랜턴 파마 Investor update
핵심 요약과 스크립트로 어닝콜의 주요 내용을 빠르게 확인하세요.
- 본 발표는 희귀 암 분야에서 신약 개발을 가속화하기 위한 AI 기반 도구인 Zeta의 소개와 시연에 관한 내용입니다.
- Zeta는 희귀 암에 대한 방대한 데이터베이스와 문헌, 임상시험 결과, 분자 분석 도구를 통합하여 실시간으로 연구를 지원합니다.
- 이 도구는 희귀 암 환자 약 500만 명에 대한 정보를 포함하며, 희귀 암이 전체 암 사망의 약 30%를 차지하는 중요한 시장임을 강조합니다.
- Zeta는 다양한 연구 모드(탐험가, 조사자, 보고자)와 과학자 페르소나(임상 종양학자, 약물 화학자 등)를 제공하여 연구자의 필요에 맞춰 최적화된 정보를 제공합니다.
- 실시간으로 희귀 혈액암의 고위험 환자군을 분석하고, 기존 약물 후보를 평가하며, 새로운 분자 구조를 설계하고 최적화하는 과정을 시연했습니다.
- Zeta는 투명성을 중시하여 정보 출처와 분석 과정을 명확히 보여주며, 지식 그래프를 생성해 연구 결과를 공유하고 협업할 수 있도록 지원합니다.
- 또한, 신약 개발에 필요한 예산 산출과 일정 계획도 신속하게 생성할 수 있어, 전통적으로 수개월이 걸리는 작업을 수십 분 내에 수행할 수 있습니다.
STOCKNOW 인사이트
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스크립트
첫 5개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.
안녕하세요, 레드칩 컴퍼니즈의 폴 쿤츠입니다. 랜턴 파마와 함께할 흥미로운 세션에 참여해 주신 모든 분들께 감사드립니다. 오늘 세션은 희귀암을 포함한 종양학 약물 발견 방식을 혁신적으로 바꾸기 위해 설계된 랜턴 파마의 차세대 AI 플랫폼인 withZeta.ai의 실시간 데모에 중점을 두고 있습니다. 기술에 대해 단순히 이야기하는 것이 아니라, 연구 워크플로우를 실행하고 복잡한 과학 데이터를 종합하며 실시간으로 인사이트를 생성하는 모습을 직접 보실 수 있습니다. AI가 신약 개발 최전선에서 어떻게 적용되고 있는지 관찰할 수 있는 드문 기회입니다. 나스닥에서 LTRN으로 거래되는 랜턴 파마는 이 플랫폼을 단순한 과학 엔진이 아니라 의미 있는 상업적 잠재력을 가진 확장 가능한 구독 기반 비즈니스로 자리매김하고 있습니다.
오늘 함께할 랜턴 파마의 최고경영자(CEO), 사장, 이사인 파나 샤르마가 데모를 안내하고 기술의 광범위한 의미에 대해 논의할 예정입니다. 곧 데모 발표를 시작하고 이후 질의응답 시간을 갖겠습니다. 참가자분들의 음성은 모두 음소거 상태로 유지되지만, Zoom 창 하단의 Q&A 버튼을 통해 언제든지 질문을 제출하실 수 있습니다. 시작에 앞서 안전 항구 조항을 읽도록 하겠습니다. 이번 컨퍼런스 콜에는 1995년 사적 증권 소송 개혁법(Private Securities Litigation Reform Act)의 의미에 따른 미래 예측 진술이 포함될 수 있습니다. 미래의 재무 및 운영 결과와 관련된 모든 진술과 경영진이 표현한 미래 기대, 신념, 목표, 계획 또는 전망에 관한 진술은 미래 예측 진술에 해당합니다. 역사적 사실이 아닌 모든 진술도 미래 예측 진술로 간주되어야 합니다. 물론, 미래 예측 진술에는 위험과 불확실성이 수반됩니다.
그럼, 파나님, 진행해 주시기 바랍니다.
폴, 감사합니다. 그리고 오늘 아침 참석해 주셔서 감사합니다. 간단히 배경 설명을 드리겠습니다. 제가 공유하는 화면이 모두 잘 보이시길 바랍니다. 우리는 내부적으로 withZeta를 도입하여 어떤 적응증을 추구할지, 어떤 약물 조합이 암 치료에 적합한지 더 잘 이해하는 데 도움을 주는 도구로 활용했습니다. 이 플랫폼은 제가 희귀 질환 컨퍼런스에서 발표할 때 시작되었는데, 그 자리에서 랜턴이 데이터를 활용해 적응증을 더 잘 이해하고, 우리의 약물과 정확히 맞춤화하는 방법에 대해 이야기했습니다. 그 결과 6건의 희귀의약품 지정, 4건의 희귀 소아 질환 지정, 2건의 신속 심사 지정을 받았습니다. 청중 중 한 분이 정말로, 어떻게 이렇게 빠르게 할 수 있었냐고 물으셨습니다.
그 질문을 받고 저는, 만약 우리가 이것을 우리만을 위해서가 아니라면 어떨까 생각하게 되었습니다. 모든 약물 개발자를 위해서 할 수 있다면 어떨까요? 클라우드 컴퓨팅과 자연어를 이해하고 실시간 쿼리를 생성할 수 있는 새로운 AI 아키텍처의 가능성을 활용하여 복잡한 출판물을 소화할 수 있다면 어떨까요? 이 모든 기술을 질병 이해와 의약품 개발 분야에만 특화된 방식으로 통합할 수 있다면 어떨까요? 랜턴에서 우리는 가장 복잡한 분야 중 하나가 무엇인지 탐구하는 여정을 시작했습니다. 우리는 희귀암이라고 결론지었습니다. 희귀암은 본질적으로 복잡합니다. 데이터가 충분하지 않고 매우 분산되어 있습니다.
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어닝콜 참가자
이 어닝콜에는 2명이 참여했지만, 지금 보이는 건 2명뿐입니다.
참가자 명단
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