AI 기반 헬스케어 산업 투자확대 제약바이오산업에서 가장 부가가치가 높은 ‘신약개발’ 은 금전적으로도 많은 투자가 필요 하지만 시간싸움이 관건이다. 신약개발 단계에 AI 플랫폼을 접목시키면, 빅데이터를 기반 으로 1)신약 연구개발 기간을 단축시킬 수 있고, 2)유효성이 낮은 후보물질 제외로 개발비 용을 절감시킬 수 있다. 여기서 연구개발 기간을 단축시킨다는 것은, 경쟁사 대비 빠른 후 보물질 발굴과 개발속도를 통해 first player가 될 수 있다는 뜻이다. 코로나바이러스로 인 해 first player, 혹은 second player의 압도적인 점유율을 확인할 수 있었다. 그에 따라 2020년 이후 국내외 빅파마들의 AI 플랫폼 공동개발 계약과 자체 플랫폼 구축이 급증했 으며, 미충족수요가 큰 질환에 대한 AI플랫폼 접목과 단백질 구조 프로그래밍이 제약바이 오 산업의 트렌드로 자리잡고 있다. 글로벌 제약바이오 산업에서 가장 주목받는 분야는 AI가 지속적으로 선정되며, 벤처 캐피탈과 정부의 투자 또한 확대되고 있는 상황이다. 동사의 AI 기반 플랫폼 후보물질발굴: 면역항암제 STB-C017 신기술의 등장에는 반드시 레퍼런스와 상용화 가능성이 보여야만 다음 단계로 성장할 수 있다. 유전자가위가 처음 등장했을 당시, 유전자가위를 접목시킨 후보물질이 임상단계에 진입하거나 데이터가 오픈 될 때 모든 관심을 받았던 것과 유사한 상황이라 판단한다. 동 사의 대표 AI 플랫폼인 DeepMatcher를 사용하여 발굴한 첫 후보물질 STB-C017의 전 임상 데이터가 오픈 되었다. STB-C017은 IDO/TDO 이중저해 면역항암제로, 면역관문억 제제와 병용투여로 적합한 물질이다. IDO와 TDO는 다수의 종양세포에서 발견되는 단백 질 효소이며, 면역억제성 종양미세환경의 핵심역할을 하는 키뉴레닌(Kyn)을 축적해 면역 항암제의 치료를 억제하는 것으로 알려져 있다. STB-C017과 PD-1, CTLA-4억제제를 3중병용투여시에 60%이상의 완전관해(CR)가 확인되었고 암세포를 공격하는 면역세포인 CD8+ T세포의 종양 침윤이 증가 했으며 생존율은 89%로, 기존 IDO단독 억제제 대비 탁월한 치료 반응률을 증명해낸 결과이다.