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'슈퍼주총 데이' 열린 제약·바이오 업계...이사진 개편·성장 전략 가속화 핵심
[이코노믹데일리] 26일 주요 제약바이오 기업들이 대거 참여한 ‘슈퍼주총 데이’가 열렸다. 이날 주주총회에서는 각 기업의 이사진 구성과 향후 경영 전략이 주요 쟁점으로 떠올랐으며 특히 한미약품그룹과 일동제약, 대웅제약의 결정에 기대가 쏠렸다. 한미약품그룹은 최근 경영권 분쟁이 종결된 이후 ‘뉴한미’라는 새로운 그룹 타이틀을 내걸며 이사진을 재편했다. 송영숙 한미사이언스 회장은 사내이사직을 사임하고 그룹 회장직만 유지하기로 결정됐다. 이에따라 새 이사진으로는 임주현 부회장, 김재교 대표이사, 심병화 부사장, 김성훈 전무 등 4명의 사내이사와 최현만 전 미래에셋증권 회장, 김영훈 전 서울고법 판사, 신용삼 가톨릭대 교수 등 3명의 사외이사가 선임됐다. 이로써 기존 신동국 기타비상무이사와 함께 총 10명의 이사진이 구성됐다. 한미약품 주총에서도 전문경영인 체제 강화가 주요 이슈였다. 최인영 사내이사(한미약품 R&D센터장), 김재교 기타비상무이사, 이영구 사외이사(법무법인 대륙아주 대표변호사)가 선임되며 박재현 대표이사 체제가 확고해졌다. 일동제약은 이번 주총에서 △재무제표 승인 △정관 일부 변경△이사 및 감사 선임 등의 안건을 모두 원안대로 가결했다. 이재준 사장과 강규성 부사장이 사내이사로 송민 연세대 디지털애널리틱스학과 겸임교수가 사외이사로 재선임 됐다. 상근 감사에는 박주성, 비상근 감사는 박정섭 대주회계법인 전무이사가 각 연임됐다. 이번 정관 변경의 핵심은 중간배당 조항 추가였다. 중간배당은 기업이 연중 경영성과를 반영해 주주들에게 배당을 지급하는 방식으로 연 2회 배당이 가능하며 이는 주주가치 제고 및 신뢰 확보 효과를 기대할 수 있다. 일동제약은 지난해 소화성 궤양 치료제 ‘P-CAB’ 신약 후보물질 라이선스 아웃과 당뇨·비만 타깃 ‘GLP-1RA’ 후보물질의 임상 진척 등의 성과를 거뒀다. 올해는 매출 및 수익 성과 창출과 신성장 동력 확보, 지속 가능 체계 구축이라는 목표를 설정하고 신사업 발굴과 육성에 적극 나설 계획이다. 대웅제약은 이번 정기 주총에서 지난해 경영성과와 올해 전략 방향을 공유했다. 대웅제약의 지난해 연결 기준 매출은 전년 대비3.4% 증가한 1조4227억원, 영업이익은 20.7% 증가한 1479억원, 영업이익률은 10.4%를 기록했다. 이로써 대웅제약은 창사 이래 최고의 실적을 기록하며 매출·영업이익·영업이익률이 동반 성장하는 ‘트리플 크라운’을 달성했다. 핵심성장동력으로는 출시 3년 만에 연매출 1000억원을 돌파하며 블록버스터 신약으로 도약중인 위식도역류질환 치료제 ‘펙수클루’의 영향력이 컸다. 또한 당뇨병 치료제 ‘엔블로’와 보툴리눔 톡신 ‘나보타’의 성장도 한 몫 했다. 대웅제약은 AI 기반 스마트 병상 모니터링 ‘씽크’, 연속혈당측정기 등 디지털 헬스케어 기술 개발에 주력하며 토탈 헬스케어 기업으로 도약할 계획이다. 또한 항암 신약 및 간섬유증 치료제 등 혁신 신약 파이프라인을 확대하며 글로벌 시장 공략을 강화한다. 이번 주총에서는 부의안건 3건이 모두 원안대로 의결됐으며 권순용 서울성모병원 교수가 신규 사외이사로 선임됐다. 이사 및 감사의 보수한도는 전년과 동일하게 승인됐다. 대웅제약은 ‘1품1조’ 비전을 실현하기 위해 지속 가능한 성장에 집중하며 투명한 지배구조 확립을 통해 주주와 함께하는 장기적 성장을 이어갈 예정이다. 이외에도 이날 주총을 개최한 제약·바이오 기업들은 각 안건을 별다른 이변 없이 원안대로 가결했다.
