노을 : 엔비디아x빌게이츠가 눈여겨 본 의료AI기업! 가파른 수주잔고 증가=내년 흑자전환 유력

현재 의료 진단은 크게 영상의학 검사(Radiology)와 진단 검사(Clinical Laboratory)로 나눠볼 수 있습니다. 최근까지 의료AI로 집중적인 조명을 받은 섹터는 루닛과 뷰노로 대표되는 영상의학 검사였습니다. X-Ray, CT, MRI 등을 통해 확보한 데이터로 진단을 AI가 빠르게 내려주었습니다. 그러나 AI가 사용되는 분야는 영상의학 검사에만 국한되는 것은 아니빈다.

진단 검사 내 현미경 진단에서도 AI가 사용될 수 있는데요. 왜 현미경 진단에 AI가 사용되는 지는 아래 그림을 통해 살펴볼 수 있습니다. 여러 질병을 제대로 진단하고자 할 때에는 혈액이나 조직을 채취해서, 이를 전문의가 진단할 수 있도록 염색하고, 현미경을 통해 전문의가 분석하는 과정을 거칩니다. 즉, ①샘플 채취→②염색→③영상 분석 과정인 것입니다.

본래의 현미경 진단에서는 아날로그 형식으로, 전문의가 직접 염색된 샘플을 보면서 진단을 내리는 방식이었습니다. 역시나 전문의가 이 영상을 직접 살펴보기에 시간이 오래 걸리는 것입니다. 그러나 동사는 이 영상 분석에서 AI를 도입하여 전문의의 노고를 크게 줄여준다는 특징이 있습니다. 사실상 루닛 인사이트와 비슷한 역할을 수행해주는 셈입니다.

그렇다면 "현미경 검사에서 AI 활용이 지금에서야 부각되었을까"하는 궁금증이 나올 수 있을 것 같습니다. 이유는 염색 과정에서의 신뢰성있는 카트리지화 기술이 존재하지 않았기 때문입니다. 기존 현미경 진단 방법에서는 아래 그림에서처럼 사람에게서 채취한 샘플을 염색 시료에 시간을 얼마나 담가놨느냐, 얼마만큼의 시료를 사용했느냐 등에 따라서 염색 편차 문제가 발생합니다. 기존 현미경 진단에서는 염색 과정을 수작업으로 진행하였기에 염색에 일관성이 떨어졌고, 이는 데이터의 신뢰성 문제로 연결되면서 AI 활용이 큰 의미가 없었던 것입니다.

그런데 동사는 액체로 일일이 수작업으로 진행하였던 염색을 고체화하는 데에 성공했습니다. 즉, '카트리지화'가 가능하게 되면서 염색 과정에서 신뢰성 있는 데이터를 추출해낼 수 있게 된 것입니다. 이렇게 카트리지화에 성공하면서 얻은 데이터를 통해 동사의 AI에 유증상자의 데이터를 학습했고, 이렇게 학습한 AI를 통해 현미경 진단의 시간을 획기적으로 줄일 수 있게 된 것입니다.

즉 노을은 신뢰성있는 데이터를 추출하기 위해서 염색 과정의 카트리지화 기술도 개발하고 AI도 학습해야 했기에, 일반적인 의료AI 기업이 AI만 학습하면 되는 것 이상의 기술력(카트리지화)이 요구되는 셈입니다. 전체 의료진단 산업 내 영상의학 시장의 크기는 약 30%고 동사가 속한 진단 검사 시장의 크기는 70%이므로, 동사가 일반적인 의료AI 기업보다도 더 크게 성장할 산업 섹터 내에 속해있기도 합니다. (사실 영상의학이든 진단 검사든 모두 폭발적인 성장을 거듭하고 있기에, 단기적으로는 어느 산업 섹터에 속해있느냐 여부가 큰 문제가 아니라고 생각됩니다만... )

동사의 우선 타킷 적응증은 말라리아인데, 여기서 AI는 수백 만개의 체내 세포에서 말라리아 원충이 있는지 여부를 가려냅니다. 즉, 말라리아라는 병 자체가 말라리아 기생충이 신체에 감염되는 것인데, 신체의 수백 만 개 세포에서 말라리아 원충이 하나라도 있으면 확진이 됩니다. 사진에서 B와 C처럼 세포 내에 깔끔한 것이 정상 세포이고, A와 같이 세포 내에 이상한 점이 있으면 멀러라어 기생충이 신체에 감염된 것으로 볼 수 있는 것입니다.

