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AI의료기업 루닛 : ChatGPT가 촉발한 AI의료의 찬란한 미래를 엿보다

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 KRW24.12.26 23:29:49 기준

※ 감수인 의견

좋은 보고서 올려 주셔서 감사 드립니다. 주식공부를 떠나서, 독자들께서 읽어보셨으면 합니다. AI가 가져올 미래의 한 모습입니다. 

주의) 아무리 좋아 보여도, 단기 급등한 종목은 조심하셨으면 합니다. 2차 전지 기회를 놓쳤다는 글이 인터넷에 많습니다. FOMO로 인한 섣부른 매수보다 '안 벌고 안 잃는게' 나을 때도 많았습니다. 평생 투자한다면, 편한 투자가 이익을 확대하는 투자보다 좋다고 생각합니다.


첨언) (경험상) 주가가 제자리로 오더라도 매수하기가 어렵습니다. 주가가 빠져서 회사가 나빠 보이기 때문입니다. 돈을 벌기 위해 투자하지만, 주가에 매몰된 투자를 지양해야 성공할 확률이 높아진다고 생각합니다
. 역설적이고 심리에 반하지만, 제가 만나본 (투자에서) 장기적으로 성공하신 분들은 이런 특성을 예외없이 지니고 계셨습니다. 1)앞으로 이 사업은 잘 될 것인지, 2)내가 산 가격은 적절한지에 대한 고민이 주를 이루는 투자를 하셨으면 합니다.


*모바일에서 볼 때 문단의 폭이 수시로 변해서, 들여쓰기에 대한 편집을 대대적으로 수행하였습니다. 원문의 형식과 조금 다를 수 있습니다(내용은 같음). 저자에게 양해 구합니다.

*앱을 설치하시면, 구독하시는 크리에이터에 대한 새글 알림을 받아보실 수 있습니다. 지속 개선 중!  '오렌지보드' 로 검색하셔서 설치 부탁 드립니다.

 

 

 

동사는 딥러닝 기술을 통해 인간의 한계를 보완하는 인공지능 판독 보조 솔루션을 개발하여 상용화하려는 의료AI기업입니다. 동사의 제품 및 서비스로는 크게 ① 암 진단 관련 영상 판독 보조 솔루션인 루닛 인사이트와 ② 암 치료 관련 이미징 바이오마커 솔루션인 루닛 스코프가 있습니다. 동 포스팅에서는 이 중에서 루닛 인사이트를 위주로 다루도록 하고, 루닛 스코프는 다음 포스팅에서 다뤄보려 합니다. 그럼 함께 살펴보시죠.

 

① 루닛 인사이트

동사의 암 진단 관련 영상 판독 보조 솔루션인 루닛 인사이트는 암 진단 영역에서 ① 흉부 엑스레이 영상의 분석을 통해 흉부 이상소견을 찾아내는 CXR 제품과 ② 유방 촬영 영상의 분석을 통해 유방암 의심 부위 검출을 가능하게 하는 MMG 제품이 있습니다. 하나하나 살펴보자면, 아래와 같습니다. 

 

 

결국엔 루닛 인사이트 제품들은 인공지능의 딥러닝을 통해 인간이 보기 어려웠던 없었던 픽셀 단위의 이상소견을 통해 보다 정확하고 효율적인 진단을 가능케하는 셈입니다. 위/아래의 그림에서처럼 환자들의 흉부 및 유방의 영상을 촬영하고, 이를 루닛 인사이트 내의 인공지능 소프트웨어를 통해 정확하고 효율적이게 질환을 검출할 수 있도록 하는 것이죠.

 


실제 병원에서 검사를 해도 놓치는 암이 생각보다 많다고 합니다. 실제 데이터에 따르면 환자들이 실제로 암을 가지고 있는데도 불구하고
검사 등을 통하여도 암이 검출되지 않는 경우(위음성률)이 30%나 됩니다. 즉, 10명의 암 환자가 검사를 받았음에도 약 3명 가량이 '암이 없다'고 잘못 진단이 내려지는 것입니다. 검사가 정확하게 진행됐더라면 조기 치료를 통해 생존율을 높일 수 있었을텐데, 검사가 잘못될 가능성이 약 30%이기에 많은 환자들이 제때 치료를 받지 못하는 것입니다.

