확인하실 수 있을 것입니다. 이에 대해서는 잠시 후 설명드리겠습니다. 션, 말씀하신 것처럼 크게 달라진 세 번째 요소는 바로 저희의 생산성 수준입니다.

저희는 AI 에이전트와 자동화를 적극적으로 도입했으며, 동시에 확신이 가장 높은 분야에 자본을 집중하고 있습니다. 저희는 이를 매일같이 실행하고 있습니다. 따라서 엑사이언티아와의 통합을 반영한 기준으로 비용 기반을 약 40% 절감했습니다. 세 가지 축을 말씀드리는 것도 좋지만, 엔진에서 도출된 증거가 실제로 어떤 방식으로 성과로 이어지고 있는지 한 가지 예를 들어 설명드리겠습니다. 첫 번째는 저희 임상 단계의 계열 내 최초 프로그램입니다. REC-4881은 FAP 분야의 계열 내 최초 프로그램입니다. 다시 한번 말씀드리면, 아직 승인된 치료제가 없고 경구용 의약품인 이 시장의 총 주소가능시장 규모는 100억 달러를 넘습니다. 또한 여러 프로그램을 보유하고 있는데, 예를 들어 REC-1245는 RBM39를 표적으로 하는 프로그램으로, 저희 플랫폼에서 최초로 발굴한 계열 내 최초 표적이자 저희 플랫폼에서 개발한 분해제이며, 올해 후반에 추가 데이터를 공개할 예정입니다. 이는 한 가지 사례일 뿐입니다. 또한 파트너들과도 상당한 진전을 이루었습니다.

저희는 파트너들과 함께 계열 내 최초 또는 난치성 생물학 프로그램을 실제로 발전시키면서, 선급금과 마일스톤으로 5억 2,500만 달러를 넘어섰습니다. 이는 서로 무관한 개별 사건들이 아닙니다. 이 점을 이해하는 것이 매우 중요하다고 생각합니다. 새로운 생물학과 새로운 프로그램에서부터 임상 단계에 이르기까지 이러한 반복성이 나타나고 있으며, 이 모든 성과는 저희가 10년에 걸쳐 구축해 온 하나의 순환형 학습 플랫폼을 통해 만들어지고 있습니다. 말씀드린 것처럼 비용 기반을 40% 줄이면서 이러한 성과를 더 높은 생산성으로 만들어내고 있다는 사실은, 학습 능력이 향상되면 앞으로의 결과를 더 잘 예측할 수 있고 이를 임상에서 검증할 수 있어야 한다는 점을 보여주는 증거라고 생각합니다.

요약하면, 저희 회사는 내부 파이프라인과 파트너십 모두에서 반복성을 만들어내는 엔드투엔드 AI 엔진을 기반으로 차별화된 자산을 보유한 회사로 크게 변모했습니다.