생명공학은 복잡한 시스템과 약물 규제의 어려움으로 인해 다른 기술 분야보다 상대적으로 느리게 발전해온 것처럼 보였습니다. 그러나 최근 인공지능(AI)의 발전으로 이러한 전통적인 선례가 바뀌고 있으며, AI는 생명공학 분야에 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 따라서 AI 생명공학 추세는 향후 수십 년 동안 산업에서 승자와 패자를 결정하는 중요한 역할을 할 가능성이 큽니다.
쉬운 목차
AI 생명공학 메가트렌드 주식 3가지
생명공학은 많은 데이터와 복잡한 시스템을 다루어야 하기 때문에 AI에게 특히 적합합니다. 빅데이터는 우수한 AI의 기반이 되는 요소 중 하나입니다. 이러한 추세를 최대한 활용할 수 있는 기업들은 현재 해당 데이터를 활용하여 미래의 발견을 보다 쉽게 이끌어낼 수 있는 위치에 있습니다.
예를 들어, 약 80%가 넘는 약물이 임상시험을 통과하지 못하는 현실이 있지만, AI는 어떤 약이 성공할지 혹은 실패할지 예측할 수 있습니다. 이는 기업들이 성공 가능성이 있는 약물에 집중하고 실패 가능성이 높은 약물들을 배제함으로써 시장 진입 비용을 크게 절감할 수 있다는 의미입니다. 마찬가지로, 합성생물학 회사들은 일반적으로 여러 실패 단백질을 만들고 테스트하기 위해 많은 시간과 비용을 소비합니다. 그러나 AI를 활용하면 제작 및 테스트 단계 전에 유망한 후보 단백질들을 추려낼 수 있습니다. 이로써 합성생물학 회사들은 비용 대비 성공적인 단백질 개발에 집중하여 비용 절감의 이점을 얻게 됩니다.
AI 혁명은 아직 초기 단계에 있으므로 지금이 바로 미래의 AI 생명공학 트렌드에 투자하기 가장 좋은 시기입니다. 따라서 AI-생명공학 분야에서 주목해야 할 세 가지 회사를 소개합니다.
Ginkgo Bioworks(DNA)
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Ginkgo Bioworks (NYSE: DNA )는 AI의 힘을 활용하여 효소 개발을 최적화하고 있으며 이는 많은 산업에 막대한 영향을 미치고 있습니다. 미래의 핵심은 최근 Google 클라우드 및 AI 인프라를 사용하기 위해 Alphabet (NASDAQ: GOOG ; NASDAQ: GOOGL ) 과의 협력을 발표한 것입니다. 뿐만 아니라 Google은 생물학적 응용을 위한 AI 모델을 만들고 미세 조정하는 데 Ginkgo를 지원하기 위해 자금을 제공할 것입니다. 이 파트너십을 통해 Ginkgo가 다음 단계로 발전할 수 있기를 바랍니다.
Ginkgo의 AI 꿈의 핵심은 빅데이터입니다. 앞서 언급했듯이 좋은 AI에는 훈련할 엄청난 양의 데이터가 필요하며 Gingko는 이를 제공할 수 있다고 생각합니다. Gingko는 이미 높은 처리량의 엔지니어링과 테스트를 통해 엄청난 양의 데이터를 생산하고 있습니다. 고객을 위해 효소를 구축하거나 개선하는 임무를 맡을 때 그들은 각각 미묘한 변형이 있는 수많은 효소 균주를 만듭니다. 각 균주를 테스트하고 분석함으로써 Ginkgo는 고객에게 가장 적합한 효소를 식별할 뿐만 아니라 모든 변형이 효소에 어떤 영향을 미치는지에 대한 데이터베이스를 구축합니다. 해당 데이터를 모아서 프로세스를 크게 간소화하는 AI 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 Ginkgo는 승자를 만들고 테스트하며 보장된 패자를 피하는 데 집중할 수 있습니다.
이 접근 방식의 장점은 반복적 특성입니다. 모든 프로젝트에서 Ginkgo는 데이터베이스를 구축하고 AI 모델을 강화합니다. 이렇게 축적된 지식을 통해 AI는 지속적으로 개선되고, 결과적으로 핵심 비즈니스가 개선되어 점점 더 많은 프로젝트를 수행할 수 있게 됩니다. 모든 Gingko 프로젝트는 앞으로 더 많은, 더 나은 프로젝트를 위한 기반을 마련하고 있습니다. 그리고 AI 생명공학 트렌드에 대한 이러한 강력한 초점은 Gingko의 미래를 위한 강력한 주식으로 만듭니다.
