머니투데이

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 인공지능(AI) 신약개발 기업 신테카바이오는 지난 3월 27일 정기 주주총회를 통해 이한열 사외이사를 신규 선임하고 4월 1일부로 조영국 비즈니스 총괄 사장을 영입했다고 밝혔다. 회사 측에 따르면 이번 인사는 AI 신약개발 플랫폼의 사업화 및 수익화 역량 강화를 위한 전략적 결정으로 기술 중심의 연구개발 역량을 넘어 사업화 및 수익화 중심의 사업 체계로 전환을 본격화하기 위한 행보다. 신규 선임된 이한열 사외이사는 서울대학교 약학대학을 졸업하고 서울대학교 경영대학에서 석사를 취득했으며 현재 뉴로택트바이오 대표를 맡고 있다. 바이오 기업 투자와 경영에 대한 전문성을 바탕으로 향후 신테카바이오의 전략적 의사결정과 투자 방향성 수립에 기여할 것으로 기대된다. 조영국 비즈니스 총괄사장은 서강대학교 생물학 학사와 분자생물학 석사를 취득했다. 이후 컨설팅 회사인 GVN을 통해 상장 및 비상장 기업 30곳 이상의 전략 기획, 투자유치, 상장 추진 등 다양한 경영 자문을 수행해왔다.

미국 식품의약국(FDA)이 동물실험 대체시험법(NAMs) 활용 가이드라인 초안을 공개하면서 인공지능(AI) 신약개발 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 초기 후보물질 탐색 단계의 '연구 도구'에서 '허가에 활용되는 데이터 파트너'로 AI기술의 지위가 격상될 것이란 기대감이 반영된 결과다. 25일 업계에 따르면 미국 FDA는 이달 18일(현지시간) 동물시험을 대체·보완하는 NAMs 가이드라인 초안을 공개했다. 동물실험 데이터가 필요한 신약 심사 과정에서 AI·컴퓨터 모델링(in silico) 데이터 활용을 인정하고, 오가노이드 기반 시험 적용 범위를 확대하는 것이 골자다. NAMs는 동물실험을 대체하거나 보완하는 새로운 비임상평가 방식을 의미하는 용어로, 이미 지난 2010년대 중반부터 화학물질과 독성 분야를 중심으로 부상했다. 이후 2020년대 들어 동물실험 윤리 문제가 부상하면서 제약·바이오 영역으로 범위를 넓힌 상태다. 특히 미국이 지난 2022년 말 동물실험 없이도 신약 개발이 가능하도록 하는 'Modernization Act 2.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 신테카바이오가 중소벤처기업부가 지원하는 ‘2026년 산학연 Collabo R&D’ 사업 2단계에 최종 선정돼 협약을 체결했다고 25일 밝혔다. 신테카바이오는 루다큐어, 서강대학교 생명과학과 주봉건 교수팀, 인제대학교 약학과 허준성 교수팀과 산학연 컨소시엄을 구성해 2025년도 예비연구를 공동 수행한 바 있다. 해당 연구에서 자체 인공지능(AI) 신약개발 플랫폼 ‘딥매처(DeepMatcher®)’를 활용해 건선 치료 타겟에 대한 유효 물질 2종을 발굴하는 성과를 거두며 플랫폼의 실효성을 입증했다. 해당 성과를 기반으로 이번 2단계 본 연구 진입에 성공했다는 설명이다. 2단계 연구 주제는 'DeepMatcher® 유래 후보물질 2종의 약물 최적화를 통한 건선 치료 선도물질 확보'이며, 연구 기간은 2026년 4월부터 2028년 3월까지 총 2년이다. 컨소시엄 구성은 예비연구와 동일하게 유지되며, 각 기관이 역할을 분담해 연구를 수행한다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. AI 신약개발 기업 신테카바이오는 인공지능(AI) 기반 분자 언어모델을 활용해 화학물질의 경구 독성(LD??)을 예측하는 연구 논문이 스위스에 위치한 국제 SCI 학술지 Frontiers in Oncology에 게재됐다고 23일 밝혔다. 이번 연구는 정종선 신테카바이오 대표와 Tanuj Sharma, Peter Sona 연구원이 공동으로 수행했다. AI 기반 분자 언어모델을 활용해 화학물질의 독성을 사전에 예측하고, 이를 발암 위험 평가에 활용할 수 있는 가능성을 제시한 것이 핵심이다. 특히 기존 독성 평가 방식이 실험 중심으로 진행돼 시간과 비용이 많이 소요되는 한계를 보완할 수 있다는 점에서 이목을 끌었다. 신테카바이오 연구팀은 180만 개 이상의 화학 구조 데이터를 기반으로 사전 학습된 AI 모델 ‘ChemModernBERT’를 개발하고, 이를 활용해 다양한 화합물의 경구 독성(LD??)을 예측하는 모델을 구축했다. 특히 대규모 화학 데이터를 기반으로 복잡한 분자 구조를 학습할 수 있어 기존 방식 대비 차별화된 경쟁력을 갖는다는 설명이다.

