안녕하십니까
이번 시간에는 AI로 신약을 개발하는 미국 나스닥 기업
Recursion 이라는 회사에 대해서 말씀을 드리겠습니다
Recursion이라는 회사는 NVIDIA 가 주식을 사면서
주식에 투자를 하면서 유명세를 탔습니다
그리고 주가도 상승하는 그런 경험을 가지고 있는 회사인데요
현재 시가총액은 20억 달러를 약간 밑도는 그런 수준이고요
종업원은 약 500명 정도,설립일은 2013년입니다
Recursion의 미션은 생명작용의 코드를 해독하여 삶을 획기적으로 개선하겠다
이 미션을 달성하기 위해서 AI나 바이오 기술로 바이오 지도를 만들겠다
그리고 이 바이오 지도를 이용을 해서 질병의 복잡성을 이해를 하고
그리고 새로운 약을 새로운 접근법으로 만들겠다라는 미션을 가지고 있습니다
히스토리를 잠깐 보면 2013년도에 설립을 해서
리드 프로그램인 REC994를 확보를 했습니다
그리고 2018년도에 FDA로부터 IND 승인을 받았고요
그 다음에 2019년도 두 번째 물질을 확보합니다
그리고 2020년도에는 처음으로 Bayer와 협업을 체결을 하고요
그 다음에 2021년도에 Bayer 와의 협업을 확장을 합니다
그리고 같은 해에 Roche의 Genentech과 신경과학 및 항암 관련한
Big Pharma 두 곳과 협업을 체결을 하고
2023년 7월에 NVIDIA가 투자를 하면서 협업을 체결을 하게 됩니다
그리고 올해 1월에 모건스탠리 컨퍼런스에서
LOWE 라는 신약개발 소프트웨어를 공개를 합니다
이 소프트웨어에 대해서는 나중에 좀 자세하게 설명을 드릴 거고요
파트너십을 맺은 회사들에 대해서 계략적으로 말씀드렸는데
그 중에서도 가장 의미가 있다고 본다면 Roche
Roche가 의미가 있는 것은 선수금으로 1억 5천만 달러를 받았습니다
그래서 돈이 부족한 Recursion한테는 대단히 큰 규모의 자금을 받았다
그래서 숨통이 좀 트였다 라고 볼 수가 있을 것 같고요
이게 2021년도입니다
그리고 NVIDIA로부터는 어떻게 보면 자금은 크지 않습니다
그러나 상징적인 의미, 협업을 하면서
기술적으로 발전할 수 있는 토대를 마련했다고 볼 수가 있겠습니다
회사 사업에 대해서 간략하게 소개를 하면
Recursion의 강점이라고 하면 많은 의료 데이터를 가지고 있다는 겁니다
그래서 50PB를 현재 확보를 하고 있고요
뒤에서 계속 강조를 드리겠지만
많은 데이터를 가지고 있는 것도 중요하지만
그 데이터의 질이 어떤 데이터들이냐 하는 것이
무엇보다 더욱 중요하다고 보겠습니다
그래서 Recursion의 특징이라고 보면
인간 유도만능 줄기 세포를 통해서 분할을 시켜서 만든
약 50종류의 타입의 인간 세포를 활용해서
다양한 데이터들을 만들어낸다고 합니다
우리 몸은 약 230개 종류의 세포로 이루어져 있는데요
그중에 약 4분의 1 정도의 세포를 스스로 만들어서
데이터를 만든다고 보시면 될 것 같습니다
이 점이 Recursion의 경쟁력이고요
이러한 데이터를 만들어내기 위해서 많은 인력이 필요한데
Recursion은 중견기업이 되려고 하는 바이오텍이라고 볼 수 있는데요
인력이 약 500명입니다
그러니까 사용하는 자금이 굉장히 클 수밖에 없습니다
500명의 인력 중에 35%가 화학이라든가 생명공학을 담당하는 연구자들이고요
40%가 컴퓨터공학자
나머지가 기업 경영과 관련한 담당을 하는 부서에 속해 있습니다
따라서 많은 인력들이 아까 말씀드린 Whetlab에서 데이터들을 만들고 있고요
또한 여기서 만들어진 데이터들을
컴퓨터 안에서 강화하고 처리하는 엔지니어들이
40%를 차지하고 있다고 보시면 될 것 같습니다
그래서 우리나라 기업들의 인력들하고도 비교를 해보시면 좋을 것 같습니다
그리고 서두에서도 말씀드렸지만 무엇보다 중요한 게 데이터입니다
그래서 Recursion 뿐만이 아니라
대부분의 기술로 신약을 개발하는 회사들은
보다 좋은 데이터를 넣으면 보다 좋은 예측을 할 수 있다고 보고 있고요
마찬가지로 Recursion 도 그렇습니다
