장기간 성과없는 신테카바이오...한국투자파트너스는 왜 '찜'했을까

[이데일리 석지헌 기자] 인공지능(AI) 신약 개발사 신테카바이오(226330)가 국내 대표 바이오·의료 투자 전문 벤처캐피탈(VC)사로부터 100억원 규모의 투자를 유치해 눈길을 끈다. 회사는 지난해까지만 해도 매출 1억원 대에 그쳤지만 올해는 시장 세분화 전략, 신규 솔루션 출시로 본격 성장을 노리고있다.

대전 유성구에 위치한 신테카바이오 본사 전경.(제공= 신테카바이오)

11일 업계에 따르면 신테카바이오는 지난달 28일 이사회를 열고 100억원 규모의 제3회차 무기명식 이권부 무보증 사모 전환사채(CB) 발행을 결정했다. 투자자는 한국투자파트너스가 위탁운용사(GP)로 참여해 운영하는 ‘한국투자 Re-up Ⅱ 펀드’다. 한국투자파트너스는 바이오·의료 분야 투자에 강점을 보이는 국내 대표 VC다.

신테카바이오가 상장 후 뚜렷한 실적 성장을 보이지 못한 상황에서 대형 VC로부터 투자를 받은 배경에 관심이 모인다. 신테카바이오는 지난해 매출 1억원, 영업적자 123억원을 각각 기록했다. AI 신약 발굴 플랫폼 사업 실적이 부진한 까닭으로 분석된다. 최근 3년 간 영업적자는 2020년 71억원, 2021년 81억원, 2022년 118억원으로 급증하는 추세다.

신테카바이오의 최근 3년 간 영업비용은 매년 평균 약 112억원이고 지난해 기준 보유 현금은 200억원 가량이었다. 올해도 비슷한 영업비용을 쓴다고 가정한다면 올해 유상증자 등 자금조달을 해야 하는 상황이었다. 다만 언제든 현금화 가능한 자기사채가 원급 기준 75억원이었고 연말 기준 시가평가액은 약 130억원이었다. 이를 매도했을 때 100억원 이상 현금을 확보할 수 있어서 올해 자금조달은 필요없는 상황이었다고 회사는 설명했다. 여기다 한투파의 투자로 자금조달 필요성은 더 적어졌단 분위기다.

한투파는 지난 몇 달간 재무와 법무 실사 과정을 거친 끝에 신테카바이오에 투자하기로 결정한 것으로 전해진다. 신테카바이오 측은 “회계사, 변호사, 바이오 전공 심사역 등 다수의 인원이 긴 시간 검토 후 내린 투자의사 결정이고, 우리도 성과를 낼 수 있는 준비가 됐기 때문에 최종 투자 결정이 내려진 것으로 본다”고 밝혔다.

신테카바이오 회사 내부.(제공= 신테카바이오)

◇올해 매출 30억원 달성 가능성은

실제 신테카바이오는 올해부터 AI 신약 플랫폼에 대한 본격적인 매출 성과를 기대하고 있다. 앞서 회사는 지난 2019년 기업공개(IPO) 당시 올해 매출 30억원을 내겠다고 발표한 바 있다. 신테카바이오가 올해 상용화할 새로운 솔루션은 서비스형 소프트웨어(SaaS, Software as a Service)와 STB 런치패드다.

최근 업계 화두로 꼽히는 SaaS는 하드웨어나 소프트웨어 등 각종 IT 자원을 소유하지 않고 인터넷에 접속해 빌려쓰는 클라우드 기반 플랫폼이다.

신테카바이오의 SaaS는 원래 회사가 보유하고 있던 합성신약 후보물질 발굴 AI 솔루션인 ‘딥매처’(DeepMatcher)와 신생항원 예측 AI 솔루션 ‘NEO-ARS’을 각 모듈별로 쪼개서 서비스하는 개념이다. 시장을 세분화해 타깃 고객층을 확장한다는 점에서 시장성이 있다는 평가다. 신약 후보물질을 도출하는 과정이 다양한 모듈들을 거친다는 점에 착안해 고객들이 필요한 모듈만 개별적으로 구매할 수 있게 한다는 것이다.

예를 들어 신규 후보물질이 필요한 건 아니지만, 기존에 보유한 후보물질을 개선하는 경우에도 신테카바이오의 SaaS를 활용해 모듈 서비스를 사용할 수 있게 된다. 후보물질을 도출하는 목적으로만 사용한다면 고객은 제약사나 바이오텍에 한정되겠지만 각 모듈별로 분리해 서비스한다면 연구소나 대학원 등에서도 활용이 가능할 것이라는 설명이다.

실제 딥매처는 내부에 다양한 플랫폼을 가지고 있다. 사전 스크리닝, 최적 결합구조 예측, 3D 스크리닝, MD 시뮬레이션 등 모든 모듈이 작동해 신약 후보물질을 도출하는 형태다.

신테카바이오 관계자는 “개별 연구자 입장에서 보면 특정 화합물과 단백질의 독성을 연구하는 경우 당사 SaaS의 ‘Off-target’ 모듈을 사용하면 원하는 결과를 얻을 수 있고, 화합물-단백질의 최적 결합자세를 연구하는 경우 당사 ‘Best Pose’ 모듈을 활용하면 된다”고 설명했다.

◇한투파가 눈여겨 본 자체 데이터센터

상용화가 임박한 또 다른 솔루션인 STB 런치패드는 딥매처를 활용한 신약물질 발굴 서비스를 보조하는 개념이다. 미리 선별한 100여 개의 타깃 단백질에 대해 선행적으로 도출한 다양한 단계의 유효물질 데이터베이스다. 신약 개발을 유효물질 단계부터 시작하기 때문에 개발 속도를 높일 수 있는 장점이 있다.

한투파는 신테카바이오가 자체 데이터센터를 보유하고 있다는 것에도 높은 점수를 준 것으로 알려진다. AI가 학습할 수 있는 대규모 데이터를 생성·검증하고, 확보된 데이터를 통해 알고리즘을 고도화하는 등 AI를 제대로 활용할 수 있는 기반을 갖췄다고 평가받았다는 것이다.

실제 신테카바이오는 슈퍼컴 설비를 활용해 신약개발에 필수 정보인 단백질-화합물 결합정보를 대규모로 시뮬레이션하고, 여기서 얻어진 유효물질 시뮬레이션 결과를 100% 실험검증해 신약개발에 필요한 데이터를 생성하고 있다. 또 해당 데이터들은 지속적으로 업데이트 되고 있다.

신테카바이오 관계자는 “최근 생성형 AI 적용이 AI 신약 개발 사업에서 중요한 요소로 자리잡고 있으며, AI 고도화에서 대규모 학습 데이터가 필수다”라며 “신테카바이오는 이를 구현할 수 있는 환경을 갖추고 있는 회사다”라고 말했다.