Newsletter · 2026-10-08 · Ashutosh Agarwal

가상 세포가 실험실 테스트 하나를 4분의 3 줄이는 가운데, 회의론자들은 의학에서의 AI를 의심하다 - AI 신약 개발 위클리 - 2026년 10월 8일 주간

2026년 10월 1일부터 10월 8일까지 한 주간의 AI 신약 개발 위클리 팟캐스트 종합. Turbine의 가상 세포 모델 덕분에 AstraZeneca는 세포주 400개 대신 100개만 돌렸고, Sanofi는 실험실 증명이 아직 없다고 말했으며, Decoder 게스트는 의학이 AI가 스스로 결과를 검증할 수 없는 유일한 영역이라고 주장했고, Insilico의 AI 설계 신약은 3상에 진입했으며, Tempus는 개인 맞춤형 암 백신에서 역할을 키웠고, SDGR은 신고가를 찍은 뒤 회사 소식 없이 하루 만에 12.4% 하락했다.

AI 신약 개발 위클리

2026년 10월 8일 주간: 가상 세포가 실험실 테스트 하나를 4분의 3 줄이는 가운데, 회의론자들은 의학에서의 AI를 의심하다

제15호, 2026년 10월 1일부터 10월 8일까지 한 주간.

요약

• 이번 주의 큰 아이디어는 "가상 세포"였다. 살아 있는 세포가 약물에 어떻게 반응하는지 예측하는 컴퓨터 모델로, 과학자들이 일부 실험실 작업을 건너뛸 수 있게 한다. Turbine은 자사 모델 덕분에 AstraZeneca가 세포주 400개 대신 100개만 테스트하고도 약 1,200개에 대한 예측을 얻었다고 말한다. 같은 팟캐스트의 Sanofi 과학자는 아직 부족한 것이 무엇인지 솔직하게 말했다. 모델의 판단이 실험실에서 통한다는 증거다. (The AI in Business Podcast, 10월 5일)
• 논쟁은 "누가 데이터를 소유하는가"에서 "누가 답을 검증할 수 있는가"로 옮겨 갔다. Decoder에서는 AI가 소프트웨어처럼 결과를 즉시 검증할 수 있는 곳에서는 빛을 발하지만, 알아내려면 "많은 사람에게 새로운 약을 주사해야 하는" 의학에서는 정체된다는 주장이 나왔다. (Decoder with Nilay Patel, 10월 3일) Moonshots에서는 한 패널이 "제약 업계에는 엄청난 부정이 있다"고 말했다. (Moonshots with Peter Diamandis, 10월 7일)
• Insilico의 가장 유명한 AI 발굴 신약이 이제 3상에 들어갔다. CEO Alex Zhavoronkov는 Eli Lilly를 "세계에서 가장 큰 장수 바이오기술 기업"이라고도 불렀다. (BiotechTV - News, 10월 5일)
• 데이터 인프라 이야기에 또 하나의 사례가 더해졌다. Tempus AI는 Moderna와 Merck의 개인 맞춤형 암 백신에서 역할을 넓혔다. 환자별 용량을 만드는 데 필요한 유전자 시퀀싱을 맡게 된다. (Crain's Daily Gist, 10월 7일)
• 대형 제약사 내부에서 어려운 부분은 배관 작업이다. Pfizer의 새로운 "AI 스칼라" Eric Schadt는 소규모 AI 네이티브 팀이 이제 "40~50명"의 일을 할 수 있다고 말한다. 한 실험실 소프트웨어 베테랑은 상위 제약사 고객들이 AI에서 최소 5,000만 달러의 수익을 요구하며, 많은 기업이 "초기에 너무 많은 인력을 해고했다"고 말한다. (Trends from the Trenches, 10월 2일; Artificial Intelligence Podcast, 10월 6일)
• 주식: Schrodinger는 10월 6일 52주 신고가 33.78달러를 찍은 뒤 같은 날 12.4% 하락했다. 한 주를 13.4% 하락으로 마쳤으며, 어느 움직임도 설명해 줄 회사 소식은 없었다. Recursion은 10월 5일 거래량이 크게 늘며 14.9% 급등했다가 전부 반납했다(주간 -2.9%). 역시 회사 소식은 없었다. Lilly는 10월 29일 분기 실적 발표를 앞두고 애널리스트들이 목표가를 올리면서 1.6% 상승했다.