Recursion Pharmaceuticals(RXRX)
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Recursion Pharmaceuticals (NASDAQ: RXRX )는 AI 생명공학 트렌드에 대규모 투자를 하고 있습니다. 그들은 최근 NVIDIA (NASDAQ: NVDA ) 와 파트너십을 맺었고 NVIDIA의 고급 AI 도구에 대한 액세스로 5천만 달러를 받게 됩니다. 그들은 또한 AI 기반 신약 발견 회사인 Cyclica 와 Valence Labs를 인수하고 있습니다 . Recursion은 종합적으로 제약 산업에 혁명을 일으킬 강력한 AI 기반 플랫폼을 구축하고 있습니다.
Recursion을 특별하게 만드는 것은 특정 질병에만 초점을 맞추는 대신 모든 인간 생물학에 대한 AI 기반 지도를 만드는 것을 목표로 한다는 것입니다 . 이러한 지도를 통해 Recursion은 개별 약물에 베팅하기보다는 틈새시장을 채우기 위한 약물을 만드는 프로세스에 베팅하고 있습니다.
사실, 약물 검사에는 위험이 따릅니다. 신체의 한 부분에 긍정적인 영향을 미치는 약물이 발견될 수도 있습니다. 하지만 테스트에서는 다른 부분에 부정적인 영향을 미쳐 임상시험 실패로 이어집니다. Recursion의 AI 기반 맵은 이러한 목표를 벗어난 효과를 미리 예측하여 초기 단계에서 “실패” 약물을 제거할 수 있도록 합니다. 또한 구조적으로나 화학적으로 유사한 약물의 작용을 예측할 수 있습니다. 드문 반응으로 인해 특정 환자 하위 집합을 제외하고 약물이 잘 작동할 수도 있습니다. 그런 다음 재귀는 이 반응이 없는 매우 유사한 약물을 검색하여 사용할 수 있습니다.
임상 시험은 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리며 성공률이 매우 낮습니다. Recursion의 사명은 이 모든 것을 바꾸는 것입니다. 새로운 AI 생명공학 트렌드가 제공하는 도구를 활용함으로써 그들은 1조 달러 규모의 제약 산업에서 큰 플레이어가 될 수 있습니다.
엘리 릴리(LLY)
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Eli Lilly (NYSE: LLY )는 오랫동안 AI 생명공학 트렌드에 투자해 왔습니다. 그들은 최근 AI 기반 신약 개발 회사인 XtalPi 에 2억 5천만 달러를 투자한다고 발표했습니다 . 이 협력은 AI를 사용하여 아직 이름이 지정되지 않은 표적에 대한 약물을 개발할 것입니다. 그리고 규제 수준에서 Eli Lilly는 자연어 처리 회사인 Yseop 과 파트너십을 맺었습니다. Yseop은 Eli Lilly가 과학적 데이터를 규제 기관에 제공할 수 있는 설득력 있는 이야기로 바꾸는 데 도움을 줄 것입니다. 비과학적으로 들릴 수도 있지만, 사실만으로는 규제 기관의 마음을 항상 사로잡을 수는 없습니다. 가능한 한 설득력 있게 사실을 제시함으로써 Eli Lilly는 훨씬 더 원활한 규제 승인을 받을 수 있도록 준비하고 있습니다.
AI 분야에서 Eli Lilly의 가장 큰 장점은 신약 발견 및 상용화에 대한 광범위한 역사입니다. 이는 AI 모델 개발에 매우 귀중한 데이터의 보고를 제공합니다. 풍부한 재정 자원을 갖춘 Eli Lilly는 AI 생명공학 트렌드를 활용할 수 있는 가장 좋은 위치에 있는 회사 중 하나입니다.
Eli Lilly의 미래는 매우 강력한 현재를 바탕으로 만들어지기 때문입니다. 가장 최근 수익 보고서에 따르면 수익은 연간 65억 달러에서 83억 달러로 증가했습니다. 같은 기간 동안 순이익은 9억 5,200만 달러에서 17억 6,300만 달러로 증가했습니다. Eli Lilly는 시장에 있는 거의 모든 생명공학 회사보다 우수한 AI에 필요한 데이터, 클라우드 스토리지 및 컴퓨팅 성능을 삽시간에 감당할 수 있습니다. 따라서 AI를 활용할 수 있는 좋은 기회와 함께 강력한 재정적 기반을 원하는 투자자들에게 Eli Lilly는 여러분이 찾을 수 있는 최고의 주식 중 하나입니다.
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