그런데 사람이 일일이 세포 수 백만 개를 언제 다 살펴봅니까...ㅠㅠ → 여기서 AI의 효능이 생기는 것!

기존에 사람이 진단할 때에는 전문의가 1시간이 소요되는 것을, 동사의 AI를 통해서는 15분으로 줄여줄 수 있는 것입니다. 동사는 말라리라 진단 AI를 구축하기 위하여 무려 5년간 아프리카 말라위 내 동사의 부설 연구소가 WHO와 협업해 얻은 현장 데이터로 AI를 학습했습니다.

말라리아는 후진국형 질병이고, 이를 박멸하기 위해 가장 큰 노력을 하는 단체는 WHO입니다. 말라리아에 대한 자료가 일반적인 병원에서보다 WHO가 더욱 풍부하게 가지고 있다는 말이고, 동사는 WHO에서 데이터를 가져왔기에 사실상 말라리아에 대한 최상급 데이터만을 선별해 AI를 학습했다는 이야기가 됩니다. 이에 WHO와 UNITAID(국제의약품구매기구)는 동사의 제품을 '가장 진보된 형태의 통합 플랫폼 디지털 현미경'으로 소개하고 있습니다. 사실상 말라리아를 총괄하는 최상급 기관인 WHO와 UNITAID에서 동사를 가장 진보된 업체로 소개하고 있다는 것...

이 뿐만 아니라 동사는 2021 엔비디아 GTC 컨퍼런스에서 혁신적인 AI 스타트업으로 소개되기도 했습니다. AI 시장의 최강자 엔비디아가 눈여겨보고 있는 기업이라는 것입니다. 현재 동사의 AI는 엔비디아의 플랫폼에서 학습되었습니다. 우리나라 의료AI 기업 중에서 엔비디아와 관계가 있는 기업이 거의 없다는 점에서 주목할 포인트가 너무나도 많은 것 같습니다. 아래는 엔비디아 포럼 내에 노을이 발표하고 있는 영상입니다. 

사실 동사의 말라리아 사업은 2020년부터 본격적으로 개화되리라 예상했으나, 2020년에 WHO 예산이 대부분 아프리카 내 코로나19 대응으로 배정되면서 사업의 본격적인 개화 시점이 지연되었습니다. 그러나 코로나19도 엔데믹화됨에 따라서 WHO도 본격적으로 말라리아 대응 프로젝트에 시동을 걸고 있는 중이고, 각국 정부에서도 진단 정확도가 높은 현미경 진단으로 전환하는 추세입니다.

※ 기존엔 RTD(신속진단검사 Rapid Diagnosis Test) 사용했으나, 진단 정확도가 현저히 낮은 것이 큰 문제였습니다. (5세 이하 영유아 정확도 5% 미만) 정확도 낮은 RTD를 통해 말라리아 진단을 했기에, RDT 결과가 음성이 나와도 말라리아 약을 처방하는 경우가 잦았으며, 말라리아 약이 독했기에 내성이 쌓이고 간이 망가지는 치명적인 단점이 발생했습니다. 이에 진단 정확도가 더 높으면서도 인프라가 갖춰지지 않은 아프리카에서도 사용할 수 있는 새로운 진단법을 모색하기 시작했고, 카트리지화와 AI 기능을 개발한 동사의 마이랩(MiLab)이 각종 범국가기관과 정부에게 각광받은 것입니다.