혹자는 '왜 의사들이 제대로 진단내리지 못할까'에 대해서 문제를 삼을 수도 있을 것 같습니다. 그러나 이는 픽셀 단위의 데이터까지 인간이 세세하게 들여다보지 못한다는 인간적 한계점과 영상의학과 전문의의 수에 비해 영상 촬영량이 과중하다는 시스템적 한계점이 합쳐진 결과입니다.

실제로 미국 영상의학회(American College of Radiology)에 따르면, CT, MRI 등 판독시간이 오래 소요되는 영상검사의 촬영량은 지난 10년간 연평균 7%씩 증가하였으나, 같은 기간 영상의학과 전문의 수 증가율은 2%에 불과하다고 보고됐습니다. 영국에서도 의료 영상 검사량이 매년 10%씩 증가하면서, 실제로 필요한 영상의학과 전문의 수의 1/3 가량이 모자란 것으로 알려졌습니다.

 
 

 

 
 진단의학과의 공급이 수요 대비 크게 부족하다는 점은 우리나라에서도 마찬가지로 볼 수 있는 문제점입니다. 위의 표 내용에서 볼 수 있듯이 (각종 데이터에 따라서 세부적인 수치는 다르지만), 영상을 통해 진단을 위주로 하는 전문의들의 수급이 2000년대부터 계속해서 크게 저조한 것으로 나타나고 있습니다. 영상전문의들의 공급이 제한적인 반면, 영상검사의 촬영량은 지속해서 증가하고 있어 전공의 1명당 처리해야하는 영상검사진단의 업무가 점차 과중해지고 있는 셈입니다. 진단검사 전문의의 업무의 과중은 결국 진단의 퀄리티 저하로 이어지기에 '오진단'으로까지 번지는 것이죠.
 

그러나 딥러닝을 통해 학습한 루닛 인사이트 솔루션은 인공지능이 의료영상에서 암 병변을 검출하여 병변의 존재 가능성과 위치를 표시하는데, 특히 크기가 작거나 시각적 특징이 뚜렷하지 않아서 의사가 놓치기 쉬운 조기 암 병변을 효율적이자 정확하게 검출할 수 있습니다. 따라서 픽셀 단위의 데이터까지 인간이 세세하게 들여다보지 못한다는 인간적 한계점을 개선할 수 있고, 과중한 전공의들의 업무 부담을 줄여줄 수 있는 셈입니다.

그리고 실제로 이러한 루닛 인사이트는 전공의들의 업무 부담을 줄여줄 뿐만 아니라, 오히려 아래에서처럼 전공의들의 업무 수행 능력을 크게 향상시키는 데에 기여하고 있습니다. 검사 등을 통하여도 암이 검출되지 않는 경우(위음성률)를 줄여줄 수 있는 것입니다.

 

 

루닛 인사이트는 폐암이나 결핵, 폐렴, 기흉 등과 같은 폐 질환과 유방암 관련 빅데이터를 학습함으로서 판독 정확도가 향상되고, 재검사율이 감소되는 등의 효과를 누릴 수 있는 것입니다. 실례로 아래처럼 동사 IR에 따르면 50대 남성과 여성에서 각각 발생했지만 진단이 늦었던 폐암과 유방암을 루닛 인사이트를 사용할 경우 미리 발견할 수 있었다고 밝혔습니다. 이를 통해 질환의 조기 진단을 통해 환자의 생존율을 높일 수 있다는 것이죠.

 

 

이러한 루닛 인사이트를 통해 매출이 발생하는 경로는 ① 의료영상 촬영장비와 연동 또는 탑재하는 방식② 의료영상저장전송시스템(PACS)에 연동하는 방식이 있습니다. 즉, ① 의료영상 촬영장비와 연동 또는 탑재하는 방식은 동사의 루닛 인사이트 SW가 설치되는 파트너社의 영상장비 HW가 1대씩 판매될 때마다 고정 금액을 과금하는 CAPEX(자본적지출) 방식이며, ② 의료영상저장전송시스템(PACS)에 연동하는 방식은 의료영상의 분석량에 비례하여 1장당 고정 금액을 과금하는 구독형 OPEX(운영비용) 방식인 것입니다.