그래서 얼마나 좋은 데이터를 입력을 해줄 것이냐 라는 부분의
핵심 포인트를 가지고 연구개발을 하고 있고요
중요한 것은 Whetlab, 그러니까 실제 세포를 가지고 연구하는 실험실 연구
그다음에 이 데이터들을 바탕으로 해서 컴퓨터에 입력하는,
그리고 가공하는 단계
이 두 단계로 나누어져 있으면서
이게 계속 루프를 통해서 돌고 돌아서
신약물질 발굴의 인사이트를 제공하고 있다고 보시면 될 것 같습니다
그래서 Recursion의 의의를 본다면
첫 번째는 실험실에서 실험을 진짜로 통해서
진행을 통해서 데이터를 만들어냅니다
그래서 우리 몸과 관련한 그리고 세포들이 만들어내는 다양한 DNA라든가
RNA, 그리고 단백질, 그리고 대사체들의 관계들과 관련한 그런 데이터들을
다양한 50종류의 세포로부터 뽑아내고요
이 데이터들을 컴퓨터에 디지털화합니다
입력하고, 그리고 그 데이터를 가지고 거대 언어 모델을 교육을 시키게 됩니다
그래서 이 교육된 모델을 통해서 우리가 원하는 질문을 하고
그에 대한 대답을 찾으면서 신약물질을 발굴 하게 되는 거죠
데이터에는 두 가지 종류가 있습니다
계속 똑같은 말씀을 드리는데요
일관됩니다
그러니까 중요한 데이터, 가치 있는 데이터란 무엇이냐는 것입니다
가장 중요한 것은 NVIDIA 같은 회사들이
공개된 생명과학과 관련한 데이터들을 전부 모아서
거대 언어 모델을 교육을 시키게 됩니다
그래서 그런 공개된 언어, 공개된 데이터들, 그리고
아까 말씀드렸지만 Recursion만이 만들어내는 그런
독특한, 자체적인 데이터들
그렇죠? 아까 말씀드린 대로 다양한 세포 속에서
다양한 실험을 통해서 직접 만들어내는 의미 있는 데이터들
이거는 Recursion만이 가지고 있는 거죠
물론 다른 회사들도 가지고 있을 겁니다
그래서 내부적으로 만들어낸 그런 데이터들
이 데이터 두 개로 나눠볼 수 있겠는데요
향후에 거대 언어 모델을 통해서 신약 개발을 할 때
중점적으로 가치 있다고 생각되는
그 영역은 어느 영역이냐면
바로 내부적으로 만들어낸
확보한 데이터 속에서 신약을 발굴해내겠다는 거죠
왜 그러냐면 대부분의 공개된 데이터들은
대부분의 신약이 발굴됐을 가능성이 크고
실제적으로 많이 발굴이 됐습니다
그리고 Recursion이 내부적으로 연구개발한 그 데이터들 속에서는
아직까지 신약이 개발되지 않은 부분들이 굉장히 많죠
거의 개발이 되지 않았습니다
따라서 자체 연구개발한 그 데이터들 속을
탐사를 하면서 신약을 발굴하겠다는 겁니다
서두에, Recursion의 미션에서도 말씀드린 것 같이
바이오 지도를 만들겠다고 이야기를 하고 있습니다
이 바이오 지도의 층을 본다면
먼저 DNA, 그 다음에 DNA가 만들어내는 전사체들
그리고 전사체로부터 번역이 된 단백질들
그리고 세포 단위, 그리고 조직 단위, 기관 단위
그리고 실제 임상에서 벌어지고 있는 그 데이터들
그래서 이 각 층간에 숨어있는
거대한 생물학의 비밀을 해독을 해서
계층 간, 혹은 계층 속의 관계를 명확하게 하겠다는 거죠
그리고 이것을 이해한 거대 언어 모델을 통해서
신약을 발굴하겠다는 게
바로 바이오 지도의 핵심이라고 보겠습니다
Recursion이 타겟팅하고 있는 시장은 어떤 시장이냐면
바로 신약 개발 분야입니다
그러니까 우리가 신약을 아주 좀 더 싸게,
그리고 빨리 만들어줄게 라고 하는 거죠
그러면 Big Pharma 등이 어느 정도의 연구개발 자금을 사용하고 있는지를 알아야 될 텐데요
Big Pharma 10개 기준으로, 탑10으로 본다면
한 개 회사당 약 우리나라 돈으로 14조 원 정도를 1년에 사용하고 있습니다
어마어마한 자금이라고 볼 수가 있겠는데요
하나의 항암제를 개발하기 위해서는 약 10년 이상, 그리고 2조 원의 자금이 들어갑니다
Big Pharma 같은 경우에는 임상, 생산만 약 30개 정도를 매년 진행을 하고 있는 거예요
정말 어마어마한 회사들이다라고 볼 수가 있습니다
그래서 매년 사용하는 이 14조 원을 줄이면서
예를 들어 10% 줄인다 그러면 1조 4천억 원이지 않겠습니까?
