미국 주식/기획 연재

ARK BIG IDEAS 2025 - 11. Multiomics

미주동석스 2025. 2. 6. 10:26

출처 : https://www.ark-invest.com/big-ideas-2025

 

1. 다중오믹스(Multiomics)의 부상: 생물학적 정보를 통합적으로 해석

다중오믹스(Multiomics)란 유전체(Genome), 전사체(Transcriptome), 단백체(Proteome), 대사체(Metabolome) 등 여러 생물학적 층위를 통합적으로 분석하는 접근을 의미합니다.

  • ARK는 이런 접근을 통해 의료·제약 산업 전반에서 진단 개선, 신약개발 가속화, 비용 효율 극대화가 가능하다고 주장합니다.
  • 특히 AI(인공지능)와 결합해, 질병을 더욱 정교하게 분류·예측하고, 치료제 개발에 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다.

ARK의 2030년 주요 예측

  • 암 모니터링 시장(혈액 검사 등)이 10배 성장
  • 스크리닝 생산성이 20배 향상
  • 신약 상업화 속도 1.6배(약 4년→2.5년 등)
  • 개발 비용 4배 감소
  • 연구개발(R&D) 수익률 5배 상승
  • Multiomics 분석 성능이 같은 비용 대비 1,000배 향상

2. 생물학적 정보의 세 가지 층위: 시퀀스(Sequence)·구조(Structure)·시스템(Systems)

  • Sequence Layer(서열 정보)
    • DNA, RNA, 단백질을 구성하는 ‘선형’ 배열(염기서열, 아미노산 배열)
    • 대표 기업: 일루미나(Illumina), 옥스퍼드 나노포어(Oxford Nanopore), 팩바이오(PacBio) 등
  • Structure Layer(구조 정보)
    • 3차원적으로 접힌 단백질·핵산 구조
    • 예: AlphaFold(DeepMind)는 단백질 구조를 예측해 연구 생산성을 비약적으로 높임
  • Systems Layer(시스템 정보)
    • 세포 내 분자들의 동적 상호작용 (전사체·단백체 발현량, 대사체 변화 등)
    • 싱글셀 유전체학, 단일세포 단백질체 분석 등으로 생물학적 복잡성을 정밀 관찰

이 3가지 층위가 서로 긴밀히 연결되면서, 생명현상을 종합적으로 이해하게 됩니다.

3. DNA 시퀀싱·합성 비용의 급격한 하락

 시퀀싱(Sequencing) 비용

  • 지난 35년간 DNA 시퀀싱 비용이 100억 배(10¹⁰)나 감소했습니다.
  • 기존에 모어의 법칙(Moore’s Law)으로 예측했던 속도를 훨씬 뛰어넘는 수준이라고 평가됩니다.

 합성(Synthesis) 비용

  • DNA 합성 비용도 10만 배(10⁵) 하락했으며,
  • ARK는 2030년경에는 추가로 1,000만 배(10⁷) 가까이 내려갈 가능성이 있다고 전망합니다.
  • 트위스트 바이오사이언스(Twist Bioscience) 등은 실리콘 기반 DNA 합성 기술로 소량 시약 사용, 병렬화 등을 통해 비용 절감을 추진 중입니다.

4. 분석(Computational) 생산성의 비약적 발전

  • 인간 유전체 분석(2001년→현재)
    • 2001년에는 인간 유전체 하나를 분석하는 데 약 180일이 걸렸으나, 현재는 10분 이내로 가능한 수준에 이르렀습니다.
    • 과거 한 개 유전체 분석 비용으로 지금은 14억 개 유전체를 분석할 수 있다는 의미입니다.

  • 데이터 폭증
    • 시퀀싱 비용이 떨어질수록 유전체 데이터는 기하급수적으로 늘어날 전망입니다.
    • 예를 들어, 영국 바이오뱅크(UK Biobank)는 50만 명 환자 데이터를 보유해 15조 토큰 이상의 텍스트 데이터 양을 능가하는 거대한 유전체 정보를 축적 중입니다.
    • 전 세계 신생아를 대상으로 표준 시퀀싱이 이루어진다면, 데이터 규모가 현재 대비 최소 1,000배 이상 커질 수 있습니다.

