브릿지바이오 온콜로지 테라퓨틱스 Morgan Stanley 24th Annual Global Healthcare Conference
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안녕하십니까, 여러분. 저는 모건스탠리에서 미국 중형 바이오테크 기업 주식 리서치를 총괄하는 숀 라만입니다. 모건스탠리 글로벌 헬스케어 콘퍼런스에 오신 것을 환영합니다. 시작하기에 앞서 중요한 공시 사항을 알려드리기 위해, 모건스탠리 리서치 공시 웹사이트(www.morganstanley.com/researchdisclosures)를 방문해 주시기 바랍니다. 질문이 있으시면 모건스탠리 담당 영업사원에게 문의해 주시기 바랍니다. 이번 세션에는 브리지바이오 온콜로지 테라퓨틱스의 최고경영자 페드로 벨트란, 최고운영책임자 이단 엘멜렉, 그리고 벤 영을 모시게 되어 기쁘게 생각합니다. 오늘 귀한 시간을 내주신 여러분께 감사드립니다.
감사합니다. 브리지바이오의 구체적인 내용으로 들어가기 전에, 우선 거시적인 관점에서 몇 가지 질문을 드리며 시작하겠습니다.
바이오테크 업계에서 매우 뜨거운 주제인 중국 주도의 혁신이 부상하고 있는 상황을 고려할 때, 이것이 귀사의 경쟁 구도나 사업개발 전략에서 연구개발을 바라보는 방식에 변화를 가져오고 있습니까?
네. 따뜻하게 맞아주신 숀께 감사드립니다. 네, 정말 좋은 질문입니다. 당연히 저희는 중국에서 일어나고 있는 일에 대해 매우 큰 기대를 갖고 있습니다. 이는 혁신을 추구하는 저희와 같은 기업들에게 훌륭한 기회를 열어준다고 생각합니다. 현재 환경을 요약하자면, 아마 두 가지 범주로 나눌 수 있을 것 같습니다. 하나는 신약 개발 과정에서의 혁신이고, 다른 하나는 속도입니다. 속도 측면에서는 속도가 갖는 경제성이 극적으로 변화하고 있으며, 중국이 여기서 매우 큰 역할을 하고 있다고 생각합니다. 그것과 경쟁하는 것은 매우 어려울 것이라고 생각합니다. 반면 혁신과 작용기전 측면에서는 저희가 여전히 높은 경쟁력을 갖추고 있다고 생각합니다. 이것이 브리지바이오에 어떻게 적용되는지가 핵심적인 부분이라고 생각합니다.
중국의 상황을 살펴보면, 아마 지난 몇 달 동안 세 가지 G12C 오프 억제제가 승인을 받은 것을 볼 수 있을 것입니다. 어떤 작용기전이 효과가 있고 사람들이 이를 신뢰하게 되면, 중국은 매우 빠른 속도로 움직이고 분자를 개발하는 데 뛰어나다고 생각합니다. 그리고 그런 분자들이 다시 시장에 진입해 사람들이 입증된 작용기전의 혜택을 누릴 수 있게 됩니다. 하지만 혁신 측면에서는 여전히 공정한 경쟁의 장이라고 생각합니다. BBO-8520을 오프-온 억제제로 개발하면서 우리가 해온 일을 살펴보면, 이러한 GTP 상태를 표적하는 능력도 이제 재현됐습니다.
물론입니다. PI3Kα와 RAS의 상호작용을 차단하는 계열 최초의 브레이커 분자인 당사의 브레이커 분자 역시 이제 재현됐습니다.
새롭게 할 수 있는 일에 계속해서 집중하는 한, 중국은 그 분야에서 매우 경쟁력 있는 국가가 될 것이며 실제로도 그렇다고 생각합니다. 하지만 혁신이야말로 우리가 경쟁에서 좋은 성과를 낼 수 있게 해주는 부분이라고 생각합니다. 이미 검증된 작용기전을 빠르게 개발하는 속도만으로 경쟁하려 한다면, 현재 중국이 보여주고 있는 큰 강점을 상대해야 한다고 생각합니다.