그래서 그 중에서 일정 부분을 수출을 하더라도,
받는다 하더라도 굉장히 큰 자금일 수밖에 없습니다
Recursion, NVIDIA 모두 이 시장을 노리고 있다라고 보시면 될 것 같습니다
그래서 중요한 것은
어떤 약물을 얼마나 빨리 효과적으로 만들어내느냐를
증명을 하는 게 대단히 중요하다는 거죠
아직까지 증명을 하지는 못했습니다
그러면 신약을 발굴 하는 프로세스를 정리를 해보면
아까 말씀드린 대로 NVIDIA 같은 회사들이
그리고 대부분의 AI 관련한 AI로 신약을 개발하는 회사들은
기존의 시장에 나와 있는,
이미 공개된 그런 데이터들을 모두 다 수집을 해서
기본적으로 그 데이터들을 학습한 기초 거대 언어 모델을 만듭니다
NVIDIA도 만들죠
그래서 그 거대 언어 모델들을 판매를 하고 있는 겁니다
그러면 그걸 사용한다는 것은
새로운 신약 물질을 발굴하는데 엣지가 있다고 볼 수는 없습니다
그래서 아까 Recursion 처럼 자기 자신들이 만들어낸 자체 데이터들을 따로 학습합니다
그래서 이걸 Fine Tuning이라고 부르는데요
자체 데이터로 기초 언어 모델을 다시 학습시킵니다
이때 NVIDIA 의 BioNeMo라는 모델이 다시 도움을 주게끔 되어 있습니다
그리고 이렇게 학습을 끝내는 모델들은 완성된 모델이 되겠죠
그래서 물질을 모델링할 때 적극적으로 사용할 수 있는
그런 자격을 갖춘 모델이 된다는 거죠
이렇게 NVIDIA는 기초적인 모델을 만든 다음에
Recursion의 AI를 활용해서
조금 전에 말씀드린 그 AI를 활용해서
좀 더 강력한 생성형 AI용 클라우드인 BioNeMo에서
Recursion의 생성형 AI 모델을 활용하게 됩니다
이 모델을 다른 회사들에게 라이센싱을 하겠다는 계획을 가지고 있는 거죠
NVIDIA의 클라우드 기반한 BioNeMo를 조금 더 살펴보면
아까 말씀드린 기초 거대 언어 모델을 만든 다음에
각 회사들은 자체적인 데이터로 다시 학습을 시키는 파인 튜닝을 하게 됩니다
이때 BioNeMo가 도움을 주게 되는 거죠
그럼으로 인해서 각 회사들은 자기가 만들고 싶은 거대 언어 모델을 갖게 됩니다
이 거대 언어 모델은 예를 들어서 Amgen이다 그러면
Amgen만이 가지고 있는 거대 언어 모델이 되겠죠
Recursion 의 밸류업을 보면
Recursion 은 아까 말씀드린 대로 신약 개발을 하기 위해서는
10년 이상 그리고 20억 달러 이상의 자금이 필요로 하는데
기존의 임상 진입을 위한 IND
그러니까 신약 물질을 발굴해서 임상에 들어가기 전까지
개략적으로 한 2,500만 달러 정도가 들어가는데
이 자금을 1,000만 달러 정도로 줄일 수 있다고 이야기를 하고요
개발 기간, 무엇보다 신약 개발은 시간이 중요하죠
먼저 선점을 하는 게 중요하기 때문에 시간이 대단히 중요합니다
그래서 자금도 줄일 뿐만 아니라 시간도 3분의 1로 단축합니다
전체적으로 보면 3분의 1 정도 비용과 시간을 단축시킬 수 있다고 이야기를 하고 있습니다
그리고 올해 1월에 추가적으로 발표한 LOWE라는 소프트웨어
차세대 거대 언어 모델에 대해서 잠시 소개를 해드리면
아까 말씀드린 대로 실험실에서 실제 데이터를 만들고
그 실험 데이터를 가지고 컴퓨터 안에 저장하는
디지털화하는 작업들을 하게 되어있습니다
