컴퓨젠 Fireside chat
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- Compugen은 AI와 바이오텍이 유행어가 되기 훨씬 전부터 계산적 타겟 발견에 주력해온 회사이다.
- 회사는 예측 생물학을 통해 면역항암제 분야에서 최초의 신약 타겟을 지속적으로 발굴하고 있다.
- Compugen의 플랫폼은 UniGene 엔진을 기반으로 하며, 초기 신약 타겟 발굴 단계에 집중하는 점에서 독특하다.
- AI 알고리즘, 다중 오믹스 데이터, 임상 및 생물학적 검증을 결합한 엔드투엔드 접근법을 통해 신뢰성 높은 타겟을 도출한다.
- 최근 Gilead와 AstraZeneca와의 파트너십을 통해 상당한 마일스톤 수익을 확보했으며, 임상 데이터로부터 타겟의 유효성을 입증하고 있다.
- 현재 COM701(디바릭 억제제)과 COM503(현재 Gilead에 라이선스된 타겟) 등 주요 파이프라인이 임상 단계에 있다.
STOCKNOW 인사이트
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스크립트
첫 5개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.
컴퓨젠의 창립자이자 사장 겸 CEO입니다. 저는 존스 리서치의 애널리스트 다니엘라 벤-하임입니다. 컴퓨젠은 AI와 바이오테크가 화두가 되기 훨씬 이전부터 계산적 타깃 발굴을 해왔습니다. 오늘은 예측 생물학을 어떻게 최초의 면역항암제 개발로 연결시키는지 그 진짜 과정을 살펴보겠습니다. 리란, 함께해 주셔서 감사합니다.
초대해 주셔서 감사합니다, 다니엘라.
기초부터 시작해 보겠습니다. 컴퓨젠은 전통적인 발굴 방법이 한계에 부딪힐 때마다 최초의 혁신적 타깃을 반복해서 찾아냅니다. 오늘날 모든 AI 기업들은 데이터 우위를 주장합니다. 먼저 컴퓨젠 플랫폼과 그 독창성에 대해 간단히 설명해 주시겠습니까?
먼저 말씀드리자면, 저희는 단지 회사 이름에 AI라는 유행어를 넣기 위해 AI를 하는 최근 기업이 아닙니다. 오래전부터 AI를 활용해 왔습니다. 저희는 자체 시스템을 구축했습니다. Unigen이라는 엔진이 있습니다. 이것이 첫 번째입니다. 두 번째는 저희가 집중하는 연구개발 단계가 비교적 독특하다는 점입니다. AI 기업들과 함께하는 이 Fireside 채팅에서 정말 훌륭한 기업들이 모였습니다. 대부분은 예를 들어, 약물 타깃을 식별하거나 더 쉽고 더 나은 항체, 소분자를 찾는 AI를 하고 있습니다. 저희는 연구개발의 가장 초기 단계, 즉 약물 타깃 자체에 집중하고 있습니다.
어떤 타깃, 어떤 분자, 어떤 단백질을 인체에서 겨냥해야 암 환자에게 실제 효과를 낼 수 있을지에 대해 말입니다. 이 비교적 도전적인 최초 단계에 집중하는 기업은 많지 않습니다. 그리고 반복적으로 새로운 타깃을 발굴해 임상 데이터를 생성하고, 제약사와 협력해 타깃을 추가 검증한 기업은 확실히 많지 않습니다. 이것이 플랫폼이 검증되었다는 또 다른 차별점이라고 생각합니다. 결국, 이것은 단순히 AI, 머신러닝, 알고리즘, 그리고 수년간 구축해온 데이터베이스만이 아닙니다. 정말로 엔드 투 엔드 역량입니다.
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어닝콜 참가자
이 어닝콜에는 2명이 참여했지만, 지금 보이는 건 1명뿐입니다.
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