 

동사는 이러한 루닛 인사이트를 자체 제작한 영상 촬영 기기를 통해서 납품하는 것이 아니라, 글로벌 파트너사와의 협업을 하는 방식을 택하였습니다. 물론 영상 촬영 기기를 자체 제작하여 납품에 대량으로 성공할 경우 전자의 수익성이 월등하겠지만, 병원이라는 보수적인 기관에서 굳이 도박성이 짙은 전자의 방법을 택하지 않을 것이 당연하여서 이미 성능이 검증된 글로벌 파트너사와의 협업을 택한 것은 어찌보면 당연한 수순으로 보입니다.

 

 

동사는 후지, GE, Agfa 등 글로벌 의료장비사와 파트너십을 맺은 상황으로, 이들의 글로벌 엑스레이 및 PACS, 유방촬영기기 시장 점유율은 절반 가량의 수준입니다. 결국 루닛은 이러한 글로벌 의료장비사와 파트너십을 맺었기에 의료장비사의 기기에 루닛 인사이트 SW가 들어갈 경우 고정금액(CAPEX)로 한 번 고정매출이 발생하고, 이후에 사용될 때마다 반복적으로 운영비용(OPEX)로 수 차례 변동매출이 발생하는 것입니다.

결국 동사의 장비가 한 번 병원에 보급될 경우 엑스레이나 유방 촬영으로 안정적으로 장당 매출액을 수취할 수 있고, 보수 비용이나 교체 수요는 여기에 플러스가 되는 것입니다. 특히 아래 기사에 따르면 루닛 인사이트의 SW 특성상 매출원가율은 1~10% 정도에 불과하는데, 병원 보급이 완료되기만 하면 그야말로 막대한 수익성을 기록할 수 있다고 예상되는 것입니다. 그야말로 병원에 보급되기만 하면 앉아서 떡먹는 비즈니스 모델을 보유한 셈. 그런데 글로벌 장비사들 역시 동사의 인사이트를 자사의 기기 내에 채용할 유인도 충분합니다.

 

 

글로벌 의료장비사들 역시 루닛 인사이트를 포함할 경우 ① ASP(대당단가)를 더 높여서 병원들에게 납품할 수 있고, ②아직 의료AI SW를 적용하지 않은 장비사들의 점유율을 효과적으로 뺏어올 수 있는 '게임 체인저'가 될 수 있는 터라 루닛 인사이트를 적용하지 않을 이유가 없는 것입니다.

 

 

 

실제로 동사의 인사이트를 채용하고 있는 기관들도 급증하는 추세입니다. 루닛 인사이트를 채용한 기관은 해외와 국내를 모두 합쳐서 2020년 11월 100대, 2021년 초 200대에 불과하였으나, 채용기관 수는 22년 6월에는 500대, 22년 10월에는 1,000대, 그리고 올해 3월에는 2,000대로 급증했습니다. 이렇게 빠르게 채용기관 수가 증가하고 있다는 것은 그만큼 글로벌 장비사들이나 병원기관에서도 동사 인사이트의 유용성과 기술력을 인정하고 있다고밖에 볼 수 없을 것 같습니다.

현재 연간 엑스레이 장비의 판매 대수는 약 7만 대이고, 시장 점유율 50%을 고려했을 때 동사의 파트너社의 판매 대수는 약 3.5만 대입니다. 파트너社의 판매 대수 중 30%인 1.2만 대의 의료장비에 동사의 루닛 인사이트를 채용하겠다는 것이 동사의 목표입니다. 개인적으론 인사이트 채용 기관의 추이를 살펴보았을 때 전혀 터무니없는 숫자라고 생각되진 않습니다.

 

 

 

 

다만 동사가 목표로 하는 시장은 우리나라보다는 해외입니다. 21년 동사의 IR에서 밝힌 내용에 따르면 국내에서 촬영되는 흉부 X-RAY 규모는 4,000만 장인데, 이중에서 동사의 루닛 인사이트로 분석되는 비중이 10%에 달한다고 밝혔습니다. 이를 토대로 루닛 인사이트의 OPEX의 ASP를 대략적으로나마 추정해볼 수 있습니다.