그리고 이 작업들이 계속 순환을 하면서
데이터들을 조금 더 보강하고 확보를 해나간다고 볼 수 있는데요
이 과정을 통합하는 소프트웨어가 LOWE라고 합니다
그리고 이 LOWE라는 거대 언어 모델을 보강시키는 언어 모델이
Matchmaker라는 단백질과 ligand 간에 상호작용하는
그런 거대 언어 모델을 추가적으로 사용하고 있고요
또 한 가지는 Phenom-1이라는 모델도 같이 들어가 있습니다
이 Phenom-1이라는 모델을 보면 정말 대단하다는 것을 느낄 수 있습니다
이것은 제한된, 예를 들어서 세포에 영상 정보를 넣고
우리가 볼 수 없는 그 영역을 보여달라고 하면
이 Phenom-1 모델이 실질적으로 보여지게 됩니다
이 원리는 수억 개의 파라미터를 활용한 거대 영상 아키텍처를 사용하고 있기 때문에
그런데 실질적으로 75%가 가려져 있는,
그러니까 25%만 영상을 제공하고 원래 영상을 보여달라고 하면
25%를 가지고 100%의 영상을 구현해내는 그런 기술입니다
따라서 우리 과학자들이 볼 수 없는 영역까지도 AI로 볼 수 있다는 것은 참 대단하고요
이런 기술을 가지고 인간이 볼 수 없는 세포의 영역까지도 관찰할 수 있다는 측면입니다
따라서 향후에 개발하는 속도가 굉장히 빨라질 것이라는 것을 우리가 예감을 할 수 있는 거죠
그래서 아까 말씀드린 대로 DNA부터 RNA, 단백질, 그리고 실제 임상 데이터들
이 관계들을 우리가,
데이터들이 워낙 많기 때문에 통합해서 우리가 인지할 수는 없는데
그 부분들을 AI가, 즉 거대 언어모델이 인지를 하고요
또 영상까지도 전체적으로 해석을 하면서,
우리가 볼 수 없는 것까지도 해석을 해준다라는 부분에서
향후에는 상당히 빠른 연구개발, 신약개발에서 연구개발이 되겠구나라는 부분을
우리가 인지를 할 수가 있습니다
Recursion이 개발하고 있는 파이프라인을 보면 몇 가지가 있는데
그 중에서 오늘 말씀드릴 것은 REC994라는 것입니다
이 약물은 대내해면기형, CCM이라는 질환을 치료하는 약물입니다
현재 임상 2상 단계를 진행하고 있고요
중요한 것은 올해 하반기에 임상 결과를 발표를 한다는 겁니다
이 부분이 대단히 중요합니다
잠시 살펴보면 CCM이라는 질환은 유전자 변이에 의한 건데요
CCM이라는 유전자는 CCM1, CCM2, CCM3라는
3개의 유전자가 발현이 되어서 작용을 하게 되어 있습니다
그런데 이 CCM 유전자의 돌연변이에 의해서 질병이 일어나게 되는데요
특징적인 것은 척추나 뇌의 혈관기 형성에 의한
모세혈관 구멍이 특징적이라고 볼 수 있고요
CCM의 병변은 발작이라든가 두통, 신경학적 결함을 나타내게 됩니다
현재는 마땅한 치료제가 없는 상황이고요
주로 수술요법을 진행하고 있다고 합니다
REC-994의 기전, 즉 메카니즘을 살펴보기 전에
몇 가지 단어를 정리를 하고 갈 필요가 있습니다
슈퍼활성산소라는 것이 나옵니다
활성산소라는 것은 전자를 뺏어먹는 특징을 가지고 있습니다
그래서 다른 분자, 즉 세포 안에 있는 다른 단백질들의 전자를 뺏어먹게 됩니다
그러면 그 단백질은 원래의 기능을 상실하게 되는 거죠
그러면서 그 세포는 기능을 전체적으로 상실하는
즉, 산화 스트레스를 받음으로 인해서 기능을 상실하게 됩니다
그러므로 아까 말씀드린 CCM이라는 질병이 나타난다고 볼 수 있겠는데요