신테카바이오는 인공지능(AI) 기반 분자 언어모델을 활용해 화학물질의 경구 독성(LD??)을 예측하는 연구 논문이 국제 SCI 학술지 'Frontiers in Oncology'에 게재됐다고 23일 밝혔다. 이번 연구는 신테카바이오의 정종선 대표와 타누즈 샤르마, 피터 소나 연구원이 공동으로 수행한 연구다. AI 기반 분자 언어모델을 활용해 화학물질의 독성을 사전에 예측하고, 이를 발암 위험 평가에 활용할 수 있는 가능성을 제시한 것이 핵심이다. 특히 기존 독성 평가 방식이 실험 중심으로 진행돼 시간·비용이 많이 소요되는 한계를 보완할 수 있다는 점에서 주목된다. 신테카바이오 연구팀은 180만개 이상의 화학 구조 데이터를 기반으로 사전 학습된 AI 모델 'ChemModernBERT'를 개발하고, 이를 활용해 다양한 화합물의 경구 독성을 예측하는 모델을 구축했다. 특히 해당 모델은 대규모 화학 데이터를 기반으로 복잡한 분자 구조를 학습할 수 있어 기존 방식 대비 차별화된 경쟁력을 갖는다. 해당 모델은 기존 독성 예측 모델인 ChemBERT, ChemProp, 앙상블과 비교해 동일한 외부 테스트 기준에서 가장 높은 수준의 성능 향상을 보였다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. AI 신약개발 기업 신테카바이오(226330)가 제17기(2025년) 감사보고서에서 ‘적정’ 의견을 받으며 재무 건전성과 사업 안정성을 동시에 입증했다. 신테카바이오는 외부감사인으로부터 적정 의견을 수령했으며, 매출액 요건, 법인세차감전손실 요건, 자본잠식률 요건 등 코스닥 상장유지 요건을 모두 충족했다고 지난 19일 공시를 통해 밝혔다. 공시된 사업보고서에 따르면 신테카바이오의 지난해 연결 기준 매출액은 34억 2900만원으로 전년 대비 크게 증가했다. AI 신약개발 플랫폼 및 관련 서비스의 본격적인 수익화가 실적에 반영된 결과다. 지난 2019년 기술특례기업으로 코스닥에 상장한 신테카바이오는 올해 이후의 상장 유지 조건으로 지난해 매출액 30억원 이상을 달성해야 했다. 지난해 매출액이 해당 기준을 충족하면서 관리종목 지정 관련 불확실성이 완전히 해소됐다는 평가다. 수익성 측면에서도 개선 흐름이 나타났다. 지난해 연간 영업손실은 약 107억원으로 전년 대비 약 75% 감소했다.

