**생물의학 기업의 평가 가치 회복에 대한 기대는 어디에서 오는가? 한 산업 세미나가 그 답을 제시하다** (“Where does the expectation for the recovery of biotech companies’ valuation come from? An industry seminar provides the answer.”) **설명:** 이 제목은 생물의학 분야의 기업들이 겪고 있는 평가 가치 하락 문제에 대한 해답을 모색하는 산업 세미나를 소개하는 기사의 제목입니다. “평가 가치 회복 기대”(估值修复预期)는 투자자들이 생물의학 기업에 대해 가지는 긍정적인 전망을 의미하며, “산업 세미나가 그 답을 제시하다”(一场行业沙龙给出答案)는 해당 세미나가 이 문제에 대한 심도 있는 논의와 해결책을 제공했음을 나타냅니다. 이러한 제목은 금융 뉴스 웹사이트에서 기업의 재무 상황, 투자 동향 등을 다루는 기사에 적합하게 사용됩니다.

핵심 내용 요약

중국의 혁신 의약품 산업은 “다른 사람을 따르는” 방식에서 “차별화된 혁신”으로 전환하고 있으며, 내부 경쟁, 국제화 전략 선택, AI 기반 의약품 개발, 업종의 가치 회복 등의 문제에 직면해 있습니다. 업계 전문가들은 미충족된 수요를 겨냥하고, 차별화된 연구 개발을 통해, 다양한 국제화 전략을 취하며, AI 기술을 활용함으로써 산업의 장기적인 성장이 가능하다고 보고 있으며, 해당 업종의 가치는 향후 상승할 것으로 예상됩니다.

1. 혁신 의약품의 차별화: “복제에서 새로운 도전으로”

과거 많은 제약회사들이 “신속한 모방” 전략을 취했습니다. 즉, 다른 회사가 새로운 약을 개발하면 그것을 빠르게 모방하여 시장에 내놓았는데, 이로 인해 경쟁이 심화되었습니다(예: 동일한 표적을 가진 약물들이 과도하게 출시되는 현상). 이 문제를 해결하기 위한 방안으로는 다음과 같은 네 가지 접근법이 제시됩니다:

1. 아직 개발되지 않은 분야를 타겟으로 함: 중추신경계, 내성균 감염, 소아과와 같이 수요는 많지만 경쟁이 적은 분야를 찾습니다.

2. 동일한 약물로 다른 질병을 치료함: 예를 들어, 어떤 분자가 폐암 치료에 사용된다면, 그것을 이용해 위암 치료에도 시도해보는 것입니다. 이렇게 하면 새로운 가치를 창출할 수 있습니다.

3. 새로운 표적을 연구함: 아직 충분히 연구되지 않았거나 논란이 있는 표적을 선택하는 것입니다. 초기에는 위험이 크지만, 성공하면 독점적인 시장 지위를 확보할 수 있습니다.

4. 기술 플랫폼을 구축함: ADC(항체-약물 결합체), mRNA, 유전자 편집과 같은 새로운 기술을 활용하여 빠르게 신제품을 개발할 수 있습니다.

간단히 말해, 프로젝트를 시작하기 전에 “내 약이 다른 약보다 환자에게 더 편리하거나 치료 효과가 더 좋은가?”라는 질문을 해야 합니다. 단순히 복제하는 것이 아니라 새로운 도전을 찾아야 합니다.

2. 해외 진출과 초기 단계의 기술 매각: 혁신 의약품 기업의 필수 과정

중국 제약회사가 성장하려면 해외 시장에 진출해야 합니다. 그러나 해외 진출 방식은 변화하고 있습니다. 단순히 한 가지 약물을 판매하는 것에서부터 복합적인 라이선스 계약, 공동 연구 개발, 심지어 새로운 회사 설립에 이르기까지 다양한 형태로 진화하고 있습니다.

어떤 이들은 “BD 거래(자산 라이선스 계약)는 초기 단계의 기술을 매각하는 것”이라고 보지만, 업계 전문가들은 이것이 필수적인 과정이라고 생각합니다:

• 소규모 기업은 전 세계적인 임상 시험을 수행할 자금이 부족하기 때문에, 초기 기술을 매각하여 현금 흐름을 확보하는 것이 생존에 필요합니다.
• 대형 기업은 해외 기업과의 협력을 통해 경험을 쌓고, 자체적으로 해외 3상 임상 시험을 진행하며, 최종적으로 자체적인 해외 판매 체계를 구축합니다.

향후 BD 거래는 안정화될 것으로 예상됩니다. 한편으로는 다국적 제약회사들의 중국 시장 진출 속도가 느려지고, 다른 한편으로는 국내 기업들이 자금을 확보하여 자체적으로 해외 시장을 개척할 수 있게 될 것입니다.

3. AI 기반 의약품 개발: 신화가 아니라, 결정력이 관건

AI 기반 의약품 개발이 주목받고 있지만, 모든 문제를 해결할 수 있는 것은 아닙니다:

• 현재 가능한 역할: 표적 발견, 분자 설계, 임상 시험 최적화 등 초기 연구 개발 단계에서의 지원이 가능하지만, 2상 및 3상 임상 시험의 비용(환자 모집, 병원 비용 등)은 AI로는 해결할 수 없습니다.
• 주요 한계: 고품질의 임상 데이터가 부족하고 분산되어 있으며, AI로 설계된 약물의 효능을 입증하는 데 3~5년이 걸립니다. 또한, AI로 설계된 약물의 승인 규제도 아직 명확하지 않습니다.
• 미래의 경쟁 요소: 모델이나 컴퓨팅 성능이 아니라, 기업의 경험과 의사결정 능력이 중요해질 것입니다. 예를 들어, 표적 선택이나 임상 시험 설계와 같은 분야에서 AI는 기업의 전문성을 대체할 수 없습니다.

AI는 제약회사를 완전히 대체하지는 못하지만, 연구 개발 속도를 높일 수 있으며, 데이터와 임상 경험이 풍부한 기업이 더 큰 이점을 얻을 것입니다.

4. 생명공학 업종: 현재는 저평가 상태이지만, 향후 상승할까?

7월 이후 이 업종의 가치는 6.94% 상승했지만 최근에는 조정되었습니다. 업계 전문가들은 현재의 가치가 여전히 낮다고 보며, 향후 회복될 것으로 예상합니다:

• 지지 요인: 기업들의 자사 주식 매입이 증가하고 있으며(이는 미래에 대한 자신감을 보여줍니다), 하반기에는 눈에 띄는 임상 결과가 나올 것으로 기대됩니다. 또한, 인구 고령화로 인한 수요 증가와 의료보험 제도의 지원도 혁신 의약품 산업에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.
• 장기적 전망: 중국의 혁신 의약품 개발 비용은 유럽과 미국의 절반에 불과하며, 해외 진출을 통해 더 큰 시장을 확보할 수 있습니다. 선도적인 기업들은 점차 수익을 창출할 것입니다.

단기적인 변동은 우려할 필요가 없으며, 장기적으로는 상승세를 보일 것입니다.

결론

중국의 혁신 의약품 산업은 변화의 중심에 있으며, 내부 경쟁, 자금 문제, 규제 등의 어려움이 있지만, 차별화된 혁신, 다양한 국제화 전략, AI 기술의 활용을 통해 큰 성장 잠재력을 가지고 있습니다. 일반 투자자들은 핵심 기술을 보유하고 해외 시장에 진출하며 연구 개발 효율이 높은 기업들에 주목할 수 있습니다.