정상적인 사람의 경우에는 SOD라는 효소가 나옵니다
그리고 이 효소는 아까 말씀드린 대로
CCM1부터 3라는 유전자의 발현에 의해서 SOD라는 효소가 발현이 되고
또 활성산소를 억제하는 기능을 나타냅니다
그러니까 CCM 유전자의 변이가 생겼을 경우에는 SOD라는 효소가 나오지 않게 되고
이 활성산소라는 것이 활개를 치면서
그 세포 안에 있는 다른 단백질들의 전자를 뺏어먹고 다니게 되는 거죠
그렇게 되면 세포 전체가 망가지는 기전입니다
주로 어디에서 활성산소가 생기냐면 바로 미토콘드리아라는 곳에서 생깁니다
그래서 세포를 보게 되면
그중에서 세포도 그냥 움직이지 않는 거죠
뭐든 움직이려면 에너지원이 필요한 거죠
우리도 밥을 먹지 않습니까?
그래서 밥을 먹고 당을 흡수하게 됩니다
그러면 흡수한 당은 세포 내로 가서 당이 쪼개지죠
그래서 해당 작용에 의해서 쪼개진 것들이 바로
미토콘드리아라는 소기관 안으로 들어가게 됩니다
그래서 그 안에서 ATP라는,
어떻게 보면 돈이라고도 볼 수 있고
어떻게 보면 전기, 에너지이다 라고도 볼 수 있습니다
그래서 단백질은 그냥 움직이는 게 아닙니다
단백질들이 기능을 하기 위해서는
이 ATP라는 것들을 붙여주는 것에 의해서 에너지가 강화돼서
세포 안에 있는 단백질들이 활성화되고 움직이게 되는 거죠
이때 미토콘드리아 안에서 ATP를 만들어내는 과정 속에서
활성산소가 많이 만들어지게 되는 겁니다
그래서 미토콘드리아 안에 있는 활성산소를 억제하는 기전이 바로
Recursion의 REC994라는 겁니다
아까 말씀드린 대로 정상적인 사람들 같은 경우에는
CCM1,2가 만들어지면서 다시 이 단백질들이
FOX01이라는 단백질한테 신호를 전달하게 됩니다
그러면 이 FOX01은 다시 세포에 있는 핵 안으로 들어가서
SOD2라는 유전자를 발현시킵니다
그렇게 되면 이 SOD2라는 유전자가 발현이 되어서
메신저 RNA, 단백질로 Ribosome에서 발현이 되죠
그래서 SOD2라는 효소 단백질이 만들어지게 됩니다
그렇게 되면 이 SOD2가 미토콘드리아 안으로 가서 활성산소를 억제를 하게 됩니다
그래서 결국은 정상적으로 되는데
CCM1이라는
CCM1,2 유전자가 변이가 생긴 경우에는 정보에 전달이 되지 않습니다
그래서 SOD2라는 효소가 만들어지지 않게 되고요
결국은 활성산소가 활개를 치게 됩니다
REC994 기전을 보면 직접적으로 미토콘드리아 안에 들어있는
활성산소를 억제한다고 이야기하고 있습니다
활성산소를 직접 제거하는,
우리가 경구해서 직접 약을 먹게 되면 활성산소를 억제한다는 기전입니다
이 활성산소를 억제하는 CCM 치료제로 개발되고 있는 치료 약물들의 현황을 보면
아직까지 개발 초기입니다
그래서 가장 앞선 단계가
Recursion 의 REC994가 임상 2상 결과를 발표하는 단계까지 왔고요
다른 약물들은 3개가 있는데 임상 1상 단계다, 라는 거죠
그래서 현재 임상 2상 단계가 거의 마무리가 됐고
REC994에 대한 임상 2상이 완료가 되어서
하반기에 임상 결과를 발표할 예정입니다
Recursion의 매출 현황을 살펴볼 필요가 있습니다
굉장히 꿈이 있는 업체들이 바로 AI로 신약을 개발하겠다는 겁니다
두 가지 여러분들한테 강조를 드리고 싶은 말씀은
Recursion에서도 그 한계를 분명히 이야기를 하고 있는 게
