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한경GEEKS

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노보렉스

대표자: 손우성

위치: 경기도 성남시 분당구 판교역로 240(삼평동) 삼환하이펙스 에이동 302호

설립연월: 2020년 2월

홈페이지: novorex.com

메일: novorex@novorex.com

전화번호

업종: 헬스케어

주요사업: 신약개발 전문기업

C레벨 구성

인력규모(명): 0

누적투자금(억원): 105

투자단계(시리즈): Series A

투자소개서

투자사

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[테마 분석] 알파폴드3 공개에 따른 신약개발 분야의 영향과 대응

알파폴드3가 새롭게 발표되면서 인공지능(AI)을 활용한 신약개발의 A to Z가 가능해지는지에 대한 업계의 관심이 커졌다. 이전까지는 AI의 예측이 실험 결과와 일치하지 않는 한계점이 있었다. 알파폴드3가 저분자화합물 신약개발의 과정을 압축할 것으로 보지만 여전히 더 개선돼야 할 점이 남아 있다.구글의 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’ 공개와 엔비디아의 ‘바이오네모(BioNeMo)’ 플랫폼 발표로 신약개발 분야에서 알파폴드와 AI 활용도가 다시 주목받고 있다.2021년 발표된 알파폴드2는 단백질 구조 예측의 새로운 기준을 제시했다. 알파폴드2가 단백질 다량체(multimer)를 포함한 구조 예측의 정확성과 속도에서 큰 진전을 이루었다면, 알파폴드3는 더욱 미세한 단백질과 저분자 리간드의 상호작용까지 정확하게 예측할 수 있다.알파폴드2와 알파폴드3의 모델 구조(model architecture)를 비교하면, 알파폴드3는 확산모델(diffusion model)을 이용한 반복과정(iteration)을 추가한 것이 특징이다.저분자 신약개발 분야에서는 ‘디프독(Diffdock)’과 같이 확산 모델을 이용한 단백질-리간드의 바인딩 포즈(binding pose, 상호작용 형태)를 예측하는 AI 모델이 이미 활용되고 있다.알파폴드3는 기존 진화 유전 정보, 다중서열정렬(MSA) 모듈을 이용한 단백질 구조 예측과 함께 단백질-리간드 상호작용 예측을 위해 확산 모델을 추가로 활용하고 있다. 디프독은 엔비디아의 신약개발 플랫폼인 바이오네모에도 포함됐으며, 기존의 분자 결합(molecular docking)을 대체하거나 보완하는 도구로 활용되고 있다. 알파폴드2의 한계점 극복한 알파폴드3알파폴드2가 단백질 구조 예측의 혁신을 이루었지만, 여전히 해결되지 않은 문

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노보렉스, 115억원 규모 투자 유치

AI를 활용한 저분자 신약 개발 기업 노보렉스(대표이사 손우성)가 최근 115억원의 대규모 투자를 유치했다고 21일 밝혔다. 이번 투자는 기존 투자자들인 우리벤처파트너스, 컴퍼니케이파트너스, UTC인베스트먼트, BNH인베스트먼트 뿐만 아니라 새로운 투자자들인 KB인베스트먼트, 에이온인베스트먼트, 쿼드자산운용, 하나벤처스, 기술보증기금의 참여로 성사됐다. 투자는 노보렉스의 기술적 역량과 혁신적인 접근 방식에 대한 시장의 높은 신뢰를 반영하는 것으로 투자금은 연구 개발 역량 강화와 신약 파이프라인 확장에 중요한 자원으로 사용될 예정이다. 노보렉스는 인공지능 기술을 활용하여 초기 신약 후보물질을 도출하고, 도출된 후보물질을 구현하여 타겟 단백질과 실제로 결합하는지 직접 검증하는 등 차별점을 두고 전략적으로 운영 중이다. 또한 ‘인공지능이 모든 것을 해결해 주지는 않으며, 신약개발의 가장 중요한 순간은 연구자의 손에 달렸다’는 손우성 대표이사의 지론에 따라 인공지능을 활용하는 인력, 후보물질을 합성하는 인력, 후보물질과 결합하는 단백질을 생산하고 이를 확인하는 인력, 그리고 개발된 물질을 조기사업화 할 수 있는 임상 및 BD인력까지 각각 갖추고 있다. 특히 제약사에서 글로벌 파마에 기술이전에 성공한 경험이 있는 우수한 인재를 갖추고 있는 것으로 알려졌다. 노보렉스는 글로벌 신약 개발의 최전선에서 활용되는 Fragment-Based Drug Discovery(FBDD) 전략에 중점을 두고, 신약 개발에서의 섬세한 검증 데이터가 기술 이전의 실질적인 가치를 결정한다는 운영 철학 아래 운영 중이다. 서울대학교 약학대학 출신인 손우성 대표이사는 인공지능을 활용한 1세대 신약