유진투자증권은 16일 신테카바이오에 대해 AI(인공지능) 신약개발플랫폼 사업의 본격적인 실적 성장을 기대한다고 밝혔다. 투자의견과 목표주가는 밝히지 않았다. 박종선 유진투자증권 연구원은 "신테카바이오는 자체 구축한 AI 플랫폼을 기반으로 대규모 항체 및 저분자 티깃 약 100여개를 대상으로 AI 스크리닝을 진행하며, 이를 통해 신규 후보물질을 발굴하는 전략을 추진 중이다"고 말했다. 이어 박 연구원은 "신테카바이오는 데이터센터 AI 인프라를 가반으로 후보물질을 발굴한 뒤 대규모 실험 검증을 진행하고 기술이전을 추진하는 에셋프로그램을 확대, AI신약개발플랫폼 사업을 본격적으로 확장한다는 전략"아라며 "2026년 본격적인 실적 성장이 기대된다"고 분석했다. 2026년 연간실적은 매출액 77억원, 영업손실 21억원을 전망했다. AI 신약개발 플랫폼 사업 및 사업 다변화로 매출성장이 지속되는 가운데 수익성이 크게 개선될 것으로 보인다. 박 연구원은 수익성 개선 이유로 △감가상각비, 무형자산상각비, 주식보상비용 용등 회계적 비용이 제외되고 △미국법인 및 마케팅본부 축소, 비효율 인력조정 등 비용절감 노력 △본사를 데이터센터로 통합하여 임차료 및 관리비 절감 등을 꼽았다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 신테카바이오가 지난해 연매출 30억원을 넘기면서 코스닥 관리종목 지정 우려를 불식시켰다. 신테카바이오는 지난 12일 ‘매출액 또는 손익구조 30% 이상 변동’ 공시를 통해 지난해 연매출이 전년도 대비 2700% 이상 증가한 34억2900만원이라고 밝혔다. 이번 실적은 AI 신약개발 플랫폼 및 관련 서비스의 본격적인 수익화가 실적에 반영된 결과라는 설명이다. 수익성 측면에서도 점진적인 개선 흐름이 나타났다. 지난해 영업손실은 약 106억원으로 여전히 적자를 이어갔으나 전년도 대비 영업손실 규모는 감소했다. 비용 효율화 노력이 수치로 나타난 셈이다. 영업 기반의 체질 개선 노력도 반영됐다. 매출 확대와 영업손실폭 감소가 동반된 실적 개선 흐름이다. 관리종목 지정 관련 불확실성에 대한 시장 우려도 단번에 해소됐다. 시장은 신테카바이오의 지난해 실적을 사업 안정화 단계로의 진입을 나타낸 시그널로 해석하고 있다. 외형 성장을 통한 재무구조 개선의 의미도 포함돼 있다.

신테카바이오가 연결 기준 지난해 매출액이 전년 대비 약 2700% 증가한 약 34억원을 기록하며 코스닥 관리종목 지정 요건과 관련한 불확실성을 해소했다고 13일 밝혔다. 이번 실적은 AI(인공지능) 신약개발 플랫폼 및 관련 서비스의 본격적인 수익화가 반영된 결과다. 사업이 안정화 단계에 진입하면서 외형 성장을 통한 재무구조 개선을 입증했단 평가다. 수익성 측면에서도 점진적인 개선 흐름이 나타났다. 지난해 영업손실은 약 106억원으로, 적자 규모가 전년 대비 약 26% 감소했다. 이는 매출 확대와 함께 이뤄진 비용 효율화 노력이 일부 성과를 보이고 영업 기반의 체질 개선이 진행 중이란 것을 보여준다. 다만 당기순이익은 적자 폭이 커졌다. 신테카바이오는 직전 사업연도에 반영됐던 파생상품평가이익이 감소하고 단기차입금에 따른 이자비용 등 금융비용 구조 변화가 복합적으로 작용한 결과라고 설명했다. 영업활동 성과와 직접적인 연관성이 낮은 회계적 요인이 반영된 것으로, 매출 성장과 영업손실 축소라는 본질적인 실적 흐름과는 구분해 해석할 필요가 있다는 입장이다.