임상 전 단계까지 약물을 개발하는 데 도움을 준다
임상 단계부터는 어쩔 수가 없습니다
이거는 신약을 개발하는 것은 규제 산업입니다
그래서 임상을 건너뛸 수는 없는 거죠
임상 1상, 2상, 3상 단계는 어쩔 수 없이 거쳐야 되는 단계다
라는 것을 인지할 필요가 있습니다
그래서 AI로 신약을 개발하니까
그냥 하루아침에 뚝딱 만드는구나 라고 생각하면 절대 안 됩니다
그래서 임상 단계까지 들어갈 수 있는 약물 단계를
시간과 비용을 단축시키는 게 바로
Recursion이 하는 일이라고 볼 수가 있는 거죠
그리고 또 한 가지는
이런 업체들이 아직까지는 협업을 통해서
선수금을 받는다거나 마일스톤을 받아야 되는데
지금 기술을 이전한 지 얼마 되지 않았기 때문에
마일스톤을 받을 단계가 아직 아닙니다
그래서 선수금을 받은 정도이지 않을까 라고 생각을 할 수가 있고요
그나마 globally 가장 잘 나간다는 Recursion이
어느 정도 대차대조표 손익 계산서를 가지고 있는지를
여러분들이 분명히 인지하실 필요가 있습니다
그래야지 국내 기업들이
'아 어느 정도겠구나, 경쟁력이 있겠구나 없겠구나' 를
여러분들이 스스로 판단하실 수가 있습니다
그래서 globally 가장 잘나간다는 Recursion의 매출 현황을 보면
2021년도에 천만 달러
그리고 2022년도에 약 4천만 달러가 조금 안 됩니다
한 500억 정도 되나요?
500억 남짓입니다 500억 원,
그 다음에 2023년도에는 4,300억 달러
그러니까 얼마 매출이 늘지 않았습니다
올해도 그렇게 많이 늘 것으로 기대하고 있지 않습니다
그러니까 아직까지 매출 현황은 그렇게 크지 않다고 보시면 될 것 같고요
영업 손실 규모를 보겠습니다
2021년도에는 1억 8천만 달러, 그 다음에 2022년도에는 2억 4천만 달러
그리고 작년도에는 3억 5천만 달러,
거의 1억 달러씩 올라가고 있는 현황이고요
올해 같은 경우에는 1분기에 약 1억 달러를 이상을 사용했습니다
그래서 현금 가지고 있는 현황을 보면
작년도 말에는 약 4억 달러 조금 안 되는 자금을 가지고 있었습니다
그런데 올해 1분기가 끝난 시점에서는 3억 달러가 조금 안 됩니다
그러니까 1분기에 1억 달러 정도를 사용을 했고
현재 2억 9천 6백만 달러,
약 3억 달러 정도를 3월 말 기준으로 가지고 있습니다
그러니까 쉽게 생각하면
아 한 3분기 정도 사용하겠구나
올해 말이면 돈이 딱 떨어지게끔 되어 있습니다
그래서 그 왼쪽에 있는 제가 그려본 그래프를 한번 보시죠
보면 매출이 늘어나는 속도는 상당히 제한적입니다
그런데 영업 손실 늘어나는 속도는 기하급수적으로 늘어나면서
이 폭이 점점 커지고 있습니다
그만큼 현금이 줄어드는 속도도 굉장히 빨라지고 있다는 거죠
그래서 여기까지는 제가 보여드린 것은
혁신적이니만큼 그럴 수 있는 거 아니냐라고
충분히 볼 수가 있습니다
저도 그런 점은 충분히 인지를 하고 있습니다
그래서 현재 다른 회사들이 굉장히 빠른 속도로 시스템에 투자를 하고 있죠
따라서 다른 회사들하고 격차를 벌리기 위해서
지금 대단히 많은 돈을 투입을 하고 있는 겁니다
그래서 1분기에 약 1억 달러 정도,
1년에 4억 달러 정도
우리나라 돈으로 하면 약 5천억 원 정도를
계속해서 투자를 하고 있다는 거죠