이번 주 소식

1. 가상 세포: "참고, 안내, 대체"의 사다리

이번 주 가장 유익했던 팟캐스트는 개발자와 구매자 사이의 대화였다. 가상 세포 모델을 만드는 Turbine의 Daniel Veres가 The AI in Business Podcast(10월 5일)에서 Sanofi의 Giorgio Gaglia와 이야기를 나눴다.

구체적인 결과. Turbine의 주력 제품 "ADC Intelligence"는 "AstraZeneca 같은 여러 제약사"와 함께 쓰이고 있다. ADC, 즉 항체-약물 접합체는 독성 페이로드를 암세포로 곧장 실어 나르는 항체다. Veres는 파트너들이 이제 "이전 400개" 대신 "100개"의 세포주만 돌린다고 말했다. Turbine이 "그 학습을 1,000개가 넘는 세포주로 옮길 수 있음을 보이고 검증했기" 때문에 가능하다. 그의 표현으로는 "실제 실험을 했을 때와 같은 수준의 정확도로 1,200개에서 데이터를 얻게 된다". 따라서 실험실 작업은 75% 줄고, 회사는 서로 다른 종양이 어떻게 반응할지에 대해 훨씬 넓은 시야를 얻는다.

어떤 가상 세포 주장이든 판단하는 간단한 방법. Veres는 모델을 세 단계로 나눈다.

• 참고(Inform): 모델이 "아주 높은 예측력을 갖지 않을 수 있지만" 다음에 무엇을 테스트할지에 대한 가설을 바꿔 놓는다.
• 안내(Guide): 모델이 제안한 실험을 그대로 돌릴 만큼 신뢰하며, "성공률이 더 높아진다".
• 대체(Replace): 실험을 건너뛸 만큼 신뢰한다. 실험이 "비싸고 시간이 많이 걸리기" 때문에 일부 신호를 잃는 것을 감수한다.

그는 이것이 어디까지 가는지에 대해 신중했다. "시뮬레이션을 맹목적으로 신뢰할 수 있는 실험 유형이 하나라도 있다고는 말하지 않겠습니다." "대체"에 가장 가까운 예는 세포가 사는지 죽는지를 보는 기본적인 단일 약물 테스트이며, 이는 "완전히 새로운 표적에 대한 완전히 새로운 화합물"이 아닌 경우에 한한다.

구매자의 시각. 수학 배경을 가진 Gaglia는 "일반화 가능"보다 "전이 가능"을 선호한다. 모든 것을 하려다 "모든 면에서 평범해지는" 하나의 모델을 원하지 않는다. 새로운 문제에 겨냥하는 데 새 데이터가 아주 조금만 필요한 모델을 원한다. 공급업체들이 아직 보여주지 못하는 것이 무엇이냐는 질문에 그는 이렇게 답했다. "의사결정이 실험실에서 실제로 들어맞는지는 아직... 그리고 더 좋게는 고등 생물로의 전이도 아직입니다." 그래서 제약사는 예측을 테스트하며 시간이 지날수록 신뢰를 쌓는 "랩 인 더 루프(lab in the loop)" 구성을 원하고, "그 워크플로의 전이 가능성은 아직 확립되지 않았다".