2025-03-26 18:39:38
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국내 AI 신약개발 현황과 전망
[이코노믹데일리] 인공지능(AI) 기술이 미래 제약바이오 산업의 핵심 동력으로 떠오르는 가운데 '국내 AI 신약개발 현황과 전망'을 주제로 관련기관, 학계, 업계 전문가가 참여하는 '2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼'이 개최된다. 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 이개호 국회의원(국회 보건복지위원)과 이코노믹데일리가 공동주최하는 '2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼'에는 △김화종 K-MELLODDY 사업단장 △김미현 가천대 약학과 교수 △신승우 대웅제약 AI 신약 팀장 △이경익 디엑스앤브이엑스 신약연구본부 상무 △신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장이 발표자로 나선다. 신약 개발 분야에서 AI는 과거에는 상상하기 어려웠던 속도와 정확도로 새로운 가능성을 제시하고 있다. 업계는 AI 기술 도입을 통해 신약개발의 효율성을 높이고, 글로벌 경쟁력을 강화하기 위해 노력하고 있다. 이에 AI 신약개발 분야는 더욱 발전할 것으로 예상되며, 국내 제약바이오 산업의 혁신을 이끌 것으로 전망된다. AI 신약 개발은 단순히 시간과 비용을 단축하는 것을 넘어, 환자 맞춤형 치료 시대를 열어갈 것으로 전망된다. AI는 환자의 유전체 정보, 생활 습관, 질병 이력 등을 종합적으로 분석해 최적의 치료법을 제시하고, 부작용을 예측하는 데도 활용될 수 있다. 그러나 AI 신약 개발에는 여전히 극복해야 할 과제들이 남아있기 때문에 다양한 측면에서 심도 있는 논의가 필요하다. 이날 포럼에서 발표자들은 한국의 AI기반 신약개발의 현재를 진단하고 미래 발전방향을 모색하는 한편 해당 분야 선도국으로 도약하기 위한 현장의 정책제안을 통해 유익한 결론을 도출해 낼 것으로 기대된다. ◆AI 주도 신약개발, 한국의 미래를 위한 혁신 전략 김화종 K-MELLODDY 사업단장은 ‘국내 AI 주도 신약개발 동향 및 정책 방향’이라는 주제 발표를 통해 글로벌 빅테크 기업들이 AI 기술을 바탕으로 바이오 헬스 산업을 주도하고 있는 현실을 지적하며, 한국도 혁신적인 정책을 통해 바이오 산업 선도국으로 도약해야 한다고 주장한다. 김 단장은 K-MELLODDY 사업을 소개하고, 한국형 연합학습 기반 신약 개발 플랫폼 구축 현황을 소개한다. K-MELLODDY는 33개 제약기업, 연구소, 대학, 병원, 공공기관, 벤처가 참여하는 사업으로, 데이터 활용 가속화를 통해 AI 신약 개발을 선도하고 신뢰 기반의 협력 생태계를 조성하는 것을 목표로 하고 있다. 한국이 AI 기반 신약 개발 선도국으로 도약하기 위해서는 데이터 공유 활용 촉진과 바이오 융합 데이터 사이언티스트 양성이 필요하며, K-MELLODDY 사업이 이러한 목표 달성에 크게 기여할 것이라는 설명이다. ◆연합학습(Federated Learning) 기반 신약 개발의 필요성 김미현 가천대 약학대학 교수는 ‘내부 희귀골격 약물 라이브러리를 활용한 연합학습 기반 신약개발 가속화 연구’라는 주제 발표에서 희귀골격 약물 라이브러리를 활용해 데이터 보안을 유지하면서도 신약 개발을 가속화할 수 있는 가능성을 제시한다. 김미현 교수는 데이터를 직접 공유하지 않고도 여러 기관의 데이터를 활용해 모델을 학습시키는 연합학습 기반의 신약 개발에 대해 소개한다. 연합학습은 개인정보 보호 및 데이터 보안 문제를 해결하면서도 효율적인 학습을 가능하게 한다. 김 교수는 한국형 연합학습 기반 신약 개발 플랫폼인 K-MELLODDY가 국내 제약바이오 산업의 혁신을 이끌 수 있다고 설명한다. 또한 글로벌 R&D 인프라 변화에 대응하기 위한 정책, AI 기반 신약 개발을 위한 정책, 인력 양성을 위한 정책 등을 제안한다. 