 

 

 

동사의 21년 루닛 인사이트 서비스 매출은 약 7.5억 원이고 루닛 인사이트로 분석된 흉부 X-RAY 규모가 400만 장이므로, 이를 토대로 계산한 OPEX의 ASP는 겨우 187.5원에 불과합니다. 루닛 인사이트 제품 매출인 6.2억 원도 모두 OPEX 매출액이라고 가정한다고 해도, OPEX ASP는 겨우 342.5원에 불과합니다. 우리나라의 낮은 의료수가로 인해서 높은 매출 규모를 기대하기 어려운 것입니다. 반면 해외에서는 국내보다 의료 수가가 더 높기에 더 수익성 좋은 매출처가 될 수 있는 것입니다. 이러한 이유로 동사는 해외 매출액 비중이 높으며, 앞으로도 이러한 추이를 계속해서 이어나가리라 판단됩니다.

이러한 루닛 인사이트는 동국생명과학, 후지, GE, Agfa 등 다양한 글로벌 의료장비사와 파트너십을 맺었지만, 22년에는 후지社에서의 매출이 대다수였습니다. ( Guardant는 다음 포스팅에서 후술할 루닛 스코프에서 매출이 발생하고 있습니다. ) 이는 후지社의 파트너십 계약 시점이 가장 일렀던 덕분이며, X-RAY 장비에 탑재하기 위해 2년 간 커스터마이징하여야 하기에 일정 시간이 소모됩니다.

그리고 올해부터는 이러한 커스터마이징이 끝난 GE 헬스케어와 필립스에서도 루닛 인사이트를 탑재한 X-RAY 의료기기의 판매를 시작합니다. 유방촬영기기 시장 1위 기업인 홀로직社도 올해 영업을 시작하면서 동사의 루닛 인사이트 매출은 빠르게 증가하리라고 판단됩니다. 루닛 인사이트는 후지社만으로도 매출 92억 원을 기록했는데, 후지社뿐만 아니라 GE헬스케어와 필립스, 홀로직社가 더해지는 올해도 그 매출성장률은 상상 이상일 것이라고 생각됩니다. 최근 급증한 루닛 인사이트 채용 기관의 수가 이를 방증하는 것 같습니다.

 

 

② 루닛 스코프

 

루닛 스코프를 이해하기 위해선 우선적으로 암세포와 면역세포 등에 대한 개략적인 이해가 필요합니다. 아래의 글에서 해당 내용을 매우 이해되기 쉽게금 정리하였습니다. 그럼 함께 살펴보시죠.

 

종양 세포 vs T세포(면역세포)


T세포(면역세포)는 몸 안에 들어있는 세포가 공격대상인지 공격대상이 아닌지에 대한 판단을 하여야 합니다. T세포가 이러한 판단을 잘못 하여서 몸 안에 있는 정상 세포를 공격한다면, 자가면역질환이 유발됩니다. 즉, T세포가 정상 세포를 공격한다면 가볍게는 알레르기를 유발하고, 심한 경우엔 혈관염, 자가 면역 갑상선역, 류마티스 질환, 다발성 경화증과 같은 각종 질환을 초래합니다.

T세포(면역세포)가 몸 안의 세포가 공격대상인지 아닌지에 대한 판단을 하기 위해서 아래의 그림처럼 MHCI라는 세포막 물질에 단백질 물질(항원)을 제시하여서 자신이 어떤 세포인지를 알려주는 과정을 거칩니다. ('항원제시'의 과정)

만약 MHCI에서 제시된 항원이 정상세포에서는 만들어지지 않는 항원이라면, T세포는 이를 적으로 인식하여 공격합니다. 반면 MHCI에서 제시된 항원이 정상세포에서는 만들어지는 항원이라면, T세포는 이를 아군으로 인식하여 공격하지 않는 것입니다. 그러나 암 세포도 스스로 살아남기 위해서 각종 방법을 통해 진화하는데, 이는 화학항암제나 표적항암제의 약효가 점점 떨어지는 이유가 됩니다. 

