아마존 클라우드도 25.1Q 성장율이 잠시 낮아졌지만, 2, 3Q 성장율이 성장 중
OPM역시 상승은 제한적인데 마이크로소프트와 이유는 동일할 것으로 보임.
마이크로소프트와 구글 클라우드의 수주 매출 duration은 평균 2년이지만, AWS의 duration은 4년.
3사 중 제일 별로(?)라고 평가 받는 아마존의 클라우드이지만, 역시 수주잔고가 QoQ로 다시 증가하는 추세를 보임.
OPM역시 상승은 제한적인데 마이크로소프트와 이유는 동일할 것으로 보임.
마이크로소프트와 구글 클라우드의 수주 매출 duration은 평균 2년이지만, AWS의 duration은 4년.
3사 중 제일 별로(?)라고 평가 받는 아마존의 클라우드이지만, 역시 수주잔고가 QoQ로 다시 증가하는 추세를 보임.
엔비디아 어닝콜 관심 갔던 내용.
1. 클라우드는 사실상 매진 상태이고, Ampere·Hopper·Blackwell을 포함한 GPU 설치 기반은 모두 100%에 가깝게 활용되고 있다. (하이퍼스케일러 감가상각 의구심 해결)
2. 2026년 하이퍼스케일러들의 CapEx 전망은 계속 상향 조정되고 있으며, 현재는 약 6,000억 달러 수준으로 연초 예상치보다 2,000억 달러 이상 증가했다(연초 대비 약 50% 상향. 내년도 계속 올라갈 것으로 가정해야 함.)
3. 향후 하이퍼스케일러들이 투입해야 할 수천억 달러 규모의 CapEx는 전부 이들이 창출하는 현금흐름만으로도 충분히 소화 가능한 수준이다. (CapEx도 입체적으로 생각해야 하지만, 빅테크들의 Moneytization도 입체적으로 생각해야 함 - 구글의 클라우드 머니타이제이션)
4. 엔비디아 GPU는 TCO(총소유비용)를 낮추는 동시에 빅테크의 매출을 끌어올리는 역할을 한다. 인터넷에는 수조 개의 콘텐츠가 존재하고, 그중 어떤 것을 작은 화면에 띄울지 결정하려면 정교한 추천 시스템이 필수적이다. 이 추천 영역이 이제 생성형 AI로 넘어가고 있으며, 생성형 AI 도입은 곧바로 매출 증대로 이어지고 있다. (5와 6은 그 예시)
5. Anthropic의 ARR은 연초 10억 달러에서 10월 기준 70억 달러로 급증했다. OpenAI는 최근 주간 사용자 수가 약 8억 명 수준까지 늘었고, 기업 고객 수도 100만 곳에 이른다. 즉, AI의 수익화(monetization)도 빠르게 가속 중이다.
(OpenAI WAU는 24.12월 3억명, 25.2월 4억명+, 7월 약 7억명, 10월 약 8억명)
6. 메타는 광고 추천용 파운데이션 모델인 GEM 덕분에 인스타그램 광고 전환율이 5% 이상, 페이스북 피드 광고 전환율이 3% 증가했다고 보고했다.
7. 데이터센터에서는 동일한 전력 한도 내에서 성능을 극대화해야 하기 때문에, 와트당 성능, 즉 아키텍처 효율이 믿을 수 없을 만큼 중요한 변수가 되었다. 와트당 성능이 곧 데이터센터 매출과 절대적·직접적으로 연결된다. 따라서 어떤 아키텍처를 선택하느냐가 그 어느 때보다 중요해졌고, 이는 엔비디아 GPU의 전략적 가치를 더욱 키우는 요인이 된다.
8. 데이터센터 내부에서 엔비디아가 차지하는 비중은 세대가 바뀔수록 커지고 있다. Hopper 세대에서는 약 20~25, Grace Blackwell 세대에서는 30 정도, Rubin에서는 그보다 더 높아질 가능성이 크다. 즉, 각 세대가 거듭될수록 엔비디아의 경제적 기여와 AI 세계에서의 비중은 계속 커질 것 (내년은 엔비디아와 구글의 장세가 될수도?)