5. 단일세포 분석(싱글셀, Single-Cell)과 AI: ‘가상 세포’ 시대의 도래

  • 싱글셀 유전체학 비용
    • 웰당(1 cell 분석당) 비용이 빠르게 떨어져 현재 0.01달러 수준까지 도달했고, 더 낮아질 전망입니다.
    • 기업 사례: 텐엑스 지노믹스(10x Genomics), 스케일 바이오(Scale Bio) 등이 대규모 단일세포 실험을 추진 중입니다.

  • 가상 세포(Virtual Cell)
    • ARK는 다중오믹스+AI+싱글셀 기술을 결합해, 실제 세포의 상호작용·반응을 컴퓨터 상에서 시뮬레이션하는 “가상 세포”가 신약개발 패러다임을 바꿀 것으로 예상합니다.
    • 실험실(“웻랩”) 실험 횟수를 대폭 줄이고, 특정 약물이 세포에 미치는 영향을 정교하게 예측할 수 있음.
  • AlphaFold의 구조 예측 혁신
    • 구글 딥마인드(DeepMind)의 AlphaFold는 단백질 구조 예측을 극적으로 앞당겼고, 현재 다중 단백질 복합체, RNA·단백질 상호작용, 번역후변형(PTM, post-translational modifications) 예측 등으로 확장 중입니다.

6. 암 진단과 모니터링: MRD 검사와 다중 암 스크리닝

 MRD(Minimal Residual Disease) 검사

  • 재발성 암을 영상 기법(CT·MRI)보다 최대 20개월 먼저 감지할 수 있어, 암 환자 관리 패러다임을 바꿀 수 있습니다.
  • 그러나 미국 내 대상 환자 중 불과 10%만 검사비 지원을 받는 실정이며, 이는 곧 엄청난 성장 잠재력을 의미합니다.
  • ARK에 따르면, MRD 검사가 광범위하게 도입되면 영국 바이오뱅크 데이터의 700배 이상에 달하는 유전체 정보를 생성할 수 있습니다.

 다중 암 스크리닝(Multi-Cancer Screening)

  • 혈액 검사를 통한 ‘리퀴드 바이옵시’ 기술이 여러 종류 암을 동시에 선별할 수 있게 합니다.
  • 현재 가던트 헬스(Guardant Health)는 대장암 스크리닝용 ‘Shield’ 검사를 FDA 승인받았으며, 향후 타 암종으로 확장 시 미국에서만 시장 규모가 2배 이상 성장할 수 있습니다.

7. 신약개발 혁신: ‘셀프-드라이빙 랩(SDL)’·오가노이드 등

  • 셀프-드라이빙 랩(Self-Driving Lab)
    • 다중오믹스 툴, 자동화 로봇, 대규모 언어 모델(LLM) 등을 결합하여 실험 설계부터 결과 해석, 후속 실험 설계까지 자동으로 진행하는 통합형 연구 플랫폼
    • Recursion Pharmaceuticals는 이미 ~200배에 달하는 생산성 향상을 보고하고 있습니다.

  • 차세대 전임상 모델: 장기 칩(Organs-on-Chips)
    • 2D 세포 배양이나 동물 모델이 예측력이 낮았던 문제를 극복하기 위해, 미세유체학(microfluidics), 3D 바이오프린팅, 오가노이드 등을 활용해 인체 생리학과 유사한 실험 환경을 구축
    • AI로 대규모 데이터를 분석해 환자 맞춤형 약물 반응도 예측 가능

8. 신약개발 기간 단축이 가져올 특허가치 상승

  • 개발 기간 단축
    • 일반적으로 신약개발은 10~15년 소요되는데, AI·다중오믹스를 활용하면 이를 4~5년 이상 단축할 수 있다고 ARK는 전망합니다.
    • 그 결과, 특허 보호 기간 중 수익 창출 기간이 늘어나면서 지적재산권(IP) 가치가 70~80% 증가할 수 있습니다.

  • 비용 절감과 수익 극대화
    • 기존 신약개발 모델은 수십억 달러의 투자로도 실패 확률이 높았으나, AI 기반 ‘가상 세포’·‘셀프-드라이빙 랩’을 적용하면 연 수억 달러 규모 비용 절감이 가능하며, 개발 성공 시 수십억 달러에 달하는 현금 흐름을 보다 일찍 실현할 수 있습니다.