또 다른 가상 세포의 목소리. GenBio를 이끄는 카네기멜런 대학 교수 Eric Xing은 The Most Interesting Thing in AI(10월 7일)에서 자신의 회사가 "지난달... 첫 구현을 공개했다"고 말했는데, 그가 "전체론적이고 멀티모달, 멀티스케일이며 동적이고 실행 가능한 가상 세포"라고 부르는 것이다. 이는 "DNA, RNA, 단백질, 세포 형태"(형태란 세포의 모양과 구조)를 하나의 모델에 결합한다. 그의 요점은 실험실 생물학이 "침습적"이라는 것이다. "데이터를 수집하고 싶은 순간, 그 특정 재료는 이미 죽여 버린 것입니다." 디지털 사본은 "반사실적" 가정 테스트를 돌리고 되돌릴 수 있게 해 준다. 그는 또한 "요즘은 가상 세포가 많이... 유행어가 되고 있다"고 짚었고, 대부분은 한 종류의 데이터만 다룬다고 했다. 팟캐스트 요약에 따르면 그는 생물보안 위험에서 AI의 역할이 과장되었다고도 주장했다.

왜 중요한가. 지난주의 논쟁은 누가 데이터를 소유하느냐였다. 이번 주의 질문은 더 실질적이다. 어느 단계에서 모델을 충분히 신뢰해 실험실 지출을 줄일 수 있는가? Turbine의 400에서 100이라는 수치는 AI를 과학 프로젝트에서 예산 항목으로 바꿔 놓는 종류의 측정 가능한 결과다.

2. Insilico: AI 발굴 신약이 3상에 도달하고, 장수 연구라는 반전이 더해지다

Insilico Medicine CEO Alex Zhavoronkov는 보스턴의 노화 연구 및 신약 개발 회의 이후 BiotechTV - News(10월 5일)에서 현황을 전했다.

• 경로. 2019년 Insilico는 노화와 섬유증(폐 흉터)에 모두 연관된 표적 TNIK를 골랐다. "생성형 화학 알고리즘"으로 분자를 설계했고, 호주에서 최초 인체 연구와 두 건의 1상 시험을 진행했으며, Nature Medicine에 2a상 연구를 발표해 폐 기능(날숨으로 내쉴 수 있는 공기의 양인 강제폐활량으로 측정)에서 "매우 유망한 추세"를 보였다. 이제 3상 시험이 시작되었으며, 이 전통적인 폐 기능 지표를 주요 목표로 삼는다.
• 노화 데이터. Insilico는 시험의 단백질 데이터를 공개했다. "독립된 여섯 곳의 연구실"이 각자의 "노화 시계"(혈액 지표로 생물학적 나이를 추정하는 도구)에 이를 돌렸고, "여섯 개 시계 모두... 우리가 생물학적 나이를... 3~6년 되돌리고 있다는 데 동의했다". Zhavoronkov는 인과관계에 대해 솔직했다. 더 건강한 폐가 이 지표들에서 환자를 더 젊어 보이게 했을 수도 있다. "사실 우리는 모릅니다."
• 그의 프레이밍. 그는 이 약을 "현대 장수 바이오기술의 상징적 존재... 모든 약 중의 Kardashian 같은 것. 이 약이 실패하는 걸 보고 싶지 않다"고 불렀다. Insilico에는 "다른 약이 40개 넘게" 있으며, 그중 일부는 "상업적으로 훨씬 더 실현 가능하다"고 그는 말했다.
• 규제 당국. 회의에서 그는 미국 보건 당국자들과 FDA 패널이 이런 연구를 가속하는 방안을 논의하는 것을 봤는데, 22년 동안 "그런 것은 본 적이 없다"고 했다. 그는 사람들이 "조만간 극적인 기적을 기대해서는 안 된다"고 덧붙였다.
• Lilly에 대한 해석. Zhavoronkov는 Lilly를 "세계 최고이자 세계에서 가장 큰 장수 바이오기술 기업"이라고 불렀다. 그는 Lilly의 Kevin Duffin이 tirzepatide(Mounjaro와 Zepbound의 약물)가 후성유전학적 노화 시계를 되돌린다는 데이터를 발표했고, 이어 Novo Nordisk가 semaglutide가 단백질 기반 시계를 "3, 4년" 되돌린다는 데이터를 발표했다고 말했다. 그는 "저는 그들의 약 네 가지를 복용하고 있습니다"라고도 말했다.

