제약 업계, 中 기술이전이 정점에 근접했다... 유사 기전 신약들의 공급 과잉과 더이상 싸지 않은 기술이전료로 수요 둔화, 이 수요는 아시아 다른 국가로 옮겨질 것
https://www.pharmaceutical-technology.com/news/why-chinas-rise-needs-to-be-viewed-with-a-pinch-of-salt/?cf-view

평소에도 메르님 글은 늘 보지만, 이번 글은 읽어보면 많은 생각을 하게 하는 글.

https://blog.naver.com/ranto28/224410744840

[메리츠증권 전기전자/IT부품 양승수]

Nikkei Asia에 게재된 Murata 부사장의 MLCC 시장 수요 전망 및 향후 전략 관련 인터뷰 내용을 공유드립니다.

▶ 村田製作所の南出雅範副社長、コンデンサーの生産拡大

Q) MLCC 시장 전망은?

- AI 서버 1대당 MLCC 탑재량이 증가하는 가운데, 소형·대용량 특성에 더해 고내열성 MLCC 수요도 확대되며 제품의 고부가가치화가 진행 중

- AI용 MLCC 수요 증가는 적어도 2028년까지 이어질 것으로 전망

- 중장기적으로는 AI 데이터센터 중심의 수요가 엣지 AI 디바이스로 확대될 것으로 예상

- 특히 로봇을 AI로 제어하는 피지컬 AI 분야를 주요 성장 영역으로 기대

- 소프트뱅크 등 일본 내 40개 이상의 기업이 출자한 AI 기반 개발 기업 Noetra(노에트라)에 출자

- 부품 적용처와 실장 과정에서의 과제를 파악하기 위해 관련 컨소시엄에도 참여 중

Q) 2028년 3월기까지 2년간 MLCC 생산설비에 800억엔을 추가 투자할 계획인데, 향후 생산능력 확대 계획은?

- 자율주행 보급 등을 예상해 선제적으로 준비해온 만큼, 2028년까지 필요한 공장 건물은 경쟁사보다 앞서 확보한 상황

- 다만 고객 수요를 감안하면 2028년 이후에도 MLCC 수요 확대가 지속될 것으로 전망

- 향후 3~5년을 내다보며 건물을 포함한 추가 생산능력 확대 계획을 검토 중

- 이번 증설 검토는 과거보다 한층 과감한 수준으로, 아직 확정된 사안은 없으나 상당히 구체적으로 논의 중

- 국내외 기존 생산거점에서 보다 대규모 신규 동을 건설하는 방안도 선택지로 검토 중

Q) 주식시장에서 MLCC 가격 정책에 대한 관심이 높은데, 이에 대한 입장은?

- 고객과의 장기적인 신뢰관계에 기반한다는 가격 정책의 기본 방침에는 변화가 없음

- 수급 상황에 따라 가격을 빈번하게 조정할 경우 신규 업체의 시장 진입을 촉진할 수 있다고 판단

- 단기 이익을 우선한 가격 결정은 중장기적인 기업가치 제고에 기여하지 않는다는 입장

- 다만 경쟁업체들이 가격을 큰 폭으로 조정할 경우, 자체적으로 계획 중인 제품 믹스 및 생산 대응에 영향을 줄 가능성은 존재

- 이에 따라 경쟁업체의 가격 정책과 시장 동향을 상당히 주의 깊게 모니터링 중

Q) 2024년 중기경영계획에서는 영업이익률을 낮추더라도 범용품과 저가 제품을 포함한 볼륨존의 점유율을 방어하겠다는 방침이었는데, 이후 전략 변화는?

- 하이엔드 제품의 생산부하가 높아지면서 로우엔드 제품까지 충분히 공급하기 어려운 환경이 형성

- 로우엔드 시장점유율을 포기하는 것은 아니지만, 결과적으로 점유율 방어의 우선순위는 과거 대비 다소 낮아진 상황

- 다만 경쟁업체의 신규 진입을 허용할 경우 해당 업체가 성장할 수 있다는 점은 여전히 주요 리스크로 경계 중

Q) MLCC 등 컴포넌트 사업의 성장이 두드러지는 가운데 디바이스 사업 전략은?

