유안타증권 하현수. 2023년 2월 21일.

[버핏연구소=이상원 기자] 유안타증권은 NGS(차세대 염기서열 분석)의 등장으로 유전체 분석 비용이 빠르게 낮아지며 유전체 분석 정보가 급격히 증가하고 있고, 단백질 분석도 새로운 분석 기술과 딥러닝 AI를 활용한 3D 구조 예측이 가능해지고 있어 생체 분자들에 대한 데이터들이 빠르게 증가할 것으로 전망했다. ChatGPT, DALL-E 등의 트랜스포머 모델 AI는 대규모 연산이 가능해 생물학 빅데이터 분석을 가속화할 것으로 예상했다. 특히 DNA, RNA, 단백질 등에 대해 통합적으로 분석하는 멀티 오믹스 분석이 증가하고 있으며 AI 기술 발달에 따라 더욱 빠르게 증가할 것으로 판단했다.

분자 생물학적 이해가 늘어나고 멀티 오믹스를 활용한 GWAS(전체유전체 상관분석연구) 분석의 증가는 질환과 관련된 유전 변이, 단백질 등에 대한 정보와 약물 개발 타겟을 제시할 것으로 예측했다. 이어 바이오마커(단백질, DNA, RNA 등을 이용해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있는 지표) 활용 시 임상 성공률을 높일 수 있어 바이오마커 동반 임상 시험 비중은 더욱 증가할 것이며, 예측도 높은 바이오마커가 중요해질 것으로 판단했다.

RNAi 치료제가 가지는 높은 임상 개발 성공률과 undruggable target(기존에는 약물 치료가 어려웠던 표적을 의미)에 대한 약물 개발이 가능하다는 장점은 질환과 관련된 유전자 서열 정보 증가와 함께 RNA 치료제 시장을 빠르게 성장시킬 것으로 전망했다. Alnylam, Avidity의 RNA 약물 전달 기술 성과는 간 이외 장기로의 약물 전달 기술 부재로 간 관련 질환에 한정됐던 RNAi 치료제 개발이 암, 뇌질환 등으로 확장될 수 있을 것으로 보았다. 또한 RNAi 외에도 mRNA 플랫폼 바이오 테크들이 COVID-19 백신으로 확보한 현금을 바탕으로 다수 파이프라인들의 임상을 진행할 수 있을 것으로 예상되며, 다양한 감염증 백신, 항암 백신등과 함께 치료제 시장에도 mRNA 기술이 활용될 것으로 판단했다.

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