리커젼 파마슈티컬스 Bank of America SMID Cap Virtual Conference

안녕하세요, 여러분. 저는 질 홀이고, 미국 담당 BofA 글로벌 리서치의 스몰 및 미드캡 전략 총괄입니다. 저희 가상 미드캡 행사 첫째 날에 여러분을 환영하고자 합니다. 섹터 전반에 걸쳐 스몰 및 미드캡 영역의 여러 기업들로부터 이야기를 들을 수 있게 되어 기대가 큽니다. 저희 애널리스트들이 매우 폭넓게 커버하고 있습니다. 미국의 스몰 및 미드캡 약 1,000개 종목을 커버하고 있어서, 오늘 거의 20개 회사를 여러분께 소개하게 되어 기쁩니다. 일정 관련 도움이나 추가 세션 신청, 혹은 스몰/미드캡 전반에 대한 리서치나 펀더멘털 측면에서 저희가 발송하는 컴필레이션 이메일에 관심이 있으시면 언제든지 저에게 연락해 주십시오. 그럼 이번 세션에서 회사를 소개해 주실 알렉스에게 넘기겠습니다.

감사합니다, 알렉스. 소개와 대화 모두 늘 감사하게 생각합니다.

네. 기준을 맞추는 게 정말 중요하다고 생각합니다. 특히 요즘 AI는 마치 마법 지팡이처럼 휘둘러지는 경우가 많은데, 결코 그렇지 않기 때문입니다. 저희가 이를 바라보는 방식은, 결국 더 나은 분석 시스템이라는 것입니다. 즉 컴퓨터를 쓰기 시작했거나 스프레드시트를 쓰기 시작했던 것처럼, 그런 도구들이 비즈니스를 하는 방식과 데이터 분석을 바라보는 방식을 어떻게 바꿔왔는지와 더 비슷합니다. 저는 AI가 그에서 한 단계 더 올라선 진화라고 봅니다. 저희가 이를 신약 개발에 적용할 수 있었던 지점, 그리고 저희를 차별화하는 지점은, 과거에는 불가능했던 방식으로 데이터를 생산하고 분석할 수 있게 해주고, 또한 이전에는 할 수 없었던 수준으로 훨씬 더 다변수적인 방식으로 이를 수행할 수 있게 해준다는 것입니다.

데이터를 모델링 시스템과, 그리고 계산 역량과 결합함으로써, 과거에는 역사적으로 가능하지 않았던 전혀 다른 결과에 도달할 수 있습니다. 그래서 회사의 기반은 사실 효율성이라기보다는, 성공 확률을 바꾸고 생물학과 화학의 새로운 영역을 실제로 열어내려는 데 있습니다. 다만 저희는 그것을 훨씬 더 효율적으로 해낼 수도 있었고, 차별화된 결과에 도달하는 데 걸리는 시간과 비용이 상당히 크게 줄어든다는 점을 보여주는 몇 가지 통계도 공개한 바 있습니다. 그래서 여러 요소들이 복합적으로 작용하고 있습니다. 저희 입장에서 좋은 점은, 지금 실제로 여러 개의 임상 프로그램을 보유하고 있다는 것입니다. 또한 수년에 걸쳐 진행되어 온 파트너십도 있습니다.

그래서 과거에 사람들이 오랫동안 신약 개발과 바이오테크를 이해하지 못했던 것처럼, 여러분이 AI의 모든 것을 반드시 이해하실 필요는 없습니다. 그 결과물만 이해하시면 됩니다. 그래서 저희가 정말로 집중하는 것도 바로 그 부분입니다.