- AI 서버용 전원 모듈을 큰 성장 기회로 판단

- 관련 설비투자와 엔지니어 등 인적자원을 적극적으로 배분할 계획

- 통신기기용 디바이스 사업은 고객사의 설계 변경을 기회로 2028년 3월기 이후 매출 및 수익성 확대를 전망

- 차세대 통신 규격인 6G와 피지컬 AI 보급에 따른 통신기기용 디바이스 및 센서 수요 변화를 선제적으로 검토 중

- 이를 위해 내부 연구개발뿐 아니라 M&A 가능성까지 포함해 전략을 검토 중

https://buly.kr/Ga0K6eN (Nikkei Asia)

* 본 내용은 당사의 코멘트 없이 국내외 언론사 뉴스 및 전자공시자료 등을 인용한 것으로 별도의 승인 절차 없이 제공합니다

가격이 얼마가 될지...?

'위고비·마운자로' 독주에 도전장…국산 비만약 시대 열린다
https://www.newsprime.co.kr/news/article/?no=747532

가격 또한 국산 비만약의 경쟁력을 좌우할 요인이다. 위고비와 마운자로는 비급여 의약품으로 환자가 약값을 전액 부담해야 하는 만큼 월 치료비가 시장 진입 장벽으로 작용한다.

업계에서는 국내 생산이 가능한 에페가 기존 제품보다 낮은 가격을 책정할 가능성이 거론되고 있다. 구체적인 판매가격은 아직 공개되지 않았지만, 가격 경쟁력을 확보할 경우 비용 부담 때문에 치료를 망설이는 환자층을 공략할 여지가 있다.

보로노이 화이팅
국장 바이오 아무나 힘내라

샘 알트먼

점점 더 강력한 AI를 개발하는 미국 기업들이 책임감 있게 행동할 것이라는 확신을 전 세계가 가질 수 있어야 합니다. 특히 최근에는 발전의 궤적이 더욱 가팔라지고 있기 때문에 더욱 그렇습니다. 모든 최전선 AI 연구소(frontier lab)는 이를 반드시 실현해야 하며, 우리가 그렇게 할 수 없다면 그 누구도 이 일을 하러 출근할 이유가 없습니다.

우리는 최전선 AI에 대해 일관된 안전 요건을 설정하는 연방 차원의 규제 프레임워크를 환영합니다. 그러나 이러한 신뢰를 제공하기 위한 작업을 시작하기 위해 반독점법 적용 면제나 새로운 법률이 마련될 때까지 기다릴 필요는 없다고 생각합니다. 최전선 AI의 위험을 관리하면서 그 혜택을 최대화할 수 있도록 일관된 규칙을 마련하는 것은 좋은 생각입니다. 그리고 우리는 독립적인 감사기관(independent auditors) 같은 아이디어에도 기대를 갖고 있습니다.

몇 년 전 우리와 같은 기업들은 ‘책임 있는 스케일링 정책(Responsible Scaling Policies)’이나 ‘대비 프레임워크(Preparedness Frameworks)’ 같은 것들을 개발했습니다. 당시로서는 좋은 접근이었지만, 그것들은 주로 완성된 모델을 배포하는 단계에 초점을 맞췄으며, 모델이 개발되는 과정에서 어떤 일이 일어나는지에는 초점이 맞춰져 있지 않았습니다.

오늘날에는 안전한 개발과 평가에 초점을 맞추는 방향으로 변화하고 있으며, 이를 위해서는 새로운 도구가 필요합니다. 예를 들어 OpenAI에서는 이제 모델 출시 전에 오랫동안 해왔던 안전성 작업에 더해, 능력을 상당히 향상시킬 것으로 예상되는 최전선 강화학습(frontier reinforcement learning) 실행을 시작하기 전에 명시적인 ‘안전성 논증(safety cases)’을 사전에 수립하고 있습니다.

