엑스사이언티아(Exscientia Plc), 인공지능(AI) 기반 신약 개발 전문 기업

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엑스사이언티아(Exscientia Plc), 인공지능(AI) 기반 신약 개발 전문 기업

망고노트 2025. 9. 29. 07:20

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1. 기업 개요

**엑스사이언티아(Exscientia Plc)**는 인공지능(AI) 기반 신약 개발 전문 기업으로, 영국 옥스퍼드에 본사를 두고 있습니다. 2012년에 설립되었으며, AI와 머신러닝 기술을 활용하여 신약 후보물질의 발견 및 설계 과정을 가속화하고, 성공 확률을 높이는 것을 목표로 합니다. AI가 설계한 소분자 물질을 임상 단계로 진입시킨 최초의 기업 중 하나로 알려져 있습니다.

주요 기술: AI 기반 약물 설계 플랫폼(DesignStudio)과 자동화된 실험실 시스템(AutomationStudio)을 결합하여 '디자인-제조-테스트-학습(DMTL)' 주기를 최적화합니다.
사업 모델: 자체 파이프라인을 개발하는 동시에, 제약사들과의 파트너십을 통해 신약 개발을 진행하고 있습니다.
주요 분야: 주로 종양학(Oncology) 분야에 집중하고 있으며, 파트너십을 통해 다른 치료 영역으로도 확장하고 있습니다.

2. 주력 제품 (파이프라인)

엑스사이언티아의 주력 제품은 AI가 설계한 신약 후보물질 파이프라인입니다. 현재 개발 중인 주요 물질들은 다음과 같습니다.

제품명	타겟 질병	개발 단계	특징
CDK7 억제제 (GTAEXS617)	진행성 고형암(두경부암, 유방암, 비소세포폐암 등)	임상 1/2상	기존 물질 대비 효능, 선택성, 약동학 개선을 목표로 AI가 설계한 가역적 후보물질
LSD1 억제제 (EXS74539)	소세포폐암(SCLC), 급성골수성 백혈병(AML)	임상 1상	가역적 작용 기전과 중추신경계 투과 능력으로 'First-in-class' 또는 'Best-in-class' 잠재력 보유
PKC-theta 억제제 (EXS4318)	염증성 질환 등	건강한 자원자 대상 임상	브리스톨 마이어스 스퀴브(BMS)와 파트너십 진행 중

3. 경쟁업체 및 비교

엑스사이언티아는 AI 신약 개발 분야에서 경쟁력을 가지고 있지만, 전통적인 대형 제약사와 AI 기반 신약 개발 스타트업 모두와 경쟁하고 있습니다.

기업명	사업 영역	주요 경쟁력
엑스사이언티아	AI 기반 신약 발견 및 개발	AI를 활용한 '디자인-제조-테스트-학습' 통합 플랫폼, 빠른 후보물질 발굴, 정밀 종양학에 특화
리커젼 파마슈티컬스(Recursion Pharmaceuticals)	AI 기반 약물 발굴	방대한 생물학적 데이터셋(60PB 이상)과 AI 모델 결합, 광범위한 질병 영역 커버
아브셀레라 바이오로직스(AbCellera Biologics)	항체 발견 플랫폼	AI와 머신러닝을 활용한 항체 치료제 발견에 특화, COVID-19 항체 개발로 유명
머크(Merck), 사노피(Sanofi) 등	전통적 대형 제약사	막대한 자본력, 광범위한 R&D 인프라, 다양한 질병 분야의 오랜 경험 및 시장 지배력

4. 제품 경쟁력 비교

사실:

AI 기반의 속도와 효율성: 엑스사이언티아는 AI 플랫폼을 통해 기존 방식보다 훨씬 빠른 속도로 신약 후보물질을 발굴합니다. 예를 들어, AI가 설계한 약물(DSP-1181)은 전통적인 신약 개발에 비해 소요 시간을 1/4로 단축했습니다.
차별화된 물질 설계: 엑스사이언티아의 AI는 단순히 기존 물질을 스크리닝하는 것을 넘어, 특정 조건(높은 선택성, 특정 부위에 대한 침투력 등)을 만족하는 새로운 분자 구조를 '생성(Generative AI)'합니다. 이는 경쟁사 대비 'best-in-class' 또는 'first-in-class' 후보 물질을 만들 가능성을 높입니다.

