Owkin, 프랑스 파리에 본사를 둔 인공지능(AI) 기반 바이오 기술 기업

 

1. 기업 개요

Owkin은 프랑스 파리에 본사를 둔 인공지능(AI) 기반 바이오 기술 기업입니다. 2016년 의사이자 연구원인 토마스 클로젤(Thomas Clozel)과 AI 전문가인 질스 웨인립(Gilles Wainrib)이 공동 설립했습니다. 이 회사는 AI와 머신러닝을 활용하여 신약 개발, 임상 시험 최적화, 진단 도구 개발 등을 목표로 합니다. 특히, 환자 프라이버시를 보호하면서 여러 병원 및 연구 기관의 분산된 데이터를 학습하는 연합 학습(Federated Learning) 기술에 강점을 가지고 있습니다. 이를 통해 방대한 양의 다중 오믹스(multi-omics) 데이터와 환자 데이터를 활용하여 질병에 대한 더 깊은 이해와 개인 맞춤형 치료법을 찾고 있습니다. Owkin은 현재 비상장 기업으로, 2021년 제약회사 사노피(Sanofi)로부터 1억 8,000만 달러 투자를 유치하며 유니콘(기업 가치 10억 달러 이상) 기업이 되었습니다.

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2. 주력 제품

제품/서비스명	설명	주요 특징
K Navigator	과학 연구자를 위한 AI 코파일럿	- 과학적 추론, 논문 작성, 가설 검증 지원 - 신뢰할 수 있는 데이터 소스만 활용 - 다중 오믹스 데이터 분석 및 시각화
AI Diagnostics	AI 기반 진단 도구	- MSIntuit® CRC: 대장암 MSI(미소부수체 불안정성) 검사 최적화 - RlapsRisk® BC: 초기 유방암 재발 위험 평가 - TLS Detect: 종양 림프구 구조(TLS) 유무 확인
Discovery & Development	AI 신약 발굴 및 임상 개발	- BiomarkerPLUS: AI 기반 바이오마커 발굴 - TargetMATCH: AI 타겟 발굴 - DrugMATCH: AI 약물 포지셔닝
MOSAIC	암 공간 오믹스 데이터셋	- 세계 최대 규모의 암 데이터셋 구축에 참여 - 환자 데이터를 활용하여 AI 모델 학습에 사용

 

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3. 경쟁업체 및 비교

Owkin은 AI 신약 개발 및 바이오 기술 분야에서 다양한 기업들과 경쟁하고 있습니다. 주요 경쟁사는 Recursion Pharmaceuticals, BenevolentAI, XtalPi 등이 있습니다.

구분	Owkin	Recursion Pharmaceuticals	BenevolentAI	XtalPi
기술 강점	연합 학습(Federated Learning) 기반의 분산 데이터 활용, 프라이버시 보호	자동화된 실험실 및 AI 플랫폼을 통합한 신약 발굴	AI 기반 지식 그래프(Knowledge Graph)를 통한 신약 후보 물질 발굴	AI와 양자 물리학을 결합한 신약 개발
주요 영역	신약 발굴, 임상 시험 최적화, AI 진단	신약 후보 물질 발굴	신약 발굴, 질병 메커니즘 이해	신약 결정 구조 예측, 약물 최적화
특징	환자 데이터 프라이버시 보호에 특화, 여러 기관과의 협력 용이	대규모 자체 데이터셋 구축, 신속한 실험 및 검증	방대한 양의 논문, 특허 등 비정형 데이터를 활용	높은 예측 정확도 및 혁신적인 접근 방식

 

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4. 제품 경쟁력 비교

Owkin의 제품 경쟁력은 프라이버시를 보호하며 방대한 양의 민감한 환자 데이터를 활용할 수 있다는 점에 있습니다. 다른 경쟁사들이 자체 데이터셋 구축이나 공개된 데이터를 주로 활용하는 반면, Owkin은 연합 학습 기술을 통해 여러 병원 및 연구 기관의 데이터를 한 곳으로 모으지 않고도 AI 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이는 개인정보 보호 규제가 엄격한 의료 분야에서 큰 강점으로 작용하며, 다양한 기관과의 협력을 가능하게 합니다.

• 사실: Owkin은 연합 학습을 통해 환자 데이터의 프라이버시를 보호하면서 AI 모델을 학습시킵니다.
• 주장: 이 기술은 의료 데이터 공유의 가장 큰 걸림돌인 프라이버시 문제를 해결함으로써, 경쟁사 대비 더 광범위하고 다양한 데이터를 활용할 수 있는 독점적 경쟁 우위를 제공합니다. 이를 통해 더 정확하고 개인화된 치료법 개발이 가능해집니다.

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5. 매출, 영업이익, 인당 매출

Owkin은 비상장 기업으로 정확한 매출, 영업이익, 인당 매출 등의 재무 정보는 공시되지 않습니다. 다만, Tracxn에 따르면 2020년 1,220만 달러의 매출을 기록한 바 있으며, 이후 사노피, 브리스톨-마이어스 스퀴브(BMS) 등 대형 제약사와의 파트너십을 통해 상당한 수익을 창출하고 있을 것으로 예상됩니다.

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6. 주가 현황 및 전망

Owkin은 현재 비상장 기업이므로 주가 정보가 없습니다. 따라서 적정 주가와 미래 주가 전망에 대한 판단은 어렵습니다. 하지만 AI 신약 개발 분야의 성장성과 Owkin의 기술력을 고려할 때, 향후 기업공개(IPO)를 추진할 경우 시장에서 높은 가치를 인정받을 가능성이 높습니다.