우리는 다른 기업들이 우리의 접근법에서 배우고 각자의 접근법을 제안하기를 바랍니다. 정렬 실패(misalignment), 모니터링, 안전에 대해 업계가 공유하는 기준을 마련하는 것이 더 나은 결과로 이어질 것이라고 생각합니다. 우리는 업계의 동료들과 협력해 이러한 기준의 가장 좋은 형태를 만들어가기를 기대합니다.

우리가 ‘속도 조절(pacing)’에 대해 말할 때, 그것은 ‘중단(stopping)’을 의미하는 것이 아닙니다. 발전은 매우 빨랐고 앞으로도 계속될 것입니다. 하지만 아무런 개입이 없었을 때 가능한 속도보다는 더 느려야 합니다. 안전성 논증과 모니터링 같은 개입에는 상당한 비용이 들기 때문입니다.

그러나 이러한 속도 조절은 그 비용을 감수할 만한 충분한 가치가 있습니다. 미국이 경쟁에서 받고 있는 압박이 아무리 크더라도 무모한 행동을 정당화해서는 안 되며, AI의 능력이 정렬(alignment)과 모니터링 역량보다 앞서 나가도록 내버려두어서도 안 됩니다.

우리가 정부의 도움이 필요하게 될 부분은 국제적인 공조입니다. 하지만 그에 앞서, 우선 우리가 스스로 할 수 있는 일을 해야 합니다.

https://x.com/sama/status/2099348812305473766?s=20

오늘은 쉬는 날인데, 요새 장중에는 호가창을 거의 안보고, 야간에만 종가 마감된 차트를 보면서 과매도로 판단될 때 매수하고 있습니다.

사실 오늘 저점을 한 번 더 갱신하면 당분간은 영웅문을 지우던가 하려고 했으나, 장중에 반등이 나온 것 같네요.

디앤디파마텍은 국내 바이오텍 중 임상 2상까지 마무리한 중-후기임상 자산이 있는 회사입니다. 전임상이나 디스커버리 단계에 있는 자산은 임상성공확률을 정량화하여 예측하는 것이 현실적으로 불가능하기 때문에 rNPV 산정이 실질적으로 어렵습니다.

하지만 후기임상자산(저는 임상 2상 종료 여부를 기준으로 봅니다)의 경우에는 꽤 합리적인 가정을 토대로 rNPV 밸류에이션이 가능하기 때문에 현재의 주가 상태가 저평가인지 고평가인지 판단이 가능합니다.

임상 2상은 약물의 효능과 부작용 데이터가 환자들로부터 얻어지는 첫 phase 이므로 향후 모수가 더 커지는 3상에서의 성공확률을 어느정도 확인할 수 있습니다. (내재된 리스크는 언제나 존재하지만 적어도 동전뒤집기는 아니라는 말)

코스톨라니의 말을 빌리자면, 지금 주식은 "부화뇌동파"의 손에서 "소신파" 의 손으로 옮겨가는 중이라고 생각합니다.

중국 관영 매체, 앤스로픽 CEO의 'AI 개발 속도 조절' 제안을 대중국 '냉전 수단'으로 맹비난


중국 관영 글로벌 타임스(Global Times)는 앤스로픽(Anthropic)의 다리오 아모데(Dario Amodei) CEO가 발표한 AI 개발 속도 조절 에세이에 대해, 표면적으로는 안전 위험을 다루는 합리적 주장처럼 보이지만 실제로는 중국을 겨냥한 '냉전 수단(Cold War playbook)'이라고 맹비난했습니다.