1. 클라우드는 사실상 매진 상태이고, Ampere·Hopper·Blackwell을 포함한 GPU 설치 기반은 모두 100%에 가깝게 활용되고 있다. (하이퍼스케일러 감가상각 의구심 해결)
2. 2026년 하이퍼스케일러들의 CapEx 전망은 계속 상향 조정되고 있으며, 현재는 약 6,000억 달러 수준으로 연초 예상치보다 2,000억 달러 이상 증가했다(연초 대비 약 50% 상향. 내년도 계속 올라갈 것으로 가정해야 함.)
3. 향후 하이퍼스케일러들이 투입해야 할 수천억 달러 규모의 CapEx는 전부 이들이 창출하는 현금흐름만으로도 충분히 소화 가능한 수준이다. (CapEx도 입체적으로 생각해야 하지만, 빅테크들의 Moneytization도 입체적으로 생각해야 함 - 구글의 클라우드 머니타이제이션)
4. 엔비디아 GPU는 TCO(총소유비용)를 낮추는 동시에 빅테크의 매출을 끌어올리는 역할을 한다. 인터넷에는 수조 개의 콘텐츠가 존재하고, 그중 어떤 것을 작은 화면에 띄울지 결정하려면 정교한 추천 시스템이 필수적이다. 이 추천 영역이 이제 생성형 AI로 넘어가고 있으며, 생성형 AI 도입은 곧바로 매출 증대로 이어지고 있다. (5와 6은 그 예시)
5. Anthropic의 ARR은 연초 10억 달러에서 10월 기준 70억 달러로 급증했다. OpenAI는 최근 주간 사용자 수가 약 8억 명 수준까지 늘었고, 기업 고객 수도 100만 곳에 이른다. 즉, AI의 수익화(monetization)도 빠르게 가속 중이다.
(OpenAI WAU는 24.12월 3억명, 25.2월 4억명+, 7월 약 7억명, 10월 약 8억명)
6. 메타는 광고 추천용 파운데이션 모델인 GEM 덕분에 인스타그램 광고 전환율이 5% 이상, 페이스북 피드 광고 전환율이 3% 증가했다고 보고했다.
7. 데이터센터에서는 동일한 전력 한도 내에서 성능을 극대화해야 하기 때문에, 와트당 성능, 즉 아키텍처 효율이 믿을 수 없을 만큼 중요한 변수가 되었다. 와트당 성능이 곧 데이터센터 매출과 절대적·직접적으로 연결된다. 따라서 어떤 아키텍처를 선택하느냐가 그 어느 때보다 중요해졌고, 이는 엔비디아 GPU의 전략적 가치를 더욱 키우는 요인이 된다.
8. 데이터센터 내부에서 엔비디아가 차지하는 비중은 세대가 바뀔수록 커지고 있다. Hopper 세대에서는 약 20~25, Grace Blackwell 세대에서는 30 정도, Rubin에서는 그보다 더 높아질 가능성이 크다. 즉, 각 세대가 거듭될수록 엔비디아의 경제적 기여와 AI 세계에서의 비중은 계속 커질 것 (내년은 엔비디아와 구글의 장세가 될수도?)
#알지노믹스
ESMO ASIA (25.12.05 개최)에서 RZ-001의 GBM 대상 임상 1상 데이터 포스터 공개
교모세포종(GBM)의 평균 생존기간은 12–15개월, 재발 시 2–4개월로 매우 제한적이며, 효과적인 표준 치료가 부재한 난치성 종양임.
임상 1상은 Dose Escalation(용량 증량) 디자인으로 진행되었고, Dose 1(2명) → Dose 2(2명) → Dose 3(3명) 순으로 피험자를 배정해 부작용 없이 올릴 수 있는 최대 용량(MTD)을 탐색하는 목적의 초기 단계 연구.
전체 5개 코호트 중 하위 3개 코호트(Dose 1, 2, 3)에 포함된 7명 환자의 중간 결과가 이번 ESMO Asia에서 발표되었음.
7명 중 6명에서 Day 57 시점에 완전관해(CR, Complete Response)를 확인, 이 중 4명은 Day 113까지 CR 상태를 유지,
2명은 Day 169까지 CR를 유지하는 매우 강한 항종양 반응이 관찰됨.
즉, Best ORR(Day 57 기준)은 85.7%(6/7)로 훌륭한 데이터를 발표, 특히 16주까지 4명의 환자가 CR을 유지했다는 점도 고무적이라고 생각함.