김 교수는 2028년까지 희귀골격 데이터를 활용한 FDD 구축, FAM 태스크 고도화, 키나아제 및 GPCR 데이터 기반 태스크 등을 수행할 계획이다. 이를 통해 국내 신약 개발의 효율성을 높이고, 글로벌 경쟁력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. ◆대웅제약, 신약 개발의 시간과 비용을 획기적으로 단축 신승우 대웅제약 AI 신약 팀장은 ‘AI in Drug Discovery and Development’라는 주제발표를 통해 인공지능(AI)이 신약 개발의 시간과 비용을 획기적으로 단축하고 있다고 강조한다. 전통적인 신약 개발 과정은 최대 10년까지 소요되며 2조원이 넘는 비용이 발생하지만, AI를 활용하면 이를 최대 2년까지 단축하고 6500억원까지 비용을 절감할 수 있다는 설명이다. 대웅제약은 8억 개의 리간드 라이브러리를 활용한 AI 기반 가상 탐색 기술을 통해 신약 후보 물질 발굴에 속도를 내고 있다. 특히 참조 리간드가 없는 경우에도 AI를 이용해 새로운 리간드를 생성하는 기술을 개발했으며, 기존 가상 탐색 기술을 고도화해 약물의 결합 친화도 예측 정확도를 92%까지 높였다. 대웅제약의 AI 기반 신약 개발의 주요 기술은 △가상 탐색 △도킹 시뮬레이션 △분자 동역학 시뮬레이션 △ADME/T 예측 등이 있다. 자체 개발한 AI 기반 가상 탐색 플랫폼은 92%의 정확도로 후보 물질을 예측하고 있으며, 다양한 AI 기반 도킹 시뮬레이션 도구를 활용해 단백질과 리간드의 결합 가능성을 확인하고 최적의 결합 모드를 예측한다. 분자 동역학 시뮬레이션은 단백질과 리간드의 결합 안정성을 평가하고, 약물의 효과와 안전성을 예측한다. 또한 약물의 흡수, 분포, 대사, 배출 및 독성을 예측하는 ADME/T 예측 도구인 ADAPT를 자체 개발해 약물의 특성을 정확하게 예측하고 있다. ◆Dx&Vx, AI 기반 경구용 비만 치료제 개발 선도 이경익 디엑스앤브이엑스(Dx&Vx) 신약연구본부 상무는 AI를 활용한 신약 연구의 장점과 단점, 그리고 자사의 AI 기반 신약 개발 전략을 소개한다. Dx&Vx는 경구용 비만 치료제 후보물질 발굴에 AI 기술을 적용해 신약 개발의 효율성을 극대화하고 있다. Dx&Vx는 AI 기술을 활용해 기존 GLP-1RA(글루카곤 유사 펩타이드-1 수용체 길항제) 의 한계점을 극복한 경구용 비만 치료제 후보물질을 발굴하고 있다. 이를 통해 환자 순응도를 높이고 부작용을 줄인 효과적인 비만 치료제를 제공한다는 목표다. Dx&Vx는 데이터 효율성을 극대화하는 전략을 통해 AI 신약 개발을 추진하고 있다. ‘작은 성공 공유 성공사례’라는 슬로건 아래, 작은 성공을 반복하며 Docking, ADME 등의 개별 예측을 수행한다. 또한 Scaffold hopping, Pose prediction 등의 기술을 활용해 유망한 후보물질을 발굴한다. ◆신테카바이오, AI 신약 개발 혁신 플랫폼으로 신약 후보물질 발굴 가속화 신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장은 AI 기반 신약 개발의 혁신 플랫폼을 소개하며, 신약 후보물질 발굴을 위한 새로운 패러다임을 제시한다. 신테카바이오는 딥러닝 기반의 AI 신약 개발 플랫폼인 DeepMatcher를 개발해 신약 후보물질 발굴에 활용하고 있다. DeepMatcher는 단백질 구조 기반 결합 화합물 선별 및 최적화, 화합물 물성 예측, 다중 대상 단백질 결합 가능성 확인 등 다양한 기능을 제공한다. 신테카바이오는 DeepMatcher를 활용해 만성 폐쇄성 폐질환(COPD) 치료제 후보물질을 발굴하고, 55일 만에 화합물 1차 검증까지 완료했다. 또한 AI를 기반으로 다수 약물 개발 대상에 대한 동시 발굴을 진행하고 있다. 이처럼 신약 후보물질 발굴의 효율성을 높이고, 신약 개발의 새로운 가능성을 제시하는 AI 기술의 발전은 난치병 치료제 개발과 환자 맞춤형 치료 시대를 앞당길 것으로 기대를 모으고 있다.
2025-02-25 06:00:00
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