동사는 2020-2022년동안 축소된 말라리아 진단 시장에서 매출을 무리하게 늘리기보다는 업계 최고의 레퍼런스를 쌓기 위해 노력했습니다. 이에 빌게이츠 재단과 보건복지부가 함께 출자한 라이트 재단에 100대 계약(40억 공급 예정), 한국 질병관리청에 18대(5억 공급 완료) 등을 납품하며, 이름만 들으면 알 제약회사(N사, M사 등의 말라리아 치료약 임상 실험에 동사 제품을 사용하고 있습니다. 이름만 들어도 알만한 글로벌 빅파마가 동사의 제품을 이용하고 있다는 것은, 그만큼 말라리아 진단 분야에서 막대한 기술력과 강력한 레퍼런스를 보유하고 있다는 것을 증명하는 셈입니다.

1월 달 사우디아라비아에 23.6억원, 코트디부아르에 18.8억, 나이지리아에 66억 등 9월 현재 누적잔고만 150억 원을 보유하고 있습니다. 현재 하반기 내로 계약하는 것을 목표로 협의 중인 수주만 170억에 달하며, 내년까지 길게 보면서 논의하고 있는 매출만 390억 원 정도입니다. 특히 (신뢰성 문제 때문에) 아프리카에서 계약한 수주 물량은 최소물량만을 계산하여 공시한 것으로, 최소물량인만큼 실질적으로 납품하는 물량은 더 크게 늘어날 가능성이 높다고 생각됩니다.

나아가 동사의 제품을 아프리카에 공급할 때에는 거의 대부분의 매출을 현금으로 이미 수취하는 계약구조이기에, 매출채권 상각의 이슈에서도 자유로운 것으로 보입니다. 2분기 말까지의 누적 매출이 15억 가량인데, 올해까지 50억 원의 매출액을 기록할 수 있으리라 생각됩니다. 각종 수주가 터져나오고 있는 상황이고, 수주잔고도 매출로 이어지고 있는 구간이기에 주목할 필요가 있어보입니다. 내년은 말라리아에서만 100억 원의 매출액을 내부적으로 목표로 삼고있습니다. 단기적으로는 2025년까지 말라리아 1조 원 시장에서 시장침투율 2%(매출액 200억)을 하는 것을 목표로 삼았습니다.

단기적으로 말라리아를 목표로 하되, 앞으로는 혈액 분석과 자궁경부암으로 확장되어 나갈 예정입니다. 먼저 자궁경부암은 WHO 가이드라인에 따르면 PAP Smear(현미경 검사)를 진행하고, 여기서 이상 세포가 발견되면 이후에 키트로 검사(HPV Test)하게 됩니다. PAP Smear(현미경 검사)와 HPV Test(키트 검사) 모두 양성이 뜨면, 그제서야 자궁경부암으로 최종 진단되게 됩니다.

그런데 PAP Smear(현미경 검사)는 염색이 무려 43단계를 거쳐야 해서, 인프라가 부족 남미나 동유럽 쪽에서는 웬만해서는 PAP Smear(현미경 검사)를 진행하기 어렵습니다. 염색을 수행할 수 있는 임상이 때문에 남미나 동유럽 쪽에서 자궁경부암 사망률 1위라고 합니다. 이것을 수행가능한 임상병리사가 없고, 설령 염색을 수행한다 하더라도 이미지를 살펴볼 수 있는 의사 인력이 부족해 높은 사망률로 이어진 것입니다.

그런데 동사는 40단계의 복잡한 과정을 고체염색 카트리지에 집약하여 염색 단계를 전부 자동화하였고, AI를 통해 분석을 가능하게 하여서 의료인력이 압도적으로 부족한 중저소득 국가에서도 진단이 가능하도록 만들었습니다. 국내 자궁경부암 데이터가 풍부한 이원의료재단(전체 500만 건 중 70만 건을 여기서 진단)과 협업하여 데이터를 AI에 학습했으며, 이외에는 WHO, 파스퇴르 연구소, 질병관리청 등에서 제공한 데이터로도 학습했습니다. 특히 이원의료재단과는 재단이 보유하고 있는 아날로그 샘플을 노을이 디지털 데이터베이스화해줬고, 이 데이터를 가져와 AI를 학습했습니다. 그리고 앞으로는 위암과 폐암 등으로 학습 범위를 넓혀나갈 계획입니다.

