[서울=뉴스핌] 이나영 기자= 지엘리서치는 30일 신테카바이오에 대해 "AI 신약개발 핵심 기술을 상용화 단계로 끌어올리고 슈퍼컴퓨팅 인프라를 통해 플랫폼 매출이 본격화될 전망"이라며 투자 의견을 '긍정적'으로 제시했다.
신테카바이오는 AI 기술을 활용해 신약 후보물질을 발굴하는 국내 대표 AI 신약개발 기업으로, 슈퍼컴퓨팅센터(ABSC)와 자체 AI 플랫폼(Sm-ARS, Ab-ARS, NEO-ARS)을 기반으로 합성신약·항체신약·암백신 개발의 전 단계를 수행할 수 있는 통합 구조를 갖추고 있다.
박창윤 지엘리서치 연구원은 "회사가 AI Driven Asset Program을 중심으로 AI 신약개발 상용화를 가속화하고 있다"며 "AI가 합성 및 항체 신약 후보물질을 인실리코(In-silico) 방식으로 발굴하고, 외부 밸리데이션을 통해 고부가가치 자산으로 제공하는 구조를 이미 정착시켰다"고 설명했다.
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| 신테카바이오 로고 [사진=신테카바이오] | 
특히 항체 분야에서는 독자 플랫폼인 Ab-ARS를 활용해 항체의 핵심 영역인 CDR을 AI가 설계하고, 수만 개 변이체 중 최적 후보를 선별한다. PD-1, HER2, IL-23 등 글로벌 블록버스터 타깃을 포함해 약 20여 개 항체 프로그램이 진행 중이며, 합성신약 분야에서는 대규모 언어모델 기반 가상 스크리닝 기술인 LM-VS 플랫폼이 활용되고 있다. 이 기술은 최대 100억 개 이상의 화합물 라이브러리를 탐색해 타깃별 최적 후보를 빠르게 도출할 수 있는 것이 강점으로 꼽힌다.
회사는 또한 Fee-for-Service(FFS) 모델을 통해 글로벌 제약사와 협력하며 반복 매출 구조를 구축하고 있다. 박 연구원은 "신테카바이오가 국내외 다수 파트너와 프로젝트형 계약을 통해 실질적 수익 창출을 입증했다"며 "프로젝트 착수금, 후보물질 리스트 제공, 검증 단계별 과금 구조 및 IP 쉐어의 가능성 등을 통해 단기 현금흐름과 장기 파트너십을 동시에 확보하고 있다"고 분석했다.
신테카바이오는 올해 상반기 SaaS(Software as a Service) 형태의 LM-VS 플랫폼을 글로벌 시장에 런칭하며 구독형 매출 기반을 확보했다. 연구기관이나 제약사는 API 호출 또는 연 단위 구독 형태로 플랫폼을 이용할 수 있으며, 올해 하반기에는 PaaS(Platform as a Service) 모델을 추가로 출시해 서비스 영역을 확대했다.
박 연구원은 "PaaS 모델은 단순한 서버 임대가 아니라 신테카바이오의 AI 신약개발 전용 플랫폼을 정액제로 제공하는 구독형 서비스"라며 "하드웨어, 데이터센터 인프라, 전문 인력 지원까지 포함된 토털 AI 솔루션으로 확장성이 높다"고 평가했다. 이 서비스를 통해 제약사는 별도의 인프라 구축 없이 글로벌 수준의 AI 신약개발 역량을 즉시 활용할 수 있으며, 회사는 이를 기반으로 국내외 고객 확대를 추진 중이다.
이러한 플랫폼 사업 확장과 더불어, 신테카바이오는 슈퍼컴퓨팅센터(ABSC)를 기반으로 기업·기관 대상의 Co-location 및 데이터센터 컨설팅 사업을 신사업으로 추진하고 있으며, ABSC 인프라를 활용한 신사업을 통해 2025년부터 연간 약 30억 원 규모의 매출을 목표로하고 있다.
박 연구원은 "신테카바이오는 AI 플랫폼, Co-location 및 데이터센터 컨설팅 사업 및 SI 사업을 통한 다각적 수익 구조를 갖추고 있으며 2026년 흑자 전환, 2027년 성장 가속화 단계로 진입할 전망"이라며 "대규모 CAPEX 투자 완료로 비용 부담이 완화된 가운데, 매출 증가에 따른 수익성 개선이 본격화될 것"이라고 내다봤다.
nylee54@newspim.com


 
                
 
           
       
                         
                                     
                                     
                                            
 
                                                     
                                                    







 
                         
                        