신테카바이오가 동아에스티의 미국 관계사 메타비아와 진행 중인 공동연구에서 자사의 AI(인공지능) 플랫폼 '딥매처'(DeepMatcher)를 활용한 신약 후보물질 분석에서 유의미한 성과를 도출했다고 5일 밝혔다. 이번 연구는 메타비아가 개발 중인 경구용 G 단백질 결합 수용체 119(GPR119) 작용제 '바노글리펠'(DA-1241)을 대상으로 AI 기반 화합물-단백질 상호작용 모델링을 수행했다. 그 결과 바노글리펠이 염증성 질환, 심대사 질환, 암 관련 경로에서 높은 타깃 적합성을 보이는 것으로 분석됐다. 특히 염증 관련 경로에서의 강한 타깃 결합 가능성은 메타비아가 추진 중인 대사이상지방간염(MASH) 및 제2형 당뇨병(T2D) 치료제 개발 전략을 과학적으로 뒷받침하는 결과로 평가된다. 암 관련 타깃 역시 염증 감소 효과와 연계된 결과로 도출돼 바노글리펠의 작용 기전에 대한 이해를 한층 확장시킬 수 있게 됐다. 신테카바이오는 딥매처 플랫폼을 통해 바노글리펠이 관여할 수 있는 생물학적 경로와 질환 연관성을 정밀 분석했다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. AI 신약개발 기업 신테카바이오는 글로벌 바이오기업 MetaVia Inc. (나스닥: MTVA)와의 협업을 통해, AI 기반 분석으로 신약 후보물질의 작용 가능성을 구체화하는 성과를 거뒀다고 5일 밝혔다. 신테카바이오는 자사 AI 플랫폼 '딥매처(DeepMatcher®)'를 활용해 MetaVia가 개발 중인 경구용 GPR119 작용제 바노글리펠(vanoglipel, DA-1241)에 대한 화합물-단백질 상호작용 분석을 수행했다. 그 결과, 바노글리펠이 염증 반응 조절과 심대사 질환 관련 생물학적 경로에서 높은 적합도를 보인 것으로 분석됐다. 이번 분석에서는 염증성 질환과 심대사 질환이 주요 타깃 영역으로 도출됐다. 일부 암 관련 경로 역시 염증 감소 메커니즘과 연관돼 함께 확인됐다. 바노글리펠의 작용 기전이 단일 적응증에 국한되지 않고, 질환 간 공통 병리 경로에 관여할 가능성을 시사하는 결과라는 해석이다. 신테카바이오는 딥매처를 통해 후보물질이 관여할 수 있는 질환 연관성과 생물학적 경로를 다각도로 분석했다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. AI 신약개발 기업 신테카바이오가 자체 AI 에셋 프로그램을 통해 발굴한 항체 후보물질을 본격 자산화하는 단계에 진입한다. 신테카바이오는 항체 최적화 AI 플랫폼 ‘Ab-ARS’를 기반으로 설계한 항체 후보물질에 대해 단계적인 실험 검증을 진행하며, 기술이전 및 공동개발이 가능한 수준의 항체 신약 자산을 확보하는 것을 목표로 하고 있다고 21일 밝혔다. 단순 후보 발굴을 넘어 '검증-자산화-AI 고도화'로 이어지는 선순환 구조를 구축하는 데 초점을 맞춘 프로젝트다. 앞서 신테카바이오는 Ab-ARS 플랫폼으로 항PD-L1의 아미노산 서열 일부를 변경해 서로다른 13개의 항체를 설계해 국내 CRO에서 실험 검증을 수행했다. 그 결과 12개의 항체가 기존 항체 치료제와 비교해 동등하거나 그 이상의 결합 성능을 보이는 사례를 확인했다. 일부 항체는 면역세포의 신호전달 경로를 효과적으로 활성화하는데 성공했다. AI 항체 플랫폼이 실제 실험 환경에서도 유효하게 작동할 수 있음을 입증한 셈이다.