아니요, 저는 본질적으로는 완전히 같다고 생각합니다. 다만 전 세계가 한 번에 동시에 깨닫는 방식이라기보다는, 더 ‘레이어’가 쌓이는 형태로 진행돼 왔다고 봅니다. 저희가 비상장사였던 시절로 돌아가 보면, 말 그대로 아무도—대형 제약사도, 투자자층도—AI로 신약 개발을 평가하거나, 지금 저희가 하고 있는 것과 같은 모델 일부를 만들려고 실제로 활용하지 않았습니다. 그런데 지금 제약 업계를 보면, 여러 대형 제약사들이 AI 구축과 그에 대한 투자에 대략 수십억 달러 규모의 투자를 발표한 바 있습니다. 그건 저희가 실제로 반복해서 더 나은 결과를 계속 내고 있기 때문입니다. 재현 가능합니다. 한 번 잘된 ‘단발성’ 사례가 아닙니다. 저희는 더 나은 방식으로 일을 하고 있습니다. 더 효율적으로 성과를 내고 있습니다. 파트너 마일스톤의 경우, 저희는 파트너 마일스톤을 12건을 훌쩍 넘게 달성했습니다.

그 마일스톤들, 즉 파트너가 저희에게 수백만 달러를 지급했던 것들은 모두 그들이 내부적으로는 해낼 수 없었던 것들이었습니다. 저희가 실제로 그런 ‘다른 결과’에 도달할 수 있다는 것을 입증해 보이는 과정이었습니다. 다만 이것이 더 일반적으로 받아들여지는 단계는 아직 한 단계가 더 남아 있다고 생각합니다. 그래도 업계 내부에서는 분명히 활용하고 있습니다. 재미있는 건, 요즘 새로 등장하는 일부 바이오테크 회사들은 바이오테크에서 AI가 너무 ‘과열된’ 화제이다 보니 AI에 대해 예전만큼 많이 이야기하진 않는다는 점입니다. 하지만 그들이 만들어내는 산출물을 보면, 예를 들어 그라비타스를 보더라도 그 결과에 도달하는 과정에 AI가 상당히 많이 관여했고, 결과도 아주 훌륭했습니다. 그래서 업계 측면에서는 이미 일어난 일이라고 생각합니다. 투자자 측면에서는 언제, 어떻게, 누가 할 것인지에 대한 추측이 많다고 봅니다.

아직 그 순간까지는 완전히 오지 않았지만, 곧 오길 바랍니다. 사실 투자자 측면에서는 제품이 실제로 의미 있는 변화를 만든다는 걸 보여주는 것이 관건이고, 지금 저희는 그 지점에 아주 근접해 있는 느낌입니다.

음, 재미있는 얘기인데요. 이건 이해해 주시길 바랍니다. 데이터 중심 회사에서 왔기 때문에, 저희는 일화적인 사례를 좋아하지 않습니다. 저희는 무언가가 바뀌고 있다는 ‘증거의 누적’을 정말로 찾습니다. 저희 생물학 AI가 제대로 작동하고 있는지 어떻게 알 수 있을까요? 문헌에 없었고 널리 알려져 있지도 않았던 새로운 아이디어를 타깃으로 삼을 수 있다는 점입니다. 저희는 그런 사례를 여러 번 봤습니다. 예를 들어, 나중에 말씀드릴 REC-4881과 REC-1245 두 건의 임상 사례가 있고요. 또 FAP에서는 MEK1/2와 관련해서, 그리고 다른 영역에서는 DDR의 또 다른 타깃으로 RBM39가 있습니다. 그것들은 새로운 생물학적 인사이트였습니다.

방금 로슈와의 협업 마일스톤에서 보신 것은, 로슈가 신경과학 분야에서 저희가 구축한 바이올로지 맵, 즉 신경세포와 미세아교세포를 둘러싼 바이올로지 맵에 대해 옵트인했을 뿐만 아니라, 이제 그 맵에서 나온 완전히 새로운 프로그램들을 설계 단계로 전환하기 시작했다는 점입니다. 이는 실제로 “이건 신경과학 타깃으로 존재한 적도 없고 알려진 생물학도 아니었는데, 저희가 타깃 검증 작업을 수행하고 실험적으로 검증까지 했기 때문에 이제 약이 될 수 있는 무언가로 전환하고 있다”라고 말하는 것과 같습니다. 저는 이 세 가지 포인트가 모두, 이전에는 존재하지 않았던 생물학적 새로운 연결고리를 찾아내는 쪽으로 같은 방향을 가리킨다고 생각합니다.