정밀의료 시대 핵심은 ‘실제 임상 데이터 확보’…마크로젠·엔젠바이오 수혜 기대

[이데일리 김진수 기자] 최근 암 치료는 환자 종양 유전자를 분석해 알맞은 치료제를 골라주는 방식으로 바뀌고 있다. 이에 AI 정밀의료 기업의 경쟁력을 가르는 기준은 기존 'AI 알고리즘의 정교함'에서 '실제 암 환자 검체를 얼마나 오래 그리고 많이 다뤄봤는지'로 옮겨가고 있다. 이에 국내에서는 마크로젠(038290), 엔젠바이오(354200)가 데이터를 기반으로 AI 정밀의료를 고도화하고 있다.15일 제약바이오 업계에 따르면 세계적으로 표적항암제 개발이 속도를 내며 차세대 염기서열 분석(NGS) 시장이 빠르게 성장하고 있다.국가생명공학정책연구센터는 2024년 기준 임상 NGS 시장이 연평균 11.6%씩 성장해 2030년 약 120억달러(약 18조5000억원) 규모에 이를 것으로 전망했다. 2022년에 전체 임상 진단 시장의 약 10%를 NGS가 차지한 만큼 그 비중은 더 늘었을 것으로 추정된다.NGS 시장이 성장하는 주요 배경에는 미국 식품의약국(FDA)의 규제가 있다. FDA는 항암제를 허가할 때 그에 맞는 유전자 진단 검사(동반진단·CDx)를 함께 승인하도록 하고 있다. 표적항암제가 하나 나올 때마다 진단 수요가 따라붙는 구조다.시장이 성장하면서 AI 정밀의료 기업의 경쟁 기준도 변하고 있다. 그동안 AI 알고리즘을 얼마나 고도화 했는지에 집중했다면 점차 '얼마나 많은 데이터를 가지고 있는가'로 이동하는 모습이다.(사진=AI 생성)핵심은 '유전체 데이터'사람 몸에는 약 2만5000개의 유전자가 있다. 암 환자는 이 중 400~500개 유전자에서 돌연변이가 발생한다. NGS는 돌연변이 유전자를 찾아 어떤 치료제를 사용하는 것이 가장 효과적인지를 분석한다. 유전자 분석을 위해서는 방대한 유전체 데이터를 정확하고 빠르게 '임상 언어'로 번역하는 능력이 필요하다. 검체 품질이 나쁘거나 조직량이 부족하면 검사 자체가 불가능하고, 분석에만 며칠씩 걸려 치료 타이밍을 놓치는 경우도 흔하게 발생한다.핵심은 이 데이터를 단기간에 쌓을 수 없다는 점이다. 데이터는 자본으로 살 수 없고, AI로 만들어 낼 수 없기 때문이다. 변이 양상은 인종 등 다양한 요소에 따라 달라지기도 하는 만큼 실제 환자의 검체를 다루고 그 결과를 임상에서 검증하는 과정이 수년간 반복돼야 AI가 활용할 수 있는 '진짜 데이터'가 되는 셈이다.미국 AI 정밀의료 기업 '템퍼스AI'는 2024년 나스닥 상장 과정에서 업계 최고 수준의 기업가치를 인정받았...