주장:

엑스사이언티아는 단순히 AI를 도구로 사용하는 것을 넘어, 신약 개발 프로세스 자체를 AI 중심으로 재정의하고 있습니다. 이들의 통합된 '디자인-제조-테스트-학습' 루프는 다른 AI 신약 개발 경쟁사보다 더 진보된 접근법이라고 판단됩니다. 리커젼이 방대한 데이터를 통해 '가설'을 생성하는 데 강점이 있다면, 엑스사이언티아는 AI가 직접 새로운 물질을 '설계'하고 이를 신속하게 실험으로 검증하는 데 더 뛰어난 경쟁력을 가지고 있다고 볼 수 있습니다.

5. 매출, 영업이익, 인당 매출 현황

사실:

2024년 11월, 리커젼 파마슈티컬스와의 합병이 완료되어 엑스사이언티아는 독립 법인으로서의 재무 데이터를 더 이상 제공하지 않습니다. 이로 인해 엑스사이언티아의 개별 재무 현황을 정확히 파악하기는 어렵습니다.
합병 전인 2023년 기준 연간 매출은 약 **2,500만 달러(약 350억 원)**였습니다. 신약 개발 단계의 바이오 기업 특성상 대부분의 매출은 파트너십 계약에 따른 기술료와 마일스톤 지급액에서 발생하며, 지속적인 영업 손실을 기록하고 있었습니다.

주장:

신약 개발 바이오 기업의 재무 지표는 매출액이나 영업이익보다는 **현금 보유량(Cash Runway)**과 파이프라인 진행 상황으로 평가하는 것이 더 적절합니다. 엑스사이언티아는 꾸준히 영업 손실을 기록했으나, 투자 유치와 파트너십을 통해 2026년까지의 현금 흐름을 확보한 것으로 알려졌습니다. 리커젼과의 합병은 이러한 재무적 불안정성을 해소하고, 양사의 강점을 결합하여 더 큰 시너지를 창출하기 위한 전략적 선택으로 보입니다.

6. 주가 현황 및 전망

사실:

2024년 11월 리커젼과의 합병으로 인해 엑스사이언티아(EXAI)의 주식은 상장 폐지되었습니다. 현재 엑스사이언티아에 투자하기 위해서는 모회사인 리커젼 파마슈티컬스(RXRX)의 주식을 매수해야 합니다.
합병 전 엑스사이언티아의 주가는 일반적으로 변동성이 크고, 시장의 투자 심리와 임상 시험 결과에 따라 민감하게 반응하는 모습을 보였습니다.

주장:

현재 주가의 적정성: 리커젼의 주가는 엑스사이언티아의 AI 기술력과 파이프라인 가치를 반영하여 상승할 가능성이 있습니다. 그러나 리커젼 역시 여전히 영업 손실을 기록하고 있는 성장 초기 기업이므로, 현재 주가의 적정성을 판단하기는 매우 어렵습니다. 투자자들은 리커젼의 재무 건전성, 엑스사이언티아와의 통합 시너지, 그리고 파이프라인의 임상 성공 가능성을 종합적으로 고려해야 합니다.
미래 1주일간 주가 전망: 1주일 단위의 단기 주가 전망은 예측하기 매우 어렵습니다. 이는 시장의 전반적인 분위기, 경쟁사의 소식, 혹은 예상치 못한 뉴스 등 다양한 요인에 의해 좌우되기 때문입니다. 리커젼의 주가는 단기적으로 특별한 공시나 임상 결과 발표가 없다면, AI 바이오테크 섹터의 움직임과 유사하게 흘러갈 것으로 예상됩니다.

