이 기사는 2025년 10월 31일 16:59 thebell 에 표출된 기사입니다.

엔솔바이오사이언스가 기술이전 수익 외 매출 기반을 하나 더 마련했다. 인공지능(AI) 신약 발굴 시스템 'ESAIDD'를 공개하면서다.

펩타이드 후보물질 서열 생성과 발굴을 수행하는 플랫폼으로 신약 개발 기간을 단축할 수 있다는 특징이 있다. 고객사를 유치해야 한다는 점이 허들이다. 엔솔바이오사이언스는 ESAIDD 시스템을 활용한 고객사와의 협력을 통해 신규 매출을 기대하고 있다.

◇기존 보유 '플랫폼·시스템' 결합, 후보 서열 생성까지 수행

엔솔바이오사이언스는 31일 온라인으로 진행된 하반기 기업설명회(IR)에서 신약 후보물질 발굴에 힘을 주기 위해 개발한 'ESAIDD' 시스템을 공개했다. 이는 AI를 통해 펩타이드 후보물질을 발굴하는 시스템이다. 엔솔바이오사이언스가 기존에 보유하고 있던 빅데이터 기반 플랫폼 'KISDD'와 AI 기반 시스템 'EPDS'를 통합하고 인공지능 대규모 언어모델(LLM) 기술을 접목해 만들었다.

이번에 공개한 ESAIDD 시스템은 질환명과 적응증을 입력하면 AI 분석으로 잠재적인 타깃 단백질 후보와 결합 부위를 제시한다. LLM 기술 접목으로 후보 물질 발굴에 문제인 환각을 최소화했다는 장점이 있다. 여기에 타깃 후보에 대한 심층 분석 리포트를 생성하는 전략을 도입해 시너지를 낸다.

차별점은 후보물질 발굴 속도다. ESAIDD 시스템은 무작위 스크리닝과 반복적인 실험 대신 설계와 정량적 평가로 후보물질을 탐색한다. 전통적인 실험적 접근법은 수개월에서 수년이 걸린다. 그러나 ESAIDD 시스템은 후보물질 탐색을 '수일 내'로 단축했다.

특히 '펩타이드 후보 서열 생성'까지 기술 영역을 확장했다. 단백질 구조 내 가능한 모든 아미노산 쌍의 상호작용을 통계물리화학적으로 계산한 에너지 파라미터 값을 활용해 서열을 도출한다. 이후 도킹 자세 점수와 결합력 예측 과정을 거쳐 재평가한다.

ESAIDD 시스템을 사용한 연구자는 후보 서열 생성을 통해 가능성 높은 후보를 빠르게 선별할 수 있다. 고객사가 결합력이 높은 항체를 빠르게 개발하고자 할 때 엔솔바이오사이언스의 시스템을 통해 초도 물질을 얻을 수 있는 구조다.

◇기술이전 매출 비중 95.65%, 협력개발 형태로 시스템 제공 추진

엔솔바이오사이언스는 ESAIDD 시스템을 통해 매출 기반을 넓힌다. 현재까지 매출 대부분은 기술이전에서 발생했다. 작년 엔솔바이오사이언스의 연간 매출액은 14억원이다. 이중 기술이전 매출은 전체 매출액의 95.65% 비중이다. 해당 시스템을 고객사에 납품하게 되면 기술이전 매출 이외의 서비스 매출이 발생하게 된다.


엔솔바이오사이언스는 ESAIDD 시스템을 공개하기 전까지는 기존 플랫폼인 EPDS를 활용했다. EPDS를 통해 발굴한 후보물질을 본임상으로 진전시키지 않고 전부 전임상 단계서 기술이전하는 방식이다. 비교적 저비용인 전임상 단계만 자체적으로 수행한다. ESAIDD 시스템을 활용하면 AI 특성을 살려 빠른 속도로 전임상을 완료할 수 있다.

엔솔바이오사이언스가 매출 기반을 넓혀야 할 유인은 R&D에 있다. 올해 8월 주력 파이프라인인 퇴행성 디스크 치료제 'P2K'가 미국 임상 3상에서 통계적 유의성을 확보하지 못했고 예상했던 기술이전 수익 시점이 멀어졌다.

이에 엔솔바이오사이언스는 보유한 파이프라인들의 본임상 진행을 위한 자금 마련에 집중하고 있다. 알츠하이머병 치료제 'M1K'는 8년 만에 본임상을 개시하기로 결정했다. 골관절염치료제 'E1K'는 임상 3상 단계에 있다.

최대주주인 형인우 스마트앤그로스 대표로부터 300억원 규모의 투자금을 지원받았지만 이외 자체적인 현금 확보도 절실하다. 현재 약 270억원의 현금 및 현금성 자산을 보유하고 있다.

김해진 엔솔바이오사이언스 대표는 더벨과의 통화에서 "ESAIDD 시스템으로 국내외 항체약물접합체(ADC) 또는 PDC 전문 기업과 협력 개발을 추진하고 있는 단계"라며 "이를 활용해 개발사가 상용화하거나 기술이전을 체결하면 이에 따른 수수료 등도 기대할 수 있다"고 말했다.