1차 타깃 시장은 PAP 검사를 국가 건강검진으로 채택한 53개국이며, 남미와 동유럽을 위주로 진출할 계획입니다. 자궁경부암 진단기기는 9월 중순에 출시할 예정인데, 출시 전부터 남미와 동유럽 딜러들이 동사에 컨택해서 딜러 선정을 현재 마쳤습니다. 9월 중순부터 각국 식약처에서의 인허가 절차를 진행할 계획이며, 인허가까지 6~9개월 정도가 소요될 예정입니다. 따라서 내년 2분기에는 매출이 실질적으로 발생할 수 있을 것으로 보입니다.

혈액검사솔루션(BCM)도 주목할 필요가 있습니다. 혈액 내의 적혈구, 백혈구, 혈소판에 대한 다양한 정보를 제공해주는 기본적인 혈액검사는 CBC(Complete Blood Cell) 검사입니다. 이 검사를 통해 기본적인 수치를 살펴볼 수 있으며, 이 수치가 이상하게 나오면 PBS(PB Smear; 현미경으로 관찰)검사를 통해 세부적으로 세포를 살펴보게 됩니다. 동사의 혈액검사솔루션(BCM)은 이 PBS검사를 AI를 이용하여 자동화한 제품입니다.

목표 타깃은 중저소득국가입니다. 선진국에서는 인프라가 충분하기에 자동화를 할 필요가 없었고, 중저소득국가에서는 인프라가 없었기에 니즈 자체가 없었습니다. 그러나 동사의 마이랩 BCM 제품을 통해서 인프라 없이도 진단이 가능하게 되면서, 앞으로 폭발적인 성장이 예고되어있는 분야입니다. 25년까지 이머징 마켓에서 레퍼런스를 풍부하게 쌓고, 선진국 시장에 진출할 예정입니다.

BCM 제품은 6월 달에 출시되었고, 벌써부터 글로벌 기업과 논의가 활발하게 진행되고 있습니다. 첫 번째 케이스는 CBC 장비 기업과 논의가 진행되고 있습니다. CBC는 전세계 3개 기업이 독과점하고 있는데, 이중 점유율이 가장 낮은 3위 업체(점유율 12%, 매출 4,000억)가 CBC제품과 동사의 BCM을 패키지로 판매하려고 하고 있습니다. 매년 500대 이상의 BCM 수요가 있을 것으로 전망되며, 23년 4분기에 계약을 목표로 하고 있습니다.

두번째 케이스는 인도네시아 기업(매출 6,000억)입니다. 올해 초 인도네시아에서는 혈액진단에 대한 국민건강보험이 도입되어서 의료 수요가 빠르게 증가 중에 있습니다. 그러나 날씨가 덥고 섬이 많기에 검체를 센터로 이동하기 어렵기에, 마이랩의 BCM 장비를 지역 거점마다 배치해서 CBC 진행 같이할 수 있게 논의 중에 있습니다.

세번째 케이스는 미국 대형 진단 서비스기업입니다. 미국 의료시스템의 특성상 암을 가지고 있어도 먼저 주치의를 방문해야 합니다. 그런데 주치의의 병원에서는 암 진단이 어려운경우가 많습니다. 그렇기에 혈액을 채취해서 진단 서비스 기업에 의뢰하는 형식으로 시장이 형성되어 있고, 이러한 시장에서 랩콥社가 70% 점유율을 보유하고 있습니다.

현재 약국이나 마트 등 소매업체에 해당 기업 소속 병리사를 파견하고, 혈액을 채취한 뒤 기업 센터에서 정밀진단하는 방식을 사용하고 있습니다. 그런데 문제는 정상 혈액의 비율이 높다는 것입니다. 진단서비스 기업 입장에서는 정상 혈액은 정상 진단 이후에 추가적인 수입원이 없지만, 비정상 혈액은 추가적인 검사나 치료를 요구하기에 더 수익성이 높습니다. 그런데 소매 라인 쪽에서는 정상 혈액의 비율이 높기에  진단서비스 기업 입장에서는 1차적으로 동사의 BCM 제품으로 1차 스크리닝을 진행하고, 이상있는 혈액들만 센터로 보내려는 비즈니스 모델을 검토하고 있습니다.