왜 중요한가. Insilico는 AI의 도움으로 설계된 약이 대규모 전통 임상시험을 통과할 수 있는지를 보여주는 가장 분명한 시험대다. 실패한다면 이 분야가 겪은 가장 눈에 띄는 좌절이 될 것이다.

3. Tempus가 개인 맞춤형 암 백신 제조의 일부가 되다

Crain's Daily Gist(10월 7일)는 Tempus AI가 intismeran autogene에 관해 "...Moderna 및 Merck와의 파트너십을 확대했다"고 보도했다. 이는 환자 각자의 종양 유전자를 바탕으로 개별 제작하는 실험적 암 백신이다.

• Tempus는 "환자의 조직과 혈액 샘플 수집을 관리하고 개별 용량을 만드는 데 필요한 유전자 시퀀싱을 수행할" 것이다.
• Tempus는 "이 백신의 임상시험을 뒷받침한 시퀀싱 회사 Personalis를 17억 달러 규모의 거래로 인수하는 과정에 있다".
• Guggenheim 애널리스트들은 이를 "엄청난 승리"라고 불렀다. "유전자 시퀀싱이 단순한 환자 스크리닝이 아니라 제조 공정에 직접 내장되어 있기" 때문에 Tempus는 "공급망의 필수 연결고리가 되어, 제약사가 교체하기 거의 불가능한 존재"가 된다.
• 이번 거래는 흑색종에서 Merck의 Keytruda와 병용한 "고무적인 3상 임상시험 결과" 이후에 나왔으며, 두 회사는 "곧 FDA에 이 치료제를 제출할 것으로 예상된다". 승인되면 "개인 맞춤형 유전자 시퀀싱으로 만든 역사상 최초의 약이 될" 것이다.

왜 중요한가. 이는 지난 몇 호의 주제를 반복한다. 꾸준하고 반복적인 매출은 분자를 설계하는 쪽이 아니라 데이터와 인프라를 통제하는 쪽으로 가는 경향이 있다. Tempus는 지난달 Recursion의 RNA 모델을 라이선스한 바로 그 회사다.

4. 대형 제약사 내부의 AI는 어떤 모습인가

이번 주 여러 팟캐스트는 헤드라인을 넘어 기업들이 실제로 AI를 어떻게 도입하는지로 나아갔다.

• Pfizer 최초의 "AI 스칼라". Eric Schadt는 Merck, Pacific Biosciences, Mount Sinai, Pathos AI에서 일했다. Trends from the Trenches(10월 2일)에서 그는 Pfizer가 "더 네이티브한 AI 운영 모델"을 추진하면서 이 직책을 만들었다고 말했다. 그의 핵심은 일회성 도구로는 충분하지 않다는 것이다. 성과는 AI 전문가와 도메인 전문가를 긴밀한 팀으로 묶을 때 나오며, 그런 팀은 "몇 년 전 같으면 40~50명이 필요했던 일을 말 그대로 해낼 수 있다". 그의 솔직한 평가는 이랬다. "의학은 전반적으로 과학이 이 거대한 AI 혁명으로부터 혜택을 받는 수준만큼은 아직 혜택을 보지 못했습니다." 아직 스텔스 상태인 그의 새 회사는 추론형 AI 모델로 의사에게 이유를 설명하는 "감사 가능한 추적 기록"이 딸린 권고를 제공한다.
• 5,000만 달러 테스트와 해고의 실수. 실험실 소프트웨어 베테랑 John F. Conway는 Artificial Intelligence Podcast(10월 6일)에서 이야기했다. 그는 "우리의 많은 상위 제약사 고객이 특정 부서에서 최소 5,000만 달러의 수익을... 의무화했다"고 말했다. 가장 큰 실수는 "이것이 마법의 탄환이라고 생각하며 초기에 너무 많은 인력을 해고한" 것이고, 나중에 "많은 CEO와 CFO가 우리가 성급했다고 말했다". 그는 재현할 수 없는 과학의 비용을 "연 300억~500억 달러의 낭비"로 추산하며, 원인은 대개 약한 모델이 아니라 지저분한 데이터와 실험실 프로세스라고 말한다. 또 데이터가 적은 어려운 문제에는 "더 작은 모델, 그 파운데이션 모델들이 필수적"이라고 주장했다.
• 얼마나 흔한가? Off Script: A Pharma Manufacturing Podcast(10월 6일)에서 논의된 제약 제조 설문조사에 따르면 "거의 50%"의 기업이 이미 신약 개발에 AI를 쓰고 있다. 발언자는 "업계 전반에서 아주 구체적인 이점을 보기에는 아마 아직 이를 것"이라고 했다.
• 지출과 회수. Schwab Network(10월 1일)에서 한 게스트는 제약 R&D가 역사적으로 "전체적으로 마이너스 ROI"(업계가 신약이 벌어들이는 것보다 연구에 더 많이 쓴다는 뜻)였다고 짚었다. AI는 기대되는 해법이며, "Roche는 NVIDIA 칩을 3,500개 보유하고 있다".
• 실제 시간 절감. Claret Capital의 Joey Mason은 The Fiftyfaces Podcast(10월 7일)에서 어느 대형 제약사가 AI를 이용해 "특정 질병의 다음 유행이 어디서 일어날지를 예측"하고 그곳에 백신 임상시험을 배치한 사례를 설명했다. 이것이 "임상시험 과정에서 9개월을 절약해 주었다".