• 사실: Owkin은 비상장 기업으로 주가 정보가 없습니다.
• 주장: AI 신약 개발 시장은 지속적으로 성장하고 있으며, Owkin의 독점적인 연합 학습 기술은 대형 제약사들의 투자를 이끌어내고 있습니다. 이는 향후 IPO 시 긍정적인 평가를 받을 핵심 요소가 될 것입니다.

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7. 고객, 레퍼런스, IoT 현황

Owkin의 주요 고객은 **대형 제약사(Sanofi, Bristol-Myers Squibb 등)**와 **학술 기관 및 병원(Istituto Europeo di Oncologia 등)**입니다.

• 주요 레퍼런스:
  • 사노피(Sanofi): 1억 8,000만 달러의 지분 투자 및 9,000만 달러 규모의 4개 암 분야 R&D 파트너십을 체결했습니다.
  • 브리스톨-마이어스 스퀴브(BMS): 임상 시험 설계에 AI 역량을 적용하는 전략적 파트너십을 맺었습니다.
  • 아므젠(Amgen): 심혈관 질환 예측에 AI를 활용하는 협업을 진행했습니다.
  • 유럽암연구소(IEO): AI 기반 암 연구를 발전시키기 위한 전략적 파트너십을 발표했습니다.
• IoT 현황: Owkin은 IoT(사물 인터넷) 기술보다는 의료 데이터 네트워크 구축에 집중하고 있습니다. 이 네트워크는 병원, 연구소 등에 설치된 디지털 병리 슬라이드 스캐너, 유전체 시퀀서 등에서 생성된 데이터를 연합 학습 방식으로 활용합니다. 따라서 Owkin의 비즈니스 모델은 IoT 기기를 통해 데이터를 수집하고 분석하는 것과는 차이가 있습니다.

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8. 재무현황, 신용현황, 향후 성장성

• 재무현황 및 신용현황: 비상장 기업으로 공식적인 재무제표와 신용 등급은 공개되지 않았습니다. 하지만 2021년 사노피의 1억 8,000만 달러 투자를 포함하여 총 3억 400만 달러 이상의 자금을 조달하며 10억 달러 이상의 기업 가치를 인정받았습니다. 이는 재무 건전성 및 신용도가 매우 높은 수준임을 간접적으로 보여줍니다.
• 향후 성장성: Owkin의 성장성은 매우 긍정적으로 평가됩니다.
  • 사실: AI 신약 개발 시장은 급속도로 성장하고 있습니다. Owkin은 연합 학습이라는 독점적인 기술을 통해 데이터 프라이버시 문제를 해결하며 다수의 대형 제약사 및 학술 기관과 협력 관계를 구축했습니다.
  • 주장: 의료 데이터의 방대함과 복잡성을 고려할 때, Owkin의 연합 학습 기술은 AI 신약 개발 분야에서 독보적인 위치를 차지할 것입니다. 또한, 암, 심혈관 질환 등 치료가 시급한 분야에 집중하는 전략은 높은 시장 수요를 보장하며, 향후 더 많은 파트너십과 수익 창출로 이어질 것입니다.

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9. 10배 성장을 위한 제언

• 사실: Owkin은 AI 신약 개발 및 진단 분야에서 기술력을 인정받고 있으며, 대형 제약사와의 파트너십을 통해 안정적인 성장을 모색하고 있습니다.
• 주장: Owkin이 현재의 가치를 10배 이상으로 성장시키기 위해서는 다음 전략을 고려해야 합니다.
  • 기술 확장 및 상용화 가속화: 현재의 파트너십을 넘어, 개발된 AI 진단 도구 및 신약 발굴 솔루션을 더 많은 병원과 제약사에 상용화해야 합니다. 특히, 임상 진료 현장에서 직접적으로 활용될 수 있는 AI 솔루션을 개발하고, 이를 통해 B2B2C(Business-to-Business-to-Consumer) 모델을 강화해야 합니다.
  • 글로벌 시장 확대: 현재 유럽과 미국에 집중된 파트너십을 아시아 등 다른 지역으로 확장하여 더 많은 환자 데이터에 접근해야 합니다. 이는 AI 모델의 일반화(generalization) 능력을 향상시키고, 다양한 인종 및 유전적 배경을 가진 환자들에게 적용 가능한 솔루션을 제공하는 데 필수적입니다.
  • 수직적 통합 강화: 신약 발굴 단계에서 멈추지 않고, 직접 신약 후보 물질을 개발하고 임상 시험을 주도하는 등 비즈니스 모델을 확장해야 합니다. 예를 들어, 자회사 또는 스핀오프를 설립하여 특정 질병에 특화된 신약을 개발하고, 이를 통해 파이프라인 가치를 극대화할 수 있습니다.
  • AI 바이오 전문 인력 확보: 빠르게 변화하는 AI 기술 및 바이오 산업 트렌드에 맞춰 최고의 AI 전문가와 바이오 의학 전문가를 지속적으로 영입하고, 기술 개발에 대한 투자를 아끼지 않아야 합니다.

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종합	AI가 바이오/제약 분야에 적용될 때 투자 유망한 업체들을 분야별로 정리	바로가기
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9	Eli Lilly + Superluminal Medicines	바로가기
10	Guardant Health	바로가기
11	CRISPR Therapeutics AG,유전자가위기술 업체	바로가기
12	템퍼스 AI(Tempus AI, Inc.),미국의 헬스테크 기업	바로가기
13	아이큐비아,글로벌 데이터 과학 및 기술 전문 기업	바로가기
14	Alnylam Pharmaceuticals, Inc. (앨나이람 제약)	바로가기

 

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