그래서 결론을 말씀드린다면
먼저 아까 말씀드린 REC-994입니다
이 REC-994가 임상 2상 결과를
발표를 하반기에 한다고 말씀드렸습니다
3분기로 예상이 되는데요
이 REC-994에 의해서 여러 가지 투자자들은 생각을 많이 할 것 같습니다
왜 그러냐면
AI로 시장을 개발한다는 회사고
그리고 AI로 약물을 만들어냈습니다
그런데 이 약물을 확보한 시기가 언제냐면
2013년 이전입니다
그렇기 때문에 제대로 된 약물을 발굴해낸 게 아니죠
실은 그렇습니다
그래서 진짜 약물을 발굴해낸다고 하면
최근에 만들어진,
새롭게 만들어지고 있는 LLM AI 모델로 시약물질을 만들어서
그걸 임상에 올리는 게 맞죠
그래서 원래 REC-994는 최근에 발굴된 약물은 아니다라는 거예요
그럼에도 불구하고 시장에서는
REC-994에 대한 의미를 대단히 많이 부여할 가능성이 크다는 거죠
그리고 맨 앞선 리드 물질입니다
그렇기 때문에 의미가 대단히 크다는 거죠
그래서 임상 2상의 리드 물질이 성공하냐 아니냐가
그 회사에 미치는 영향은 실로 지대합니다
따라서 다른 신약 개발하고 Recursion이 대단히 훌륭하고
이 지구상에서 가장 빠른 NVIDIA와 협업을 해서
신약을 발굴하고 있다는 것까지는 모두 다 인정을 하더라도
임상 2상 REC-994 물질의 결과에 따라서
단기적으로는 주가가 휘청할 수 있다는 거죠
그런데 REC-994에 대해서 임상 2상 결과를 자신할 수 있느냐?
그러면 저 같은 경우에는 없을 것 같습니다
이유는 뭐냐면 이 CCM이라는 물질입니다
이 CCM이라는 물질은 새로운 물질이 아닙니다
기존에 나와있던 tempol 이라는 물질이구요
이 물질이 비임상, 즉 임상 전에 G모델에 투여를 했을 경우에는
제한적인 효과를 나타냈습니다
따라서 임상 단계에서 아주 혁신적인 치료 효과를 나타낼 것이냐
그러면 그거에 대한 대답을
그렇다 라고 자신감 있게 할 수 있는 근거가 전혀 없다는 겁니다
그래서 기존의 임상 2상을 성공할 확률은 약 30% 정도 됩니다
그러나 이번 경우에는 이 30%에 조금 미치지 못할 가능성이 있는 거 아니냐라는 게
제가 개인적으로 생각하는 거죠
따라서 단기적으로 이 Recursion에 베팅할 별로 이유가 없다는 거고요
만약에 임상 2상에서 좋은 결과가 나온다
그러면 주가는 뜰 겁니다
그리고 자금이 부족한 상황이기 때문에
곧바로 유상증자를 발표를 할 겁니다
그러면 주가는 자연스럽게 조정을 받게 되겠죠
제가 드리고 싶은 말씀은
투자하기 상당히 좋은 시기는 바로 그 시기다
주가가 흘러내릴 때다 라고 생각을 합니다
그래서 Recursion이 가지고 있는 신약 개발 모델의 경쟁력은
가히 가공할 만하다고 저도 생각을 하고요
장기적으로 보면 충분히 투자할 만하다고 생각을 합니다
그리고 AI 관련한 신약 개발 회사를 또 한두 개 꼽는다 그러면
반드시 Recursion이 들어갈 수밖에 없을 것 같습니다
따라서 투자하는 것은 맞다고 보는데
그 투자하는 시기는 REC-994에 대한 임상 결과
그리고 반드시 유상증자를 할 텐데
그 유상증자 발표가 끝난 다음이다 라고 생각을 합니다
이상으로 신약 개발에서 globally 가장 잘 나아가고 있는
Recursion에 대해서 말씀을 드렸습니다
여러분 경청해 주셔서 대단히 감사합니다