앞서 아모데 CEO는 샘 올트먼 오픈에이아이(OpenAI) CEO와 일론 머스크 스페이스X 창립자의 지지를 받은 에세이에서, 첨단 AI 모델의 능력 개발 속도를 늦추고 안전 위험을 관리할 시간을 확보해야 한다는 프레임워크를 제시했습니다. 아울러 미국이 대중국 반도체 수출 통제를 강화하고 중국 AI 연구소의 모델 증류(model distillation)를 단속해야 한다고 촉구했습니다. CBS 뉴스 인터뷰에서는 중국 등 적대국이 속도를 늦추지 않을 경우가 가장 큰 딜레마라고 언급하기도 했습니다.

이에 대해 글로벌 타임스는 아모데 CEO의 진정한 의도가 기술 장벽과 규제 독점을 통해 중국의 AI 개발을 억제하고, 최첨단 기술에서 미국의 독점적 패권을 지키며, 글로벌 AI 거버넌스 체제에서 중국을 배제하려는 데 있다고 지적했습니다. 또한 이러한 '침묵의 AI 냉전'은 위선적이고 근시안적이며, 오히려 글로벌 AI 개발의 통제 불능 리스크를 키울 것이라고 비판했습니다.

반면 도널드 트럼프 미국 대통령은 AI 개발 속도를 늦추라는 주장에 대해 "매우 부정적인 세력들이 과장된 우려를 제기하고 있다"며 일축했습니다. 트럼프 대통령은 "우리가 AI에서 중국을 앞서고 있으며, AI에서 승리하는 자가 승자가 되기 때문에 그 우위를 계속 유지하고 싶다"고 강조했습니다.

미국과 중국은 이달 중순 첨단 AI 안전 위험에 대해 논의할 계획이며, 오는 9월 24일 열리는 도널드 트럼프 미국 대통령과 시진핑 중국 국가주석 간의 정상회담에서도 이 문제가 주요 의제로 거론될 가능성이 제기되고 있습니다.

https://www.reuters.com/world/china/china-state-newspaper-blasts-anthropics-calls-slow-ai-cold-war-tactic-2026-09-14/

요즘 장 요약

[컨콜노트] 디앤디파마텍, 화이자와 협업은 문제 없이 진행 중

✅ 당사는 현재 사업을 차질 없이 진행하고 있으며 화이자와의 협업도 원활함

✅ DD01은 임상 2상 결과가 긍정적이며 올해 안에 기술이전을 목표로 하고 있음

✅ 비만치료제 파이프라인은 순조롭게 진행 중이나 일정은 일부 지연될 수 있음

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(로이터) "보스턴다이내믹스, 2027년 IPO 가능성 낮아”

현대차그룹 고위 관계자가 보스턴다이내믹스의 2027년 IPO 가능성에 대해 “쉽지 않을 것”이라고 밝혔다는 로이터의 보도.

아직 아틀라스의 대규모 현장 투입이 이뤄지지 않았고 적자도 지속되는 상황. 현대차그룹은 공식적인 IPO 일정이나 목표 기업가치를 밝힌 적 없음.

현대차는 2028년까지 연 3만 대 규모 로봇 생산능력을 구축하고, 같은 해 미국 조지아 공장부터 아틀라스를 투입한 뒤 그룹 제조현장으로 확대할 계획. 시장에서는 실제 공장 데이터 축적과 성능 개선, 외부 고객 판매가 선행돼야 한다는 평가.

보스턴다이내믹스는 2025년 5,284억원의 손실, 2021~25년 누적 약 1.7조원의 손실을 기록. 현대차는 지난 7월 SoftBank의 잔여 약 10% 지분을 인수해 보스턴다이내믹스를 완전 자회사로 편입하기로 한 상태.

- 출처: 로이터

✅ 알지노믹스 "RNA 플랫폼 수출 확대"

https://n.news.naver.com/article/015/0005332129

왜 이러는 걸까요😭😭😭

예에에에전에 호랑이 담배먹던 시절에

오후 3시에서 3시 30분으로 늘릴때도 엄청 힘들었는데...

10년물 5%...

#지투지바이오 삼성에피스랑 계약을맺고

전환우선주 최저가액이 6만원대라서

지금 3만원대인 지투지바이오가 오히려 매력적인 대안 아닌가 그런생각도 한번 해봤습니다.