5. 돈은 AI로 흐르고, 라이선스 계약은 중국으로 흐른다

암 바이오기술 기업 Earli의 CEO Cyriac Roeding은 Business Of Biotech(10월 5일)에서 두 가지 놀라운 주장을 했다.

• 벤처 자금: 올해 벤처캐피털 달러의 약 87.5%가 AI로 가고 있으며, 나머지 모든 분야에는 "12.5"%만 남는다. 그는 Earli가 "바이오와 AI의 교차점"에 있어 다행이라고 했지만, 대부분의 바이오테크는 그렇지 않다고 짚었다.
• 중국: "5년 전에는 제약사 라이선스 금액의 5%도 안 되는 돈이 중국으로 갔습니다. 올해는 3분의 2가 될 것입니다." 그는 "그들은 값싼 모조품을 사는 것이 아니라 혁신을 사고 있다"고 덧붙였다. 진행자는 2030년까지 바이오기술 매출 5,200억 달러 초과, 글로벌 블록버스터 5개(연매출 10억 달러가 넘는 약), 세계 퍼스트인클래스 신약의 25% 점유를 목표로 하는 중국의 2026~2030 계획을 언급했다.
• Earli에서 AI가 맞는 자리: 암세포 안에서만 치료제를 켜는 "유전자 스위치"를 설계하는 일이다. 그는 "말 그대로... 수조 개의 조합이 가능하다"고 했고, 그래서 자연에서 부품을 빌려 오는 전통적 방법은 "통하지 않을 것"이라고 했다.

이는 발언자의 추정치이지 감사를 거친 수치가 아니므로 방향성으로만 받아들여야 한다. 지난주 Sinica의 게스트는 중국이 글로벌 아웃라이선싱의 "약 절반"이라고 했다. Roeding의 "3분의 2"는 더 높지만, 둘 다 같은 방향을 가리킨다.

6. Anthropic의 연구실: 이야기는 퍼졌고 냉소도 함께 퍼졌다

Anthropic의 생물학 연구실 이야기는 기술 프로그램에서 일반 비즈니스 팟캐스트로 옮겨 갔다. Transform NOW(10월 2일)는 Anthropic이 이미 "Bristol-Myers 같은 대형 업체들에" 도구를 공급하고 있다고 짚으며, AI 안전 기업이 자율 생물학 실험을 돌린다는 아이러니를 지적했다. TechStuff(10월 7일)에서 Kevin Roose는 Isomorphic Labs와 Anthropic의 연구실을 AI의 더 빠른 발전이 가져올 수 있는 것의 진짜 사례로 인용했다. 그는 좋은 영향과 나쁜 영향 중 어느 쪽이 이길지는 규제와 연구실 리더들의 선택에 달려 있다고도 말했다. 더 날카로운 의견은 Moonshots에서 나왔다(논쟁 참조).

