투유유의 영감을 받아, 미국의 AI 제약회사가 개발한 첫 번째 약물 후보물질이 임상 시험에 들어갔고, 5년 동안 8차례의 자금 조달을 받았습니다.
미국의 AI 제약 스타트업인 엔베다 바이오사이언스(Enveda Biosciences, 약칭 엔베다)는 최근 많은 긍정적인 일들을 겪고 있습니다.
11월 22일, 회사는 1억 3천만 달러 규모의 C 시리즈 자금 조달 라운드를 완료했다고 발표했으며, 이로써 총 자금 조달 규모는 3억 6천만 달러에 달했습니다.이는 Enveda가 5,500만 달러 규모의 시리즈 B2 자금 조달을 완료한 지 반년도 채 되지 않아 이뤄졌습니다.
게다가,올해 10월 말, Enveda 플랫폼을 이용해 발견된 최초의 약물 후보물질인 ENV-294가 미국 FDA로부터 IND 승인을 받고 임상 1상 시험에 들어갔습니다., 아토피성 피부염 및 기타 염증성 질환을 치료하는 최초의 새로운 경구 항염제입니다. ENV-294는 전임상 연구에서 강력한 효능과 우수한 안전성을 보인 것으로 알려져 있으며, ENV-294는 조만간 시장에 출시될 것으로 예상됩니다.
이는 또한 Enveda가 단 몇 달 만에 막대한 자금을 조달한 이유 중 하나일 수도 있습니다.
화학적으로 합성된 화합물 라이브러리를 기반으로 약물 연구 개발을 수행하는 주류 제약 회사와 달리, Enveda는 자연에서 영감을 받아 AI 기술을 결합하여 천연물(식물, 미생물)을 기반으로 약물 연구 개발을 수행합니다.
약물 개발에 대한 이러한 독특한 접근 방식 덕분에 Enveda는 창립 이래 AI 제약 산업의 "스타"로 자리매김했으며 LinkedIn에서 "덴버 최고의 스타트업 10곳 중 하나"로 선정되었습니다.
덴버 최고의 10대 스타트업 중 하나로 선정
회사 웹사이트:
https://enveda.com/platform/
Tu Youyou에서 영감을 받은 Enveda는 다른 길을 가기로 결심했습니다.
식물에서 화합물을 추출하여 약물을 개발하는 일은 누구나 다 아는 일이라고 생각합니다. 아르테미시닌이 그 중 하나입니다. 아르테미시닌은 2001년 세계보건기구(WHO)에 의해 전 세계적으로 홍보된 이래로 말라리아 치료에 널리 사용되어 전 세계 수백만 명의 생명을 구했습니다. 아르테미시닌의 발명가이자 중국의 유명 약사인 투유유도 2015년 노벨 생리의학상을 수상했습니다. 이 혁신적인 항말라리아 약물은 Artemisia annua에서 추출되었습니다. 또한 아스피린의 활성 성분 중 하나인 살리실산은 원래 버드나무에서 추출되었습니다.
아르테미시닌과 아스피린의 성공 사례에 영감을 받은 Viswa Colluru는 2019년에 AI 제약 회사 Enveda를 설립하여 환자들에게 차세대 "아르테미시닌 유사" 신약을 제공하는 데 전념하고 있습니다.
창립자이자 CEO인 비스와 콜루루는 인도 비사카파트남의 약사 가문에서 태어났지만 제약 업계에서 일할 생각은 전혀 하지 않았다는 점이 언급할 가치가 있습니다. 콜루루가 자신의 경력 계획을 바꾸고 새로운 약물 연구 및 개발에 참여하게 된 동기는 그의 어머니의 경험에서 비롯되었습니다. 1998년에 콜루루의 어머니는 필라델피아 염색체 양성 만성 골수성 백혈병(CML) 진단을 받았는데, 당시에는 효과적인 치료법이 없었습니다.
그의 어머니의 상태는 2001년이 되어서야 미국에서 승인된 약물인 이마티닙 덕분에 호전되었습니다. 그녀는 콜루루와 더 오랜 시간 함께할 수 있었고, 그 덕분에 콜루루는 새로운 치료법이 환자와 그 가족에게 미치는 광범위한 영향을 깊이 느낄 수 있었습니다. 이로 인해 그의 경력 계획은 컴퓨터 과학에서 생물학 연구로 바뀌었고, 언젠가는 가능한 한 많은 사람들에게 생명을 구하는 힘과 희망을 제공하고자 했습니다.
박사과정을 졸업한 후,콜루루는 AI 제약 회사인 리커션에 합류했습니다.그리고 신경학, 종양학, 대사 질환을 포함한 다양한 질병 지표에 대한 포트폴리오를 이끄는 제품 관리자가 되었습니다. 이렇게 축적된 풍부한 경험은 이후의 기업가 정신에 큰 도움이 되었습니다.