물려도 부담없는 주가 + 삼성에피스 나름 검증이 되었기에 기대감 있는 회사가 아닌가 싶습니다.

펩트론 지투지 둘다 모양새는 좋은데 개인적인 성향상 지투지가 부담없어 보이긴 하네요

[All-In Summit 2026] 젠슨 황 — “AI를 늦추는 것은 분명히 잘못된 전략”

젠슨 황은 최근 다리오 아모데이 등 프런티어 AI 연구소들이 제기한 ‘AI 개발 속도 조절·안전’ 논쟁에 대해 “안전은 최우선이지만 안전과 리더십은 양자택일이 아니다”라고 강조. 미국은 빠르게 혁신하면서도 안전하게 AI를 발전시킬 수 있으며, 안전을 위해 AI 개발 자체를 늦춰야 한다는 논리에 동의하지 않는다고 설명.

특히 AI가 인류 멸종이나 문명적 재앙으로 이어질 확률을 숫자로 제시하는 주장에 강하게 비판적. 과학적으로 충분히 입증되지 않은 예측을 연구자들이 권위 있는 언어와 숫자로 표현해 사람들을 불안하게 만드는 것은 “무책임하다”고 지적.

과거에도
• “5년 안에 AI가 영상의학과 의사를 완전히 대체한다”
• “6~12개월 안에 코드의 90%를 AI가 작성한다”
• “6~9개월 안에 초급 일자리 50%가 사라진다”
• “내년 화이트칼라 일자리 절반이 사라진다”
등의 예측이 있었지만 실제로는 그렇게 되지 않았다고 설명.

오히려 AI가 영상의학 판독 업무 상당 부분을 자동화했음에도 영상의학과 전문의는 이전보다 더 필요해졌다며, AI가 업무를 자동화한다고 직업 전체가 사라지는 것은 아니라고 강조.


■ AI 안전 문제는 ‘속도 중단’보다 엔지니어링으로 해결
프런티어 연구소 내부에서 통제 문제가 발생했다면 심각하게 다뤄야 하지만, 그것은 AI 자체가 통제 불가능하다는 것과는 다른 문제라고 설명.

AI 연구소들이 ‘연구’ 조직에서 대규모 제품을 운영하는 ‘엔지니어링’ 조직으로 전환하는 과정에서 시행착오가 있을 수 있으며, 사고가 발생하면
Root Cause 분석 → 기술·프로세스 개선 → 재발 방지
방식으로 해결해야 한다고 주장.

샌드박스, 런타임, 모니터링, 지속적 감시, 평가 시스템 등이 발전하면 통제력도 계속 높아질 것이라고 전망.

규제 역시 막연한 미래의 공포가 아니라 실제로 발생한 문제를 해결해야 한다고 강조. 필요하다면 금융감사처럼 여러 독립적인 제3자 AI 평가기관을 두어 테스트·감사를 수행하는 방식도 가능하다고 설명.


■ 재귀적 자기개선(RSI)도 ‘폭주하는 AI’와는 다르다

중국 GLM 계열 연구소가 대규모 자금을 들여 AI가 다음 AI를 개선하는 재귀적 자기개선을 추진한다는 질문에도 과도한 공포를 경계.

젠슨은 RSI가 인컨텍스트 학습, 스킬, Reflection, 강화학습, 합성데이터, LoRA 등 이미 사용되는 여러 기술의 조합이라고 설명.

AI를 이용해 AI 개발 생산성을 높이는 것은 매우 논리적인 접근법이며 모든 주요 연구소가 어느 정도 사용하고 있을 것이라고 말했다.

기업 내부에서 아무리 자기개선을 진행해도 제품을 외부에 출시하기 전에는 다시 평가·테스트·회귀검증을 해야 하기 때문에 “AI가 스스로 개선하다 통제 불가능하게 폭주한다”는 식의 해석에는 동의하지 않는다고 강조.