9. 생물학적 치료제(Biological Cures)의 가치 상승

  • 한 번 투여로 질병을 사실상 완치하는 혁신적인 유전자 치료 등은 기존 만성질환 관리 비용(연간 처방, 재활치료 등)을 크게 절감하거나 대체할 수 있어, 수가 측면에서 높은 가격을 매길 수 있습니다.
  • ARK 추산에 따르면, 치료제(Cure)의 평균 가격은 100만 달러 이상(희귀질환 기준)이고, 이는 만성 관리에 드는 총비용보다 훨씬 높게 책정되지만, 장기적으로 의료비 지출을 더 줄여주는 효과가 있습니다.
  • 결과적으로 기존 약 대비 20배, 일반적인 혁신 신약 대비 2.4배 높은 가치를 창출할 수 있다고 보고서는 강조합니다.

10. 전망: AI·다중오믹스가 제약/바이오 ROIC(투자수익률)를 반등시킬 것

  • AI 기술은 신약 개발 및 질병 치료 연구 개발 수익성을 높이고, 특히 임상시험 초기 단계에서 상당한 가치를 창출할 수 있습니다.
  • 제약·바이오 산업은 지난 수십 년간 R&D 생산성 저하와 함께 수익률이 정체·하락해 왔습니다.
  • ARK는 다중오믹스와 AI가 도입됨에 따라 “보다 민첩하고 혁신적인 기업”이 기존 대형 제약사를 앞지르고, 전체 산업 수익률을 다시 끌어올릴 것으로 전망합니다.
  • 적응하지 못한 전통 기업들은 기존 개발 프로그램이 뒤처지고, 출시 시점에 이미 시장이 사라지는 식의 ‘침몰 비용(sunk cost)’에 직면할 위험이 있습니다.

결론

다중오믹스와 AI의 융합은 생명과학 산업의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다. DNA 시퀀싱과 합성 비용의 급격한 하락, 컴퓨터 연산 능력의 비약적 발전, 그리고 단일세포 분석 기술의 혁신은 생물학적 정보의 통합적 이해를 가능하게 만들었습니다. 특히 시퀀스, 구조, 시스템이라는 세 가지 생물학적 정보 층위의 통합적 분석은 생명현상에 대한 우리의 이해를 획기적으로 넓히고 있습니다.

 

이러한 기술적 진보는 의료 진단과 치료 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. MRD 검사와 리퀴드 바이옵시 같은 첨단 진단 기술은 암을 기존 방식보다 최대 20개월 빠르게 감지할 수 있게 되었으며, 다중 암 스크리닝을 통해 여러 종류의 암을 동시에 선별할 수 있게 되었습니다. 더불어 셀프-드라이빙 랩과 가상 세포 기술의 도입은 신약개발 과정을 획기적으로 변화시키고 있습니다. 기존에 10-15년 걸리던 신약개발 기간이 4-5년 이상 단축될 수 있으며, 이는 특허 보호 기간 동안의 수익 창출 기간을 늘려 지적재산권 가치를 70-80% 증가시킬 것으로 전망됩니다.

 

ARK의 분석에 따르면 2030년까지 이러한 혁신이 본격화되면서, 암 모니터링 시장이 10배 성장하고 스크리닝 생산성이 20배 향상될 것으로 예측됩니다. 특히 주목할 만한 점은 한 번 투여로 질병을 완치할 수 있는 생물학적 치료제의 등장입니다. 이러한 치료제는 기존 만성질환 관리 비용을 크게 절감하면서도, 기존 약물 대비 20배, 일반적인 혁신 신약 대비 2.4배 높은 가치를 창출할 수 있습니다.

 

궁극적으로 AI와 다중오믹스의 결합은 제약·바이오 산업의 수익성을 획기적으로 개선하고, 환자들에게는 더 효과적이고 근본적인 치료 옵션을 제공할 것으로 예상됩니다. 이는 의료·제약 산업 전반에 걸쳐 대규모 경제적 가치를 창출할 뿐만 아니라, 인류의 건강과 삶의 질을 크게 향상시키는 새로운 의료 패러다임의 시작이 될 것입니다.

저작자표시