콜루루는 "세계에서 가장 위대한 의학적 혁신 중 일부는 자연에서 단 0.1%로 발견되는 화학 물질에서 나왔다"고 믿고 있습니다.자연의 미지의 화학 성분을 최대한 활용하여 새로운 약물을 개발하고자, Colluru는 Recursion의 최고 보안 책임자로부터 225,000달러의 자금을 지원받아 Enveda를 설립했습니다. 이 회사의 사명은 고대 치료법과 첨단 AI 기술을 결합하여 식물, 미생물 및 기타 천연 자원에 존재하는 화합물을 포함한 자연의 복잡한 화학 성분을 해독하고 새로운 치료법을 개발하는 것입니다.
38,000여종의 약용식물을 함유하여 신약후보물질 발굴을 4배 이상 가속화
엔베다의 연구 개발 노력은 염증, 섬유증, 신경감각생물학 분야, 특히 위장관, 피부과, 폐 치료 분야에서 까다로운 치료 과제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 위해 회사는 대사체학 데이터와 머신 러닝, 고처리량 생물학 실험을 결합하는 AI 기반 약물 발견 플랫폼을 만들어 대규모 자연 샘플을 기반으로 한 두 가지 핵심 질문에 답했습니다. (1) 이 분자들은 무엇입니까? (2) 그들의 기능은 무엇입니까?
단 4년 만에 Enveda의 플랫폼은 100만 개가 넘는 천연 화합물의 구조와 기능을 특성화했습니다.이 회사는 38,000개의 약용 식물을 12,000개의 인간 질병과 증상에 대한 데이터베이스에 연결하여 세계 최대 규모의 검색 가능한 천연물 라이브러리를 구축했습니다.
올해 5월, 엔베다는 마이크로소프트와 협력 관계를 맺었습니다.지금까지 가장 큰 규모의 소분자 질량 분석 머신 러닝 모델인 PRISM이 출시되었습니다. Azure를 사용하여 구축되고 10억 개가 넘는 레이블이 지정되지 않은 질량 분석 데이터로 학습된 PRISM 모델은 전체 샘플의 "화학 언어"를 해석하여 잠재적인 약물 분자의 우선순위를 지정할 수 있습니다. 이를 바탕으로 엔베다는 우선순위 스크리닝 화합물을 업계 평균보다 4배 빠르게 약물 후보물질로 전환하여 약물 연구 개발에 있어 진정한 도약을 이루었습니다.
게다가,Enveda의 파이프라인 라인업도 매우 강력하며, 면역 및 염증, 비만, 섬유증, 신경 감각 증상 등을 다루는 10개의 개발 후보 물질과 다수의 발견 프로젝트를 포함하고 있어 "동급 최초" 및 "동급 최고"의 잠재력을 갖추고 있습니다.
Enveda 플랫폼을 사용하여 발견된 최초의 약물 후보물질인 ENV-294는 미국 FDA로부터 IND 승인을 받았고 올해 10월 말에 임상 1상 시험에 들어갔습니다. ENV-294는 아토피성 피부염(습진 등) 및 기타 염증성 질환을 치료하는 최초의 경구 항염제입니다. 또한 AI를 통해 천연 분자를 발견하고 현대 의약화학을 결합하여 임상 시험에 들어간 최초의 약물 후보물질입니다.
1상 시험은 약물 개발의 초기 단계이며, 대부분의 약물은 전체 과정을 거치지 않습니다. 콜루루는 회사가 ENV-294의 안전성과 효능을 성공적으로 입증할 수 있다면, 이 약물이 1상 시험에서 출시까지 최소 5~7년이 걸릴 것이라고 밝혔습니다.
콜루루는 "오늘의 성과는 짧은 기간 안에 우리가 이룬 진전을 강조하는 것으로, 엔베다에 엄청난 기회를 만들어 줄 뿐만 아니라 전 세계 의사와 환자에게 희망을 가져다줍니다."라고 덧붙였습니다. "우리는 이러한 추진력을 바탕으로 습진, 기타 염증성 질환 등으로 고통받는 사람들에게 완화 효과를 제공하기 위해 파이프라인을 계속 확장해 나갈 것입니다."
엔베다, 5년간 8차례 자금 조달로 AI 제약 분야의 다크호스로 떠올랐다
Enveda는 2019년 설립 이후 단 5년 만에 8차례의 자금 조달을 성공적으로 마쳤습니다.이번 8차례의 자금 조달에는 True Ventures, Village Global, The Nature Conservancy 등 Enveda의 연구개발을 처음부터 지원하기 위해 자금을 투자한 투자자 외에도, 이 소식을 듣고 시장에 계속 진입한 새로운 투자자도 있었습니다. 예를 들어, Microsoft는 Enveda의 B++ 라운드 자금 조달에 참여했습니다. Microsoft는 재정 지원 외에도 Enveda의 새로운 약물 발견 플랫폼에 컴퓨팅 리소스를 제공했으며, 이는 궁극적으로 PRISM 모델의 탄생으로 이어졌습니다.
