온코크로스, 단백질 분석 사업 속도···상업화·데이터 경쟁은 과제

흡수합병·인재영입·시설투자 집중
병원 통한 환자 데이터 확보 한계
수익 모델 및 상업화 도출은 과제

[시사저널e=최성근 기자] 온코크로스가 사업 구조 재편에 속도를 내고 있다. 흡수합병과 핵심 인재 영입, 시설 투자 등을 잇달아 단행하며 단백질 분석 전문 플랫폼 기업으로 전환하고 있다. 암 환자 데이터 기반 사업 모델 구축에 의지를 보이는 가운데 상업화 성과는 과제로 지적된다.

17일 관련업계에 따르면 온코크로스는 최근 암 정밀의료 플랫폼 기업인 온코마스터 흡수합병을 결정했다. 이번 합병으로 회사는 약 1만명 규모의 진행성·전이성 암 환자 유전체·치료이력·생존 데이터를 확보하게 됐다.

이 데이터는 단순 유전체 정보가 아니라 실제 치료 과정과 약물 반응, 생존 정보까지 포함한 장기추적 데이터다. 글로벌 제약사들은 신약 개발과 임상시험 설계 과정에서 실제 환자 데이터를 중시한다. 이런 상황에서 아시아인 암 환자 기반 데이터를 확보한 것은 차별화 요소로 꼽힌다.

◇'1만 암환자 DB' 온코마스터 흡수···인재영입도 박차

온코크로스는 지난해부터 서울대학교병원, 화순전남대학교병원, 서울아산병원 등과 업무협약을 맺었다. 이를 통해 암 환자 데이터를 확보하려 했지만 속도에 한계를 느꼈던 것으로 전해진다. 병원 데이터를 직접 확보하는 방식은 시간이 오래 걸리고 한 번에 대규모 데이터를 이전받기 어렵다.

이에 회사는 데이터를 자체 구축하는 대신 이미 1만건 수준의 암 환자 데이터를 보유한 온코마스터를 흡수합병하는 쪽으로 방향을 틀었다. 단순 제휴보다 합병을 통해 데이터를 내재화하는 것이 전략적 효율이 높다고 판단했다. 온코크로스는 온코마스터와 기존 지분 관계나 특수관계는 없는 것으로 파악된다.

온코크로스 관련 이미지 / 이미지=김은실 디자이너

인재 영입도 박차를 가하고 있다. 회사는 지난해 단백질 분석 전문기업인 오믹스AI에 약 20억원 규모의 지분 투자를 단행했고 박종배 오믹스AI CTO를 영입했다. 또 오믹스AI에서 AI를 담당하던 신동명 소장도 함께 데려왔다.

박 CTO는 단백유전체와 바이오마커 분야 전문가로 국립암센터 산학협력단장과 국제암연구소 한국대표 등을 지냈다. 회사는 기존 RNA 분석 중심 플랫폼을 넘어 단백질 분석을 핵심 사업으로 키운다는 방침이다.

온코크로스는 자체 개발 AI 기반 분석 플랫폼 랩터를 보유하고 있다. 기존 랩터 1.0이 RNA 분석에 집중했으나 업그레이드 버전인 랩터 2.0은 단백질 분석에 특화된 플랫폼으로 발전시킨다는 계획이다. 회사 관계자는 "최근 제약사들 사이에서 단순 RNA 분석만으로는 부족하고 단백체에서는 어떻게 발현되는가에 대한 요구가 커지고 있다"고 설명했다.

◇멀티오믹스 전략 주력···상업화·데이터 확보 경쟁 과제

회사는 RNA와 단백체, 나아가 대사체 등 서로 다른 생체 데이터를 한 번에 분석하는 멀티오믹스 전략을 추진하고 있다. 단백질 분석은 후보물질 발굴뿐 아니라 기존 약물의 새로운 적응증을 찾는 데도 활용될 수 있다. 제약사들이 특허 만료 전에 적응증 확대 전략을 추진할 때 RNA 데이터만으로는 한계가 있다는 분석이다.

시설 투자도 병행하고 있다. 회사는 지난해부터 자동화 분석 시스템과 단백질 분석 장비 도입에 나섰다. 고가 단백질 분석 장비인 아스트랄도 도입한 것으로 확인됐다. 별도 연구소도 임대해 구축 중이며 올해 중 공사를 마무리할 계획이다.

지식재산권 확보에도 적극적이다. 회사는 최근 리보솜 데이터 기반 질병 예측 모델과 화합물-단백질 상호작용 예측 기술 등 미국 특허 3종을 확보했다. 이를 통해 질병 예측부터 후보물질 발굴, 실제 데이터 검증까지 이어지는 전주기 IP 체계를 구축하겠다는 구상이다.

회사의 최근 움직임을 두고 단순 AI 신약개발 기업에서 데이터, 분석, 장비, 지식재산권을 모두 갖춘 정밀의료 플랫폼 기업으로 변신하려는 시도라는 분석이 나온다. 회사도 미국 템퍼스를 벤치마킹 대상으로 삼고 암 환자 데이터 기반 사업 모델 구축 의지를 드러내고 있다.

과제도 적지 않다. 확보한 데이터와 특허, 인재를 실제 매출과 계약으로 연결해야 한다. 국내 AI 신약개발 기업 상당수가 기술력은 인정받았지만 반복 가능한 수익모델은 만들지 못하는 실정이다.

회사는 구독형 소프트웨어, 시스템 연동 기능, 데이터 분석 서비스, 공동연구, 동반진단 개발 등 다양한 사업 모델을 구상하고 있다. 단, 다양한 사업 방향이 실제 글로벌 제약사와의 대형 계약이나 상업화 성과로 이어지는 것은 아니다. 

데이터 확보 경쟁도 변수로 지적된다. 최근 AI 바이오 기업들이 병원과 협력하며 환자 데이터를 확보하는 추세다. 단순 데이터를 보유하는 수준을 넘어 AI 분석과 단백질, 유전체, 임상 데이터 등을 결합해 신약개발 성공률을 높이는 사례를 보여줘야 한다는 분석이다.

온코크로스 관계자는 "암환자 데이터를 기반으로 정밀의료와 신약개발을 연결하는 사업 모델을 지향하고 있다"며 "단백질 분석은 후보물질 발굴뿐 아니라 기존 약물의 새로운 적응증을 찾는데 활용할 수 있다"고 말했다.