낙관론과 비관론

이번 주의 질문: AI는 의학에서 정말 "실험을 대체"할 수 있을까, 그리고 제약사는 신중한 것이 맞는가, 아니면 그저 부정하고 있는 것인가?

입장 1: 의학은 답을 빨리 검증할 수 없기 때문에 다르다. Decoder with Nilay Patel(10월 3일)에서 발언자는 오늘날의 AI가 "검증할 수 있는" 디지털 작업에서는 각 단계의 결과를 지켜볼 수 있기 때문에 "비범하게 유능하다"고 주장했다. 의학은 그렇게 돌아가지 않는다. "새로운 약을 만들고 싶다면, 컴퓨터는 밤낮없이 그것들을 내놓을 수 있습니다... 하지만 새로운 약이 듣는지 검증해야 하고, 그러려면 많은 사람에게 새로운 약을 주사해야 합니다... 컴퓨터 코드를 쓰는 것과는 다릅니다. 그게 격차입니다." Sanofi의 Gaglia는 제약사 내부에서 같은 점을 짚었다. 공급업체들은 아직 자신들의 예측이 "실험실에서 들어맞는다"는 것을 보여주지 못한다(The AI in Business Podcast).

입장 2: 제약사는 부정하고 있으며, AI 연구실은 제약사가 될 것이다. Moonshots with Peter Diamandis #301(10월 7일)에서 한 패널은 어느 제약 벤처 투자자가 청중에게 "여러분 중 Claude가 설계한 약을 기꺼이 복용할 분이 몇 분이나 되십니까"라고 물은 일을 설명하며, 이를 "AI가 자기들의 치즈를 가져가려 한다는 것에 대한 행복한, 방어적인, 자각 없음"이라고 불렀다. 또 다른 패널은 제약업계를 다가오는 운석에 대한 이야기를 듣는 T-Rex에 비유했다. 가장 날카로운 주장은 Anthropic에 관한 것이었다. 제약사 CEO는 "몇 년 동안 Anthropic에서 라이선스하면 되겠지"라고 생각할 수 있지만, "Anthropic은 이미 웨트랩을 열었습니다... 그들은 [미래의 모델들을] 절대 당신에게 공개하지 않을 것입니다. 그것들을 이용해 약을 개발하고, 그 약을 팔 겁니다." 이 패널은 "5년치 컴퓨팅이 이미 예약되어 있기" 때문에 제약사들은 "앞으로 6개월 안에 공격적으로 나서야" 한다고 덧붙였다.

같은 패널에서 나온 반전. 한 Moonshots 패널은 AI 연구실의 동기에 대해 반대로 주장했다. 더 나은 AI를 만드는 일이 워낙 가치가 크기 때문에 "상위 5,000개 질병 치료" 같은 노력은 "전부 그저 마케팅"이라는 것이다. 이 견해에서 연구실은 더 강력한 AI를 만드는 데 집중할 "사회적 허락을 계속 받기 위한 마케팅 노력으로 모든 질병 치료에 몇 퍼센트를" 쓴다. 이것이 맞다면 "AI 연구실이 제약사가 된다"는 우려는 과장되었으며, 연구실의 생물학 작업은 수익보다는 홍보를 위한 것이다.