현재 고정비가 약 110억 가량 소모되는데, 전세계적으로 동사의 디바이스 1,000대만 깔리면 카트리지 매출 만으로 BEP 달성이 가능합니다. 디바이스는 20년 1대→21년 41대→22년 24대→23년 상반기 30대 중반 가량이 판매되었는데, 회사는 23년 하반기에 130대를 추가적으로 판매할 수 있을 것으로 바라보고 있습니다. 4Q24까지 누적 1,000대를 판매할 수 있을 것으로 보이는만큼, 내년에는 BEP 수준을 달성할 것으로 예상됩니다.올해에 작년 대비 매출이 10배(작년 매출 5.4억, 올해 상반기 매출 15억)까지 늘어날 수 있을 것으로 보고 있으며, 내년에는 올해 매출의 적어도 2배 상승하리라 보고 있습니다. 내년은 말라리아에서만 100억의 매출이 예상되며, 여기에 혈액분석+자궁경부도 잘 나오는 베스트 케이스엔 300억의 매출도 전망됩니다.

카트리지 매출로는 말라리아 $5~7. BCM $10~12. 자궁경부암 $20입니다. 카트리지 원가는 모두 동일하기에, 적응증이 말라리아→BCM→암 쪽으로 나아갈수록 수익성이 개선되는 구조입니다. 특히 동사가 가지고 있는 PAP Smear 관련 기술력(AI, 고체 카트리지, 자동화)은 유방암, 갑상선암, 췌장암도 동일한 방식으로 진단이 가능합니다. 그렇기에 앞으로 유방암, 갑상선암, 췌장암으로도 AI 진단의 범위를 넓혀나갈 예정입니다.

동사는 7월 4일 702만 주 가량을 유상증자하여 227억 원을 조달하기로 결정합니다. 현재 동사의 총 주식수는 1,140만 주이기에 기존 주식 수의 무려 60%가 넘는 물량을 희석시키는 셈입니다. 대부분의 조달자금은 연구개발자금과 운영자금으로 활용됩니다.

기존 주식 수의 무려 60%를 증자하는 셈이기에 단기적으론 EPS 훼손이 불가피하나, 개인적으로는 회사가 장기적으로 성장하기 위한 나쁘지 않은 증자로 판단하고 있습니다. 말라리아, BCM, 자궁경부암 사업이 본격화된만큼 마중물로서 작용할 자금을 시장에서 모집할 필요성이 있었던 것입니다. 유상증자로 인한 단기 변동성은 불가피하겠지만, 회사의 장기적 EPS 상승을 위한 선택이었다고 생각됩니다. 특히 최근 시장의 트렌드가 유상증자 등 오버행 물량을 크게 신경쓰지 않고 주가가 오르는 진단 기업이 많은 편이라(EX: 지노믹트리, 루닛, 뷰노), 유상증자 물량이 시장에 오히려 큰 영향이 없을 수도 있겠습니다.

기업가치 비교군 등 이모저모

혹자는 노을이라는 기업이 지금까지 의료AI기업으로 각광받지 못한 이유를 궁금해할 수도 있을 것 같습니다. 크게 두 가지 이유입니다. ① 지금까지 한동훈 관련주라는 테마에 엮여있었고, ② IR에서 이전까지 의료AI 기업이라는 것을 적극적으로 부각하지 않았기 때문입니다.

① 노을의 이선지 사외이사가 한동훈 장관과 서울대 법대, 콜롬비아 로스쿨 동문이라서 한동훈 관련주로만 부각받았습니다. 그리고 ② 노을 측에서는 자기들이 비교군으로 의료AI 기업인 뷰노/루닛과 함께 평가받는 것으로 생각했다가, 이번 유상증자를 계기로 여의도 미팅을 진행하면서 동사의 비교군으로 씨젠과 SD바이오센서를 뽑는 애널리스트를 보고 놀랐다고 전해집니다. 그만큼 지금까지 동사는 시장에 적극적인 PR을 하지 않았는데, 이번 유상증자를 계기로 PR할 유인이 생긴만큼 앞으로의 IR에서도 의료AI 기업으로 시장에 알릴 예정입니다.