11월 C라운드 자금 조달에서 Enveda는 1억 3,000만 달러를 조달했습니다. 이번 자금 조달은 Kinnevik과 FPV가 주도하였고, Baillie Gifford, Premji Invest, Lingotto Innovation, Lux Capital, Dimension Capital, True Ventures, Cresset Partners, The Nature Conservancy, Henry R. Kravis가 뒤따랐습니다.결국, 엔베다의 총 자금 조달액은 3억 6천만 달러에 이르렀고, 현재 기업 가치는 4억 달러를 넘어섰습니다.
혁신적인 기술적 아이디어 외에도 Enveda는 명확한 전략적 경로를 갖추고 단계적 성과를 달성했습니다. 올해 6월, Enveda는 5,500만 달러 규모의 B++ 시리즈 자금을 조달한 후, 올해 말에 임상 시험을 진행하고 그 후에 C 시리즈 자금 조달을 실시할 것이라고 발표했습니다.
이제 5개월이 지난 지금, Enveda는 약속을 지켜 ENV-29가 미국 FDA의 IND 검토를 통과하고 임상 1상 단계에 진입할 수 있도록 지원했습니다. 엔베다는 이번에 조달한 1억 3,000만 달러의 자금 사용에 대해, 10개의 개발 후보 약물과 다수의 발굴 프로젝트로 구성된 심층적인 파이프라인을 계속 발전시켜 나갈 것이며, 2025~2026년에는 IND 획득과 임상시험 단계 진입에 집중할 것이라고 밝혔습니다. Enveda가 각 라운드의 자금 조달을 거친 후 약물 연구 및 개발에 자금을 투자하여 어느 정도 성과를 거두었고, 이로 인해 주주들의 신뢰가 크게 높아진 것을 볼 수 있습니다.
주요 투자자 중 하나인 Kinnevik의 수석 투자 이사이자 건강 및 바이오 부문 책임자인 Christian Scherrer는 다음과 같이 말했습니다."Enveda는 세계적 수준의 실행력으로 플랫폼에 대한 약속을 지속적으로 이행하고 있으며, 이를 통해 팀이 인간과 지구의 건강을 증진하기 위해 생명의 화학 성분을 시퀀싱한다는 야심찬 비전의 잠재력을 최대한 실현할 수 있다는 확신을 갖게 되었습니다."
마지막 말
현재, 전통적인 제약 산업은 여러 가지 어려움에 직면해 있습니다. 네이처 데이터에 따르면 전 세계적으로 신약을 개발하는 데 평균 10년 이상 걸리고 비용은 약 26억 달러가 들지만 임상 성공률은 10% 미만입니다. 이러한 문제점으로 인해 약물 출시가 늦어지고 치료 비용이 높아지며, 환자가 적시에 혁신적인 치료법을 받는 데 심각한 방해가 됩니다.
그러나 AI의 등장은 제약 산업에 새로운 희망을 불어넣었습니다. AI는 딥러닝 알고리즘과 빅데이터 분석을 통해 약물 발견과 개발을 가속화할 수 있으며, 예를 들어 분자 스크리닝, 약물 재분배, 개인 맞춤형 치료 계획 수립 분야에서 큰 잠재력을 보여주었습니다. 특히 2020년 이후 제약 분야에서 AI의 가치가 점차 검증되고 있으며, 많은 약물이 임상 시험 단계에 들어갔습니다. 아직 정식으로 시장에 출시되지는 않았지만, AI 의약품에 대한 탐색은 아직 초기 단계이지만 개발 추진력은 강력합니다.
미래를 내다보면, AI 제약 제조는 약물 출시를 가속화하고 치료의 접근성과 정확성을 향상시키며, "모든 환자가 의약품에 접근할 수 있다"는 목표를 실제로 실현하고 인간의 건강과 웰빙에 전례 없는 기여를 할 것으로 기대됩니다.
마지막으로 기술 살롱을 공유해 드리겠습니다! 제6회 AI 컴파일러 대회가 12월 28일 상하이에서 개최됩니다. 사진을 클릭하면 강사가 발표한 주제에 대해 자세히 알아볼 수 있으며, QR 코드를 스캔하여 바로 등록할 수 있습니다.
2.https://siliconangle.com/2024/11/21/enveda-biosciences-raises-130m-advance-ai-driven-drug-discovery-natural-compounds/
3.https://www.businesswire.com/news/home/20241121310215/en/Enveda-Closes-130M-Series-C-Funding-to-Deliver-Multiple-Clinical-Readouts-from-a-Pipeline-of-10-Development-Candidates
4.https://www.ddw-online.com/ai-discovered-natural-eczema-medicine-advances-to-clinical-trials-32472-202411/
5.https://mp.weixin.qq.com/s/GMbEy58-NKRmc0XT82wGlQ
6.https://biomarker.substack.com/