물론입니다. 감사합니다. 네. 그리고 거시경제적인 측면에서 여쭤보면—귀사는 사업 전반에 AI를 도입하고 있습니까?
네. 의사결정이나 비용 결과, 혹은 POS까지 변화시킨 구체적인 사례를 하나 말씀해 주실 수 있을까요?
네. 당연히 AI를 도입하려고 노력하고 있으며, 아마 이단 엘멜레흐가 이어서 말씀드리겠지만, 매일 업무 흐름에 AI를 통합하고 있습니다. 저희 팀이 일하는 모습을 보면서, 우리가 얼마나 더 빠르게 일을 처리할 수 있게 됐는지 저도 분명 놀라고 있습니다. 연구 관점에서, 그리고 생물학을 전공한 제 배경을 바탕으로 말씀드리면 세 가지 정도가 있습니다. 첫 번째는 공동 폴딩 도구를 구축하는 것입니다. 즉, 구조적 근거를 바탕으로 가설을 반복적으로 검토할 수 있는 능력입니다. 모든 화합물을 일일이 만들고 가설을 검증해야 하는 대신, AI를 활용하면 컴퓨터 시뮬레이션상에서 가설을 검증할 수 있다는 점에서 큰 이점이 있다고 생각합니다. 따라서 초기 연구 프로그램에서 이러한 작업을 많이 수행하고 있습니다.
AI 코딩도 많은 팀원이 활용하는 또 다른 분야라고 생각합니다. 이를 통해 상대적으로 작은 규모의 데이터 세트를 훨씬 더 큰 데이터 세트의 맥락에 놓고, 어떤 시너지가 있는지, 문헌에 있는 내용에서 무엇을 배울 수 있는지 살펴볼 수 있습니다. 또한 그 과정 자체를 반복적으로 개선할 수 있어, 가설을 수립하고 검증할 수 있는 시점에도 영향을 줍니다. 그리고 조금 재미있는 사례로는 에이전틱 AI를 활용해 가설에 대해 AI와 토론하는 것입니다. 이를 며칠 만에 수행해 훨씬 더 나은 임상 가설이나 생물학적 가설로 범위를 좁힐 수 있습니다.
BBIO에서는 이러한 방식으로 자산 중 하나의 임상시험 설계나 기타 핵심 가설을, 사람들을 투입해 문헌을 검색하고 정 refined된 가설을 도출하는 데 걸렸을 시간보다 훨씬 짧은 시간 안에 구체화한 사례가 적어도 두 건 있다고 생각합니다. 이단, 여기에 덧붙이고 싶은 내용이 있습니까?
네. 아니요. 여기서 가장 큰 영향은 비용 절감과 개발 주기 단축이라고 생각합니다. 특히 바이오테크 업계에서 우리가 잘 이야기하지 않는 비용의 상당 부분을 보면, 임상시험에서는 환자 1인당 비용을 이야기합니다. 하지만 회계부터 재무, 규제기관 제출 자료에 이르기까지 현재 사업을 운영하는 데 필요한 기본적인 업무의 상당 부분에서도 이미 큰 영향을 확인하고 있다고 생각합니다.
네. 감사합니다. BBO-8520에 대해 자세히 살펴보기 전에 마지막 질문을 드리겠습니다. 여러 정책 변수 모두라고 말씀하실 수도 있겠지만, FDA, 메디케어 약가 협상, MFN은 현재 귀사에 그다지 중요하지 않을 수 있고, 관세나 글로벌 약가도 있을 텐데요. 이 가운데 귀사의 수익성에 가장 중요한 요소는 무엇입니까?
아니면 우선순위가 가장 높은 요소는 무엇입니까? 네, 제 생각에는 현재 회사 단계에서는 FDA와의 상호작용이 전부라고 할 수 있습니다. 그렇죠?
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