빅데이터 증가와 AI 기술 발달
NGS의 등장으로 유전체 분석 비용이 빠르게 낮아지며 유전체 분석 정보가 급격히 증가하고 있고, 단백질 분석도 새로운 분석 기술과 딥러닝 AI를 활용한 3D 구조 예측이 가능해지고 있어 생체 분자들에 대한 데이터들은 빠르게 증가할 것으로 전망한다.
ChatGPT, DALL-E 등의 트랜스포머 모델 AI는 대규모 연산이 가능해 생물학 빅데이터 분석을 가속화 할 것으로 예상한다. 특히 DNA, RNA, 단백질 등에 대해 통합적으로 분석하는 멀티 오믹스 분석이 증가하고 있고 AI 기술 발달에 따라 더욱 빠르게 증가할 것으로 판단한다.

신약 개발 표적 분자 발굴 증가와 AI 바이오마커
분자 생물학적 이해가 늘어나고 멀티 오믹스를 활용한 GWAS 분석의 증가는 질환과 관련된 유전 변이, 단백질 등에 대한 정보와 약물 개발 타겟을 제시할 것으로 예상한다.
바이오마커 활용 시 임상 성공율을 높일 수 있어 바이오마커 동반 임상 시험 비중은 더욱 증가할 것으로 예상하며, 예측도 높은 바이오마커가 중요해질 것으로 판단한다. AI를 적용한 복합적인 분석은 AI 바이오마커로 활용될 수 있을 것으로 예상한다.

질환 유전 정보 증가로 RNA 치료제 수혜 기대
RNAi 치료제가 가지는 높은 임상 개발 성공율과 undruggable target에 대한 약물 개발이 가능하다는 장점은 질환과 관련된 유전자 서열 정보 증가와 함께 RNA 치료제 시장을 빠르게 성장 시킬 것으로 전망한다. Alnylam, Avidity의 RNA 약물 전달 기술 성과는 간 이외 장기로의 약물 전달 기술 부재로 간 관련 질환에 한정되었던 RNAi 치료제 개발이 암, 뇌질환 등으로 확장될 수 있을 것으로 예상한다.
RNAi 외에도 mRNA 플랫폼 바이오테크들이 COVID-19 백신으로 확보한 현금을 바탕으로 다수 파이프라인들의 임상을 진행할 수 있을 것으로 예상되며, 다양한 감염증 백신, 항암 백신등과 함께 치료제 시장에도 mRNA 기술이 활용될 것으로 판단한다.


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