■ 오픈소스 AI는 미국 AI 패권에 필수

“세계에는 폐쇄형 모델과 오픈 모델이 모두 필요하다.”
폐쇄형 프런티어 모델은 뛰어난 사용 경험을 제공하지만, 오픈 모델은 AI 주권·프라이버시·기업 독자기술 확보에 필수적이라고 설명.

젠슨은 최근 6개월간 AI Native 기업에 약 4,000억달러의 벤처투자가 들어갔으며 그중 약 80%가 오픈 모델을 사용한다고 언급.

미국이 AI 경쟁에서 승리하려면 OpenAI·Anthropic·Google 같은 몇 개 회사만 성공해서는 안 되고,
모든 기업, 모든 산업, 연구자, 교사, 학생, 스타트업이 AI를 사용할 수 있어야 한다고 강조.

중국산 오픈 모델에 대해서도 실용적 입장. 리눅스나 쿠버네티스에도 전 세계 개발자들의 코드가 들어가듯 중국 연구진이 만든 모델도 다운로드하고 포크해서 개선하면 결국 자신의 기술로 활용할 수 있다는 것.

따라서 AI 경쟁의 본질은
“누가 AI를 처음 만들었느냐가 아니라 누가 AI를 가장 잘 활용하느냐”라고 강조.

과거 산업혁명의 핵심 과학자들은 유럽인이었지만 미국이 그 기술을 산업·사회적으로 가장 잘 활용해 최대 수혜자가 됐다는 비유를 제시.


■ 중국은 AI를 ‘종말’이 아닌 산업기술로 본다

젠슨은 중국의 AI 담론이 미국보다 훨씬 실용적이라고 평가.
중국에서는 AI가 문명을 끝낼 것이라는 주장보다 경제·산업·사회 발전을 촉진하는 기술이라는 관점이 강하다는 것.

중국은 엔지니어를 대규모로 배출하고 고부가 제조업을 대량생산하는 능력이 매우 뛰어나기 때문에 결국 첨단 반도체 기술도 따라올 것이라고 전망.

중국의 자체 첨단 노광장비 기술에 대해서는 “2030년이면 도달할 것”이라고 전망하며,
“2030년은 바로 코앞이다. NVIDIA처럼 수십 년을 생각하는 기업 입장에서는 2~3년은 한순간에 불과하다. 중국은 사실상 이미 거기에 도달했다고 생각해야 한다.”
→ 미국 입장에서는 AI 속도를 늦추는 전략이 중국과의 경쟁에서 특히 위험하다는 논리.


■ 트럼프 깜짝 전화 — “Whoever wins AI wins”
행사 도중 트럼프 대통령이 젠슨에게 전화.
트럼프는 최근 AI·데이터센터 반대 움직임에 대해 중국에 이익이 되는 흐름이라고 비판하며,
“Whoever wins AI wins. AI에서 이기는 나라가 승리한다.”
“AI는 인터넷보다 더 크다.”
라고 강조.
데이터센터를 향후 20~25년의 ‘석유(oil)’에 비유하며 데이터센터가 지역 투자·일자리·부를 창출할 수 있다고 주장.
AI를 신중하게 개발해야 하지만 그것을 이유로 산업 자체를 멈춰서는 안 된다고 강조했고, 젠슨 역시 이에 동의.


■ 젠슨이 보는 AI = 새로운 산업혁명 + 미국 재산업화
AI는 단순한 소프트웨어 산업이 아니라 ‘지능을 생산하는 산업’.

따라서 AI가 커질수록 필요한 것은 GPU만이 아니라
반도체 → 메모리 → 네트워크 → 데이터센터 → 건설 → 전력생산 → 전력망 → 애플리케이션
전체 산업 생태계.

젠슨은 AI 벤처투자 증가가 소프트웨어 일자리를 만들고, 컴퓨팅 수요는 다시 데이터센터·건설·전력·제조업 일자리를 만든다고 설명.