 

 
 
원래대로라면 T세포는 MHCI에서 제시받은 항원이 정상세포에서는 만들어지지 않는 항원이라면 해당 세포를 공격하여야 합니다. 그러나 스스로 살기 위해서 점차 진화한 암세포는 T세포의 세포막에 발현된 PD-1(Programmed Cell death protein-1)에 암세포의 PD-L1과 결합을 시키면서 T세포의 공격신호를 억제시킵니다. 이렇게 되면 T세포는 암세포를 공격하라는 신호를 전달받지 못하게 되고, T세포는 암세포를 공격하지 못하게 됩니다. ( '면역회피'의 과정)
 

3세대 면역항암제는 이러한 암세포의 면역회피 과정을 억제시켜 주는 기능을 수행합니다. PD-1 항체(Anti-PD-1)가 암세포보다 먼저 T세포의 PD-1 수용체에 달라붙음으로서, 암세포를 공격하라는 신호를 전달할 수 있게 하는 것입니다. 이렇게 되면 우리 몸의 면역체계로부터 암세포가 회피하는 것을 억제할 수 있어서, 면역세포가 암세포를 효과적으로 공격할 수 있는 셈입니다.

이러한 면역항암제는 항암 효과가 여타 종류의 항암제 대비 월등한 것으로 알려졌습니다. 홍숙희 서울성보병원 종양내과 교수에 따르면 일반적인 항암 치료 반응률은 2~30%에 불과하나, 면역항암제를 병용하여 사용하면 반응률이 최소 5~10%p 증가한다고 밝혔습니다. 나아가 면역항암제 병용요법 반응률은 약 65%로, 전체 생존기간도 2배 가량 연장된다고 합니다. 인체의 면역 시스템을 활용하기 때문에 효과가 장기간 지속가능하고 부작용이 비교적 적은 것입니다.

 

그러나 면역항암제 그 자체가 장점만 가지고 있는 것은 아닙니다. 보험이 적용되지 못하면 1년 약값만 1억에 달한다는 비용적인 문제도 있을 뿐만 아니라, PD-1 계열 저해제의 경우 반응률이 약 20~25% 안팎으로 낮아서 면역항암제의 단독 투약만으로는 전체 암 환자 생존률을 크게 상승시키지는 못한다는 점이 문제점인 것입니다. 즉, 면역항암제는 비싼 약값을 내는데도, 모든 사람에게 면역항암제의 효과가 100% 나오는 것은 아니라는 점입니다. 

 

그래서 일명 '바이오마커(생체신호)'를 사용하게 됩니다. 바이오마커란 정상적인 생물학적 과정과 질병의 진행, 치료법에 대한 약리학적 반응을 나타내는 지표인데, PD-L1에 대한 바이오마커를 찾아서 환자별로 검사하면 면역항암제의 효과가 잘 나올지 안나올지를 예상해볼 수 있다는 것입니다. 당뇨병의 치료법에 대한 약리학적 반응을 살펴보기 위해선 혈당을 재고, 고혈압의 치료법에 대한 약리학적 반응을 살펴보기 위해서 혈압을 재는 것과 같은 원리입니다. 따라서 바이오마커를 이용하면 면역항암제에 대한 반응을 미리 예측해볼 수 있어서, 최적의 처방이 가능해진다는 것입니다.

일반적으로 면역항암제의 치료반응 예측에 사용되는 바이오마커PD-L1 발현율입니다. 앞서 설명드렸던 암세포의 PD-L1의 정도가 높으면(PD-L1 발현율이 높음) 면역항암제의 약효가 효과적일 것이라 예상되는 것이고, PD-L1의 정도가 낮으면(PD-L1 발현율이 높음) 면역항암제의 약효가 효과적이지 않을 것이라 예상하는 것입니다.

 


그리고 동사의 서비스인
루닛 스코프 PD-L1은 AI를 이용하여 PD-L1의 발현율을 딥러닝으로 학습한 AI로 향상시키는 보조적인 역할을 수행합니다. 기존에는 PD-L1 발현율을 확인하기 위하여 세포 또는 조직을 신체로부터 채취하여 면역화학염색(Immunohistochemistry)하여 현미경으로 일일이 관찰하는 방법(일명 '조직검사')을 수행하는 데, 아무래도 이러한 판독 방식으로는 의사의 숙련도나 업무 과중도, 혹은 인간적인 한계 등으로 한계가 있기 마련입니다.