동사는 한국인공지능협회가 뽑은 국내 10대 AI 기업으로 의료AI 분야 내 뷰노, 제이엘케이와 함께 선정되었습니다. 이에 비교군으로 충분히 뷰노(시가총액 7,000억)와 제이엘케이(시가총액 5,600억)를 뽑을 수 있을 것 같습니다. 모두 의료AI라는 테마와 함께 거대한 시세가 완성되어가고 있는 기업입니다. 동사 역시 의료AI 섹터 내에서 내년 흑자전환이 굉장히 유력한 상황인데, 동사는 특히 가파르게 증가하고 있는 수주잔고로 성장세가 증명되고 있다는 측면에서 이들 기업보다도 낮은 밸류를 줄 이유가 없어보입니다. 나아가 동사는 애시당초 타깃 시장이 국내에 한정되어 있지 않다는 점에서도 긍정적입니다.

특히 인도 내로 폐결핵 진단 사업을 진출하려 하고 있는 진시스템(시가총액 2,200억)과도 비교해볼 수 있겠습니다. 진시스템 역시 인도향으로 매출이 전혀 발생하지 않고 있음에도 불구하고 사업의 가시성 하나만으로 시가총액 2,200억 원을 달성했습니다. 그러나 동사는 말라리아 진단 향으로 벌써 150억 원의 수주잔고를 기록하고 있어, 진시스템을 뛰어넘는 밸류를 부여할 필요가 있어보입니다.

동사는 흥미롭게도 우리나라 첫 우주인인 이소연 박사가 사업개발과 파트너십 담당(managing director)으로 일하고 있습니다. 이소연 박사의 원전공이 생명과학이었기에 관련성이 상당하다고 보여지며, 특히 우주인이라는 타이틀 덕분에 미국 내 영업망을 강화하는 데에 수월하리라 생각됩니다.

[인터뷰] 한국 첫 우주인 이소연 박사, 국내 바이오기업의 해외 진출 돕는다 인터뷰 한국 첫 우주인 이소연 박사, 국내 바이오기업의 해외 진출 돕는다 말라리아 진단 기술 개발한 노을에 합류 우주개발은 잘하는 분야에 집중 필요 조선비즈 조선비즈

저는 여러 의료AI기업들을 공부해왔지만, 동사와 같이 ① 수많은 레퍼런스를 보유하고 있고(WHO,질병관리청  등), ② 내년도 흑자전환을 가파른 수주잔고로 강력하게 예고하고 있으며, ③ 엔비디아와 빌게이츠와 연줄이 닿아있는 의료AI 기업은 처음 발견했습니다. 그럼에도 불구하고 한동훈 관련주라는 낙인(?)과 소극적인 IR 때문에 지금까지 낮은 밸류에이션을 받아왔습니다. 그러나 이제는 한동훈 관련주라는 딱지에서 벗어나고 있고, IR도 동사를 의료AI 진단 업체로 적극적으로 소개하고 있는만큼 회사에 구조적인 변화가 일어나는 것으로 보입니다. 현재 시가총액이 약 1,000억 원 무렵인데, 유상증자로 희석되는 물량을 감안하더라도 의료AI 기업 중에서 가장 저평가된 기업이지 않을까 생각됩니다.

개인적으로는 시가총액 5,000억까지 바라보고 있습니다. (앞으로 유무상증자가 있을 예정이라, 시가총액 5,000억에 위치했을 때의 주가 수준 계산이 어렵네요...ㅠ  노을은 앞으로 유상증자로 주식수 700만 주가 증가하고, 그 이후엔 무상증자로 주식 수가 두 배 증가합니다. 노을이 현재 시가총액 1,100억 무렵인데, 제가 목표로 하는 시가총액은 5,000억 이라는 점을 알아주시면 될 것 같습니다. 목표주가는 일단 현재 주식수 기준으로 시가총액 5,000억 수준을 계산했습니다.. ) 감사합니다.