7. 고객, 레퍼런스, IoT 현황

사실:

고객 및 레퍼런스: 엑스사이언티아는 사노피(Sanofi), 브리스톨 마이어스 스퀴브(BMS), 머크 KGaA(Merck KGaA) 등 글로벌 대형 제약사들과 파트너십을 맺고 있습니다. 이는 이들의 AI 기술이 업계 최고 수준의 기업들로부터 인정받고 있음을 보여주는 강력한 레퍼런스입니다.
IoT 현황: 엑스사이언티아의 비즈니스 모델은 사물 인터넷(IoT)과 직접적인 연관성이 낮습니다. 하지만 이들의 자동화된 실험실 시스템(AutomationStudio)은 로봇 공학 및 자동화 기술을 활용하며, 이는 넓은 의미에서 '스마트 팩토리'와 유사한 기술적 개념을 적용하고 있다고 볼 수 있습니다.

8. 재무현황, 신용현황, 향후 성장성

사실:

재무현황: 리커젼과의 합병으로 인해 개별 재무 데이터는 의미가 없습니다. 리커젼의 재무 상태는 합병 시점 기준 상당한 현금 및 현금성 자산을 보유하고 있으며, 이는 장기간의 R&D 투자에 필요한 안정적인 기반을 제공합니다.
신용현황: 신약 개발 바이오 기업은 일반적으로 수익이 발생하기 전까지 높은 신용 등급을 받기 어렵습니다. 엑스사이언티아는 자체 수익 모델보다는 투자 유치와 기술 파트너십에 의존해왔습니다.

주장:

향후 성장성: 엑스사이언티아와 리커젼의 합병은 향후 AI 신약 개발 분야에서 강력한 경쟁력을 확보할 것으로 예상됩니다. 리커젼의 방대한 데이터베이스와 엑스사이언티아의 정교한 AI 설계 기술이 결합되면, 신약 개발의 성공률을 획기적으로 높이고, 개발 기간과 비용을 절감하는 시너지를 창출할 것입니다.

9. 10배 성장을 위한 제언

주장: 엑스사이언티아가 합병을 통해 10배 이상의 성장을 달성하기 위해서는 다음과 같은 전략적 노력이 필요하다고 판단됩니다.

1. AI 기술의 확장 및 상용화: 현재의 AI 플랫폼을 종양학을 넘어 다양한 질병 영역(신경계, 자가면역 질환 등)으로 확장하고, 이를 통해 파트너십 포트폴리오를 다각화해야 합니다. 궁극적으로는 AI 플랫폼 자체를 SaaS(Software as a Service) 형태로 제공하여 새로운 수익 모델을 창출하는 것도 고려할 수 있습니다.
2. 빅파마와의 전략적 파트너십 강화: 단순한 기술 제휴를 넘어, 파트너사와 공동으로 임상 시험을 설계하고 진행하는 등 더 깊은 수준의 협력 모델을 구축해야 합니다. 또한, 파이프라인의 임상 1상 및 2상 성공을 입증하여 파트너사의 신뢰를 확보하고, 지속적인 마일스톤 수익을 창출해야 합니다.
3. 독점적 파이프라인의 성공적 상용화: 자체적으로 보유한 CDK7, LSD1과 같은 유망 파이프라인을 성공적으로 임상 3상까지 진행하고, 최종적으로 상업화에 성공해야 합니다. AI 기반 신약 개발의 유효성을 시장에 확실히 증명하는 '킬러 파이프라인'을 탄생시키는 것이 가장 중요합니다. 이 단 한 번의 성공이 기업 가치를 10배 이상 끌어올릴 수 있는 결정적인 계기가 될 것입니다.
4. 데이터-AI-실험의 선순환 구조 심화: 리커젼과의 합병으로 확보한 막대한 데이터를 엑스사이언티아의 AI 모델에 효과적으로 학습시키고, 이를 통해 더 정교한 예측과 설계를 가능하게 해야 합니다. 데이터가 쌓일수록 AI의 성능은 향상되고, 이는 다시 더 빠른 실험과 정확한 결과로 이어지는 **"AI-Centric Biotech Flywheel"**을 구축하는 것이 핵심입니다.

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