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“새로운 도구(기술)가 등장하면 도구 자체가 주목받지만 이후 보편화되면 어떻게 사용하느냐가 더 중요해집니다.” 바이오헬스케어 전문 벤처캐피털인 BNH인베스트먼트가 14일 주최한 ‘BNH 인사이트 세미나’의 연사로 나선 손우성 노보렉스 대표는 “인공지능(AI) 신약개발사의 (구조)예측이 정확해질수록 이를 검증하는 단계의 중요성이 커지고 있고, 검증에 대한 기술력을 갖춘 기업이 대세가 되고 있다”고 밝혔다. AI 신약개발의 신호탄은 IBM이 쏘아올렸다. 인공지능 ‘왓슨’에 기반한 ‘IBM 왓슨 헬스’를 2018년 선보이면서부터다. 하지만 IBM의 신약개발 AI 서비스는 오래가지 못했다. 관련 서비스의 효과가 미비하다는 시장의 평가와 더불어, IBM은 수익성이 부족하다고 판단했다. 결국 IBM은 2019년 관련 서비스를 종료했다. 이후엔 ‘춘추전국’ 시대가 열렸다. 잘 알려진 슈뢰딩거를 비롯해 AI 신약개발을 간판으로 내건 기업들이 우후죽순 등장했다. 국내에도 스탠다임을 비롯한 여러 신약개발사들이 설립됐다. 손 대표는 “IBM 왓슨 헬스케어 등장 이후 많은 AI 신약개발사들이 등장했다 문을 닫기를 반복했다”며 “지금까지 생존하고 있고 기술이전(LO)과 대규모 투자 유치 등으로 존재감을 키워나가고 있는 기업들의 공통점은 검증능력”이라고 강조했다. AI에 기반한 구조 예측 능력이 전반적으로 상향평준화되고 있는 만큼 이에 대한 검증 능력을 갖춘 기업들이 살아남았다는 의미다. 손 대표는 대표적인 예시로 영국의 익사이엔시아와 미국 리커전을 들었다. 그는 “익사이엔시아는 AI는 그저 신약개발을 위한 도구 중 하나로만 사용하고 실험실 데이터와 인체 데이터에 기반한 신약개발을 하

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“글로벌 제약업계에서 신약개발 과정 중 결합 적합성(target engagement) 확인은 신약개발 중 필수적인 단계로 자리잡고 있습니다. 직접 임상을 해보지 않으면 알 수 없는 부작용 중 상당부분을 미리 예측할 수 있어 신약개발의 불확실성을 해소할 수 있죠. 국내에선 노보렉스가 유일하게 여기에 대응한 신약개발을 할 기술과 인력을 갖췄습니다.” 10일 한경바이오인사이트와 만난 손우성 노보렉스 대표는 이같은 자신감을 드러냈다. 결합 적합성은 약물 설계 당시 예측한 표적 단백질과의 결합 위치에 실제로 약물이 결합하는 정도이다. 결합 적합성에 대한 정확한 정보를 알게 되면 약물이 예상과 다른 곳에서 결합해 의도하지 않은 부작용을 내는 ‘오프 타깃 효과’를 줄일 수 있어 글로벌 제약업계에선 이미 ‘대세’라는 게 손 대표의 설명이다. 국내에선 유한양행이 2018년 레이저티닙을 기술이전할 때 얀센에서 결합 정확성 데이터를 요구하는 사례가 있었다. 손 대표는 “당시 국내에선 이 정보를 얻을 수 있는 곳이 없어 얀센이 소개해준 독일 업체를 통해 관련 데이터를 얻어 제출했다”며 “만약 문제가 있었다면 기술이전에 변수로 작용할 수도 있었던 만큼 결합 적합성은 중요한 요소”라고 했다. 이어 “결합 적합성 정보는 신약개발의 불확실성을 줄여줄 뿐 아니라 저분자화합물로는 접근이 어려웠던 표적(언드러거블 타깃)을 공략하는 열쇠로도 주목받고 있다”고 강조했다. ‘경구용 휴미라’ 개발 나선 휴미라가 롤모델제약업계에서 흔히 쓰는 말이 있다. 약 중 제일 좋은 약은 먹는 약이라는 것이다. 정맥주사나 피하주사에 비해 복용이 편리해서다. 그럼에도 간편한 경구용 약물 대신 정

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