반면 루닛 스코프 PD-L1은 AI를 통해 PD-L1의 발현율을 측정하는 것을 보조하므로, 의사들이 일일이 PD-L1 양성 종양 세포의 유무를 살펴보는 기존 판독 방식으로는 놓칠 수 있는 PD-L1 양성 종양 세포를 검출해 병리 전문의의 정확도를 향상 시킬 수 있으면서도 판독 시간은 낮출 수 있는 것입니다. 루닛 스코프 PD-L1은 기존 병리과 전문의 판독에 비해 20% 이상의 PD-L1 추가 검출이 가능하며, 이는 추가적으로 면역 항암제 처방이 가능한 환자를 찾을 수 있는 엄청난 장점이 생기는 것입니다.

 

 

올해 1월에 가던트 헬스케어가 동사의 루닛 스코프 PD-L1 을 적용한 가던트 360 티슈넥스트를 공개하며 루닛 스코프 PD-L1 의 글로벌 상용화를 시작했습니다. 가던트360 티슈넥스트는 기존 암 진단을 위한 루닛 인사이트 제품과 달리 암 치료 분야에서 루닛이 처음으로 공식 출시하는 제품이며, 미국 내 종양내과의 80%가 가던트의 제품을 사용하고 있어 루닛 스코프의 빠른 시장 침투가 가능할 것으로 기대되겠습니다.

 

 

현재 동사는 가던트 360 티슈넥스트를 통해 TPS 기반의 PD-L1 발현율 판독 보조 프로그램을 상용화했고, CPS방법의 PD-L1 발현율 판독 보조 프로그램은 올해 상반기 내로 출시가 예정되어 있습니다.

( ※ = TPS는 PD-L1의 발현이 있는 암세포의 비율을, CPS는 PD-L1의 발현이 있는 암세포+면역세포의 비율을 의미합니다. )

나아가 의학기술 발전에 따라 면역 항암제가 사용될 수 있는 암 종류들이 늘어나면서 PD-L1 판독 건수는 지속적으로 증가할 것으로 예상되는 반면 병리과 전공의는 매년 부족한 상황입니다. 이에 향후 병리 전문의 1 인당 판독 건수가 증가할 것으로 보이며 판독의 품질과 속도 향상을 위해 루닛 스코프의 적용이 늘어날 것으로 기대됩니다.

 

 

일반적으로 PD-L1의 발현율은 면역 항암제의 약효를 위해 고려해야 할 중요한 바이오마커로 알려져 있습니다. 그러나 그 이외에도 세포의 면역 타입의 구분도 일종의 또다른 바이오마커로서 활용될 수 있습니다.

종양은 종양 조직 내 면역 세포의 분포에 따라 면역 결핍(Immune desert), 면역제외(Immune excluded), 면역활성(Immune inflamed)으로 나뉩니다. 종양 조직에 면역 세포가 침투되어 있는 면역활성(Immune inflamed)의 경우 면역 세포를 활성화 시켜주면 항암 작용을 기대할 수 있습니다. 반면 종양 외부에 면역 세포가 몰려 있는 면역제외(Immune excluded)나 면역 세포가 주변에 없는 면역결핍(Immune desert)의 경우 면역 항암의 효과를 기대하기 어렵습니다. 따라서 설령 PD-L1의 발현율이 낮더라도, 세포의 면역 타입이 면역활성의 경우가 대다수라면 면역 항암제의 효과를 기대해볼 수 있다는 것입니다.

 

 

그리고 루닛 스코프 IO세포의 이미지 분석을 통해 면역 타입을 분류하여 면역항암제 효과를 예측할 수 있는 AI 솔루션입니다. 세포가 어떤 면역 타입을 가지고 있는 지를 AI를 통해 빠르게 분석함으로서, 낮은 PD-L1 발현율을 가진 환자라도 면역 활성 세포가 많다면 면역항암제의 효과를 기대해볼 수 있는 셈입니다. 이로인해 루닛 스코프 IO를 이용해 면역항암제 효과를 예측하면 기존 PD-L1 을 이용한 예측보다 20%p 이상 높은 정확도(PD-L1 정확도 55% vs 루닛 스코프 IO 정확도 76%)를 자랑했을 뿐만 아니라, 20%p의 추가적인 면역항암제 처방 가능 환자(PD-L1 으로는 42% 환자가 면역항암제 처방 가능 vs 루닛 스코프로는 62% 환자가 면역항암제 처방 가능)도 찾을 수 있었다고 합니다.