입장 3(절충): 생물학이 가장 큰 분야가 되겠지만, 임상 일정은 크게 줄지 않을 것이다. Moonshots #299(10월 3일)에서 AI 기업 Recursive(Recursion이 아님)의 창업자 Richard Socher는 "가장 큰 영역은 실제로 생물학이 될 것이라고 생각한다"고 말했다. 그는 또 약을 "미국에서 FDA 승인을 받아 대규모로 인간에게" 적용하는 데에는 "5년에서 10년에 가까운 자연스러운 지연"이 따른다고 했다. 그는 Lila Sciences를 칭찬했는데, 다른 패널은 이곳을 "발견 속도를 1,000배 높이기 위해 100만 제곱피트의 로봇 공간을 운영하는" 곳이라고 설명했다. 그는 또 줄기세포에서 림프절 오가노이드, 즉 실험실에서 키운 미니 장기를 기르는 회사(녹취록에는 "Peril Bio"로 옮겨 적힘)를 설명했다. 그는 이 회사의 테스트가 인간의 반응을 더 잘 예측하기 때문에 FDA로부터 동물 시험을 건너뛰어도 좋다는 승인을 받았다고 했다. 이는 그의 주장이며 우리가 검증한 것은 아니다. 패널은 생물학 교수들이 AI 활용에서 "정말, 정말 뒤처져 있다"는 데 동의했다.

우리의 판단. Turbine의 사다리가 논쟁의 상당 부분을 정리해 준다. "대체"는 좁고 잘 이해된 테스트에서는 이미 현실이다. "안내"는 오늘날 제약 가치의 대부분이 있는 곳이다. 새로운 표적에 대한 새로운 약을 인간에게 쓰면서 "대체"를 주장하는 진지한 사람은 없다. Moonshots의 견해는 AI가 가속하고 있는 분자 설계와, 여전히 수년간의 시험이 필요한 효능 입증을 혼동한다. 그러나 Conway의 해고 이야기와 Schadt의 "40~50명"은 모두 제약사의 운영 모델이 임상시험 일정보다 빠르게 바뀌고 있음을 보여준다.

주목할 종목

출처: FactSet 가격 데이터, 2026년 10월 8일 종가.

Recursion(RXRX): 뒷받침하는 소식 없는 왕복 장세. 주가는 10월 5일 14.9% 급등해 4.78달러가 되었고, 거래량은 약 6,700만 주로 평균 약 2,060만 주의 세 배를 넘었다. 10월 6일 장중 5.19달러를 찍은 뒤 사흘 연속 하락했으며, 10월 8일에는 7.5% 하락해 3.95달러가 되었다. 이번 주 회사 소식은 찾지 못했다. 다음 실질적 이벤트는 여전히 *11월 2일 REC-4881의 TUPELO 시험 결과 발표(REC-4881은 대장에 용종이 생기는 유전병인 가족성 선종성 용종증에 대한 실험 약물)*다.

Schrodinger(SDGR): 신고가 후 급락. 주가는 10월 5일 7.5% 올랐고, 10월 6일 52주 신고가 33.78달러를 찍은 뒤 그날 12.4% 하락한 28.90달러로 마감했다. 두 날 모두 평소보다 훨씬 많은 거래량이 터졌다. 10월 8일에는 계속 미끄러져 26.39달러가 되었다. 이번에도 이번 주 회사 소식은 나오지 않았다. 우리의 판단은 이렇다. 사업의 변화가 아니라 모멘텀과 쇼트커버링(이전 호에 따르면 주식의 약 15%가 공매도 상태) 거래가 되돌려지는 것이다. 진짜 시험은 11월 초 3분기 실적, 특히 소프트웨어 계약 가치의 성장이다.

Eli Lilly(LLY): 바빴지만 AI와는 무관. 이번 주 뉴스 보도는 다음과 같다.