■ NVIDIA의 다음 핵심 전략 = 다운스트림 병목 제거

NVIDIA는 과거부터 TSMC, 메모리 업체, 코닝, 루멘텀 등 업스트림 공급망과 미리 협력해 AI 수요 폭증을 준비해왔다고 설명.

이제 젠슨이 집중하는 것은 다운스트림.
핵심은 다시 한번
“Land, Power, Shell”
= 부지 + 전력 + 데이터센터 건물
AI 컴퓨팅을 배치하려 해도 이 3가지가 준비되지 않으면 GPU를 설치할 수 없기 때문.

특히 하이퍼스케일러들은 보통 연 단위로 계획하지만 현재 AI 수요 변화 속도가 너무 빨라 계획이 계속 빗나간다고 설명.
반면 네오클라우드·지역 클라우드 사업자들은 각 지역의 부지와 전력을 더 빠르게 확보할 수 있어 중요성이 커지고 있다고 평가.

각 국가가 자국 전력을 전략자산으로 인식하면서 Sovereign AI·지역 네오클라우드 확대도 계속될 것으로 전망.


■ NVIDIA는 칩 회사가 아니라 AI 전체 플랫폼으로 확장

과거 NVIDIA가 cuDNN, Megatron 등을 직접 개발한 이유도 고객이 필요로 했기 때문이며, 필요한 영역까지 먼저 기술을 만든 뒤 생태계에 제공해 “천 송이 꽃이 피게 한다”는 전략이라고 설명.

현재 NVIDIA 플랫폼에서는 OpenAI뿐 아니라 Meta 계열 모델, Gemini, Anthropic 등 다양한 프런티어 모델이 구동되고 있으며 AI 연구소 숫자 자체가 계속 늘어나는 중.

자율주행·로보틱스·생물학·단백질 설계에서도 NVIDIA가 직접 프런티어 모델을 만드는 이유 역시 기존 산업이 자체적으로 전체 AI 스택을 만들기 어렵기 때문.

https://x.com/DrNHJ/status/2099641172331569177?s=20

https://youtu.be/S7CrlFLAmEA?si=q8VJ4Uacxw1YS45E

[제약/바이오(Overweight) | 다올투자증권 제약/바이오 이지수 ☎02-2184-2363]

★ 다음 역은 New Target

▶ 신약개발의 역설: 파이프라인은 늘었지만 타깃은 좁아졌다
- 전체 후보물질의 25%가 상위 2% 타깃에 집중되며 기존 타깃 내 차별화가 어려워지는 중 (신규 타깃 임상 진입도 2021년 139개→2025년 41개로 급감)
- 높은 체중 감량에도 근육 감소, 망막질환 치료 후 잔존 누출, 항암제 내성 등 해결 과제는 여전
- 이러한 한계를 보완하는 새로운 타깃은 기존 치료와의 차별화·병용 가능성을 바탕으로 빅파마의 투자 대상으로 부상

▶ 빅파마의 배팅 공식: 근거와 확장성
- 초기 단계라도 인체 데이터·바이오마커·명확한 작용기전이 있으면 과감하게 투자
- 기존 치료보다 무엇이 나은지, 병용·적응증 확대를 통해 얼마나 키울 수 있는지가 핵심

▶ Next Target의 3대 축: 비만·망막질환·항암
- 비만: Amylin·UCN2·ALK7, 추가 감량과 함께 근육 보존·체지방 감소 등 ‘감량의 질’ 개선 추구
- 망막질환: TIE2·Wnt, 'VEGF 억제'에서 '혈관 안정화·장벽 회복'으로. 효능 지속성과 투여 간격 개선이 핵심
- 항암: B7-H3·RAS(ON)·MAT2A 등으로 치료 범위 확대. DAC 등 새로운 약물 전달·작용 방식에도 주목

▶ 최선호주: 한미약품, 차선호주: 올릭스, 관심종목: 인제니아테라퓨틱스, 오름테라퓨틱

보고서원문 및 컴플라이언스
→ <https://buly.kr/5UKaeGB>