 

 

 

이러한 동사의 루닛 스코프의 사업모델로는 크게 B2B(빅파마향)과 B2C가 있습니다. 하나하나 살펴보자면..

 

먼저 B2B는 글로벌 빅파마를 상대로 하는 것입니다. 일반적으로 면역항암제의 치료 효과도 좋고 가격도 매우 비싸기 때문에, 글로벌 빅파마들은 이러한 면역항암제를 개발한 유인이 많습니다. 다만 문제는 임상 과정에서 발생하는 수 조원 규모의 비용입니다. 면역항암제의 특성상 환자마다 약효의 효과가 천지만별인데, 이럴 경우 모집된 샘플에서 통계적 유의미를 갖지 못하는 경우가 발생할 수도 있기 때문입니다.

예를 들어 100명의 임상 피험자를 큰 돈 들여서 모집했는데, 면역항암제의 효과가 있는 환자의 비율이 겨우 10%라면 표본 개수의 미비 때문에 통계적으로 의미있는 수준으로 신약의 약효를 증명하기가 매우 어려워집니다. 신약 개발에서부터 승인까지는 길게는 수 십년이 소요되는 작업인데, 약효의 효능을 증명하기 어려워지면 천문학적인 비용만 공중에 분해시킨 셈입니다. 그렇다고 임상 피험자를 기존 100명에서 1,000명으로 늘릴 경우엔 그에 들어가는 비용도 천문학적으로 더 커지니 빅파마 입장에선 고민이 이만저만이 아닙니다. 그러나 이러한 빅파마의 고민을 동사의 루닛 스코프가 일정 부분 해소해줄 수 있습니다.

 

 

Biotechnology innovation organization이 발표한 자료에 따르면 바이오마커를 동반한 임상 1 상부터 승인까지의 의약품 개발 성공률은 15.9%로, 바이오마커를 동반하지 않은 의약품 개발 성공률 7.6%의 두배 정도의 성공률을 보였습니다. 다른 단계별로도 바이오마커를 함께 사용했을 경우의 성공률이 확실히 개선되는 모습을 살펴볼 수 있습니다.

 

 

즉, 바이오마커를 통해 면역 항암제의 효능이 좋을 것 같은 임상피험자를 선별하여, 신약의 효능을 증명한다면 빅파마 입장에선 엄청난 비용절감을 할 수 있습니다. ARK Investment 자료에 따르면 이러한 바이오마커를 이용하면 원래 임상비용 1.5조 원에서 4,000억 원으로 비용을 크게 줄일 수 있다고 합니다.

원래는 100명의 임상피험자가 면역항암제의 약효가 먹힐지 안먹힐지 모르는 상태에서 임상을 진행했다면, 바이오마커를 이용하면 100명의 임상피험자가 모두 면역항암제의 약효가 잘 먹힐 것을 예상하고 임상을 진행하는 것이기 때문입니다. 바이오마커를 이용하면 약효를 증명할 표본의 대표성도 적절히 확보할 수 있어서, 임상이 통계적 유의성을 갖지 못하는 참사가 벌어지는 것을 막는 것입니다.

 

 

 

루닛 스코프 IO를 바이오마커로 활용할 경우 신약 개발시 임상 성공률은 높이고 비용을 절감할 수 있다는 장점으로 바이오마커 동반 신약 개발이 증가할 것으로 예상되는 것입니다. 이러한 효능은 특히 티쎈트릭, 임핀 지 등 면역 항암제 후발 주자들의 시장 침투력을 높일 수 있는 기회가 되리라고 생각됩니다. 면역 항암제 후발 주자들이 루닛 스코프 IO를 이용하여 빠르게 개발과 승인을 거쳐 항암 시장에 침투할 수 있는 이른바 '게임체인저'가 될 수 있기 때문입니다.