• Gate Bioscience 거래 확대(10월 5일): 표적 하나를 추가하고 두 번째에 대한 옵션을 두며, 약물화가 어려운 단백질을 제거하는 Gate의 "Molecular Gate" 발굴 플랫폼을 사용한다. 총 잠재 가치는 "8억 7,000만 달러를 넘을 수 있으며" 여기에 단계별 로열티가 붙는다. Gate의 플랫폼은 AI로 설명되지 않으며, 이 거래는 TuneLab 브랜드가 아니다.
• Foghorn 파트너십 종료(10월 2일): Lilly와 Foghorn은 1상 데이터 이후 SMARCA2 분해제 FHD-909를 더 진행하지 않는다. Guggenheim은 Foghorn 목표가를 12달러에서 5달러로 낮췄고, Wedbush는 Foghorn을 중립으로 하향하고 목표가 2달러를 제시했다.
• FDA: Jaypirca가 17p 결손이 없는 1차 만성 림프구성 백혈병(CLL/SLL)에 승인되었다(10월 2일). Olomorasib는 췌장암에 대한 희귀의약품 지정을 받았다(10월 5일).
• 애널리스트: Morgan Stanley는 목표가를 1,419달러에서 1,430달러로 올렸다(10월 7일). Cantor Fitzgerald는 목표가를 1,410달러에서 1,440달러로 올리며(10월 8일) Lilly가 "프리미엄이 붙은 2027년 밸류에이션 때문에 높은 허들에 직면해 있다"고 하면서도 Zepbound, 해외 Mounjaro 매출, Foundayo가 "주가를 뒷받침할 수 있다"고 했다. FactSet 평균 목표가는 1,364.49달러다.
• TuneLab: 4주 연속 새로운 파트너나 경제 조건이 없다. 10월 29일 3분기 컨퍼런스콜을 지켜봐야 한다.
• 팟캐스트에서: Lilly는 주로 비만 약물(Stock Club, 10월 1일, 20년 동안 매년 13.6%의 매출 성장이 필요한 10조 달러 밸류에이션으로 가는 경로에 대해)과 Zhavoronkov의 "가장 큰 장수 바이오기술 기업" 발언(BiotechTV - News)을 통해 언급되었다.

파급 효과

• Tempus AI(TEM)와 시퀀싱 업체: 백신 용량마다 제조 공정에 시퀀싱을 내장하는 것은 일회성 검사보다 더 끈끈한 반복 매출 모델이다(Crain's Daily Gist). intismeran이 승인되면 모든 환자가 시퀀싱 주문이 된다.
• 가상 세포 업체 대 전통적 실험실 서비스: Turbine의 400에서 100이라는 결과는 프로그램당 세포주 스크리닝이 줄어든다는 것을 시사한다(The AI in Business Podcast). 시간이 지나면 외주 스크리닝 연구소에는 역풍이 되고, Schrodinger식 소프트웨어 지출의 논거를 더해 준다. 아직은 누구의 보고 수치에서도 보이지 않는다.
• NVIDIA: Roche의 NVIDIA 칩 3,500개(Schwab Network)는 제약사가 단순한 소프트웨어 고객이 아니라 AI 컴퓨팅 파워의 직접 구매자가 되고 있다는 또 하나의 신호다.
• "장수" 기업으로서의 Lilly와 Novo: tirzepatide와 semaglutide에 대한 노화 시계 데이터가 받아들여지면 GLP-1 약물의 장기 스토리가 넓어진다(BiotechTV - News). Insilico의 3상은 또한 AI 설계 신약이 전통적 임상시험을 통과할 수 있는지에 대한 첫 대형 시험이다.
• 미국 바이오테크 자금 조달: 벤처 달러의 87.5%가 AI로, 제약 라이선스 자금의 3분의 2가 중국으로 간다면(Business Of Biotech), AI 접점이 없는 미국 바이오테크는 더 어려운 자금 조달 환경에 직면한다. 이는 더 많은 기업이 AI를 중심으로 리브랜딩하게 만든다.
• CRO와 임상시험 운영: 유행 예측으로 임상시험 장소를 고르는 방식이 9개월을 절약했다(The Fiftyfaces Podcast). 에이전트가 운영하는 "자율주행 임상시험"은 이제 컨퍼런스 주제다(Citeline Podcasts, 10월 6일). 제약사를 대신해 임상시험을 운영하는 임상시험수탁기관(CRO)이 가장 노출되어 있다.

지난주 대비 변화