 

 

B2C향의 성장도 매우 기대되는 부분입니다. 말기 함 환자가 PD-L1의 발현율이 낮더라도 하더라도, 루닛 스코프의 검진을 통해서 면역항암제의 효능을 기대할 수 있는 추가적인 환자가 생길 수 있기 때문입니다. 나아가, 고액의 면역항암제를 맞아보고 약효가 나올지 안나올지를 기다리는 것보다는, 루닛 스코프의 검진을 통해 자신이 면역항암제의 약효가 잘 나오는 사람인지 여부를 먼저 파악하는 것이 환자의 건강과 비용절감에 매우 큰 도움이 되는 셈입니다.

이러한 루닛 스코프의 공급가는 약 1,500달러로 알려져있는데, 이는 면역항암제가 연 단위로 억대의 비용이 소모되는만큼 200만 원 안팎한 비용은 환자들 입장에선 절대로 비싼 금액이 아닐 것입니다. 특히 면역 항암제를 맞고서 그 결과가 나오는 지 여부를 확인할 때까지는 일정 시간이 필요한데, 루닛 스코프를 통해 면역 항암제의 효과가 없다고 판명될 경우 다른 치료방법을 모색할 수 있다는 장점도 있습니다. 1년에 억대의 비용이 나가느니, 200만 원 안팎으로 하는 루닛 스코프를 통해서 면역 항암제의 효능을 먼저 예측할 수 있는 것은 환자들 입장에서도 사용할 유인이 엄청난 것입니다.

보험을 관리하는 정부나 보험사 입장에서도 루닛 스코프는 비용을 절감할 수 있게 해줍니다. 약효가 없을 수도 있는 면역항암제로 엄청난 비용을 소모하느니, 루닛 스코프의 진단을 통해 면역항암제의 효능을 미리 예측하여 비용을 절감시킬 수 있기 때문입니다.

루닛 스코프의 공급가는 $1,500으로, 면역 대상제 대상 암 환자 480만 명을 기준으로 할 때 B2C향 시장은 약 75억 달러에 이릅니다. 물론 이 시장 전체를 동사가 독식하긴 어렵겠지만, 그 시장의 규모만 살펴보아도 동사가 가져갈 수 있는 매출 규모의 수준을 살펴볼 수 있습니다. 특히 동사의 솔루션들은 SW기반이기에 별도의 매출원가가 크게 들어가지 않는다는 점에서, 사실상 매출 증익분=영업이익 증익분으로 연결될 가능성이 높습니다.

 

 

마지막으로 동사의 루닛 스코프는 무한한 확장성이 큰 특징입니다. 의료기기에서 촬용된 영상을 AI를 통해 진단하는 것이기 때문에, 같은 원리를 활용하면 유방암을 촉진하는 HER로도 확장될 수 있기 때문입니다. 이에 HER2 관련 바이오마커 판독 보조 솔루션은 올해 하반기에 출시가 예상되고 있으며, 앞으로 다양한 인자에 대한 판독 보조 솔루션으로도 확장될 가능성이 충분하다고 생각됩니다.

 

 

 

물론 동사는 현재까지 매출액이 많지도 않을뿐더러, 영업이익도 분기에 100억 단위로 적자를 기록하고 있는 적자기업입니다. 영업활동으로 인해 유출되는 현금의 양이 어마어마하기에, 향후 제3자배정이나 주주배정으로 유상증자의 가능성도 배제할 수 없어 보입니다. 일반적인 바이오기업과 같이 동사는 꿈을 먹고 자라나는 기업임에는 부정할 순 없을 것 같습니다.

 

그러나 최근 ChatGpt로 촉발된 AI 붐을 살펴보면, 현재 2023년은 AI에게 2020년의 전기차 시장과도 매우 비슷해보입니다. 항상 어느 산업에 '기폭제'는 매우 중요합니다. 2008년 금융위기 이후 각국의 부양책으로 인해 조선, 화학, 철강이 엄청난 성장세를 보였고, 2020년 코로나19 이후 공급망 붕괴로 인해 해운업이 엄청난 성장세를 보였고, 전기차 시장도 그러한 성장세를 보였습니다. 그리고 2023년 현재 ChatGPT가 촉발한 AI붐은 의료AI에게도 구조적인 성장의 흐름이 나타나는 것이 아닌가 싶습니다. 단순히 꿈을 먹는 기업이라고 치부할 것이 아니라, 꾸준한 관심이 필요한 산업군으로 생각하여야 하겠습니다.

 

감사합니다.

 

 

 

 

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