안전성 측면에서도 전 3개 용량 코호트 모두에서 DLT(Dose-Limiting Toxicity) 발생이 0건이었으며, 보고된 이상반응(AE) 대부분은 경도–중등도 수준에 그쳤음.
즉, 추가적인 Dose escalation 가능하며, 약효가 추가로 증가할 여지 있다는 의미.
RNA Boom 이 온다고 계속 보고 있고, 한국에 훌륭한 RNA 밸류체인(siRNA - 올릭스, RNA 치환 - 알지노믹스, RNA CDMO - 에스티팜)이 갖춰져서 자랑스러움.
ESMO ASIA (25.12.05 개최)에서 RZ-001의 GBM 대상 임상 1상 데이터 포스터 공개
교모세포종(GBM)의 평균 생존기간은 12–15개월, 재발 시 2–4개월로 매우 제한적이며, 효과적인 표준 치료가 부재한 난치성 종양임.
임상 1상은 Dose Escalation(용량 증량) 디자인으로 진행되었고, Dose 1(2명) → Dose 2(2명) → Dose 3(3명) 순으로 피험자를 배정해 부작용 없이 올릴 수 있는 최대 용량(MTD)을 탐색하는 목적의 초기 단계 연구.
전체 5개 코호트 중 하위 3개 코호트(Dose 1, 2, 3)에 포함된 7명 환자의 중간 결과가 이번 ESMO Asia에서 발표되었음.
7명 중 6명에서 Day 57 시점에 완전관해(CR, Complete Response)를 확인, 이 중 4명은 Day 113까지 CR 상태를 유지,
2명은 Day 169까지 CR를 유지하는 매우 강한 항종양 반응이 관찰됨.
즉, Best ORR(Day 57 기준)은 85.7%(6/7)로 훌륭한 데이터를 발표, 특히 16주까지 4명의 환자가 CR을 유지했다는 점도 고무적이라고 생각함.
안전성 측면에서도 전 3개 용량 코호트 모두에서 DLT(Dose-Limiting Toxicity) 발생이 0건이었으며, 보고된 이상반응(AE) 대부분은 경도–중등도 수준에 그쳤음.
즉, 추가적인 Dose escalation 가능하며, 약효가 추가로 증가할 여지 있다는 의미.
RNA Boom 이 온다고 계속 보고 있고, 한국에 훌륭한 RNA 밸류체인(siRNA - 올릭스, RNA 치환 - 알지노믹스, RNA CDMO - 에스티팜)이 갖춰져서 자랑스러움.
🔥1
#wave life science (pre + 70%)
RNA editing을 하는 알지노믹스의 peer 기업이자, siRNA도 하는 올릭스의 peer 기업.
비만 siRNA 파이프라인 WVE-007 임상1상 데이터 공개.
3개월 단회투약 내장지방 -9.4%, 전체 -4.5%, 근육량 +3.2%
용량 600mg 증량까지 안전성 이슈 없었으며, DLT 이슈 없었음.
비만치료제는 장기지속형 니즈가 컸으나, RNA로 접근하면 효과도 좋고 투약주기도 길어짐.
같은 타깃 siRNA 개발 중인 애로우헤드도 10% 상승 중.
RNA는 신임.
RNA editing을 하는 알지노믹스의 peer 기업이자, siRNA도 하는 올릭스의 peer 기업.
비만 siRNA 파이프라인 WVE-007 임상1상 데이터 공개.
3개월 단회투약 내장지방 -9.4%, 전체 -4.5%, 근육량 +3.2%
용량 600mg 증량까지 안전성 이슈 없었으며, DLT 이슈 없었음.
비만치료제는 장기지속형 니즈가 컸으나, RNA로 접근하면 효과도 좋고 투약주기도 길어짐.
같은 타깃 siRNA 개발 중인 애로우헤드도 10% 상승 중.
RNA는 신임.
❤2
신기전 치료제 시장 추이
(사진 순으로 RNA, ADC, 이중항체)
다들 고루고루 성장 중.
그 중 RNA 치료제 시장이 FDA 승인 물질도 계속 나오고, 성장 속도도 제일 가파름.
(사진 순으로 RNA, ADC, 이중항체)
다들 고루고루 성장 중.
그 중 RNA 치료제 시장이 FDA 승인 물질도 계속 나오고, 성장 속도도 제일 가파름.
🔥1
#갤럭스
#AI신약개발
24-25년이 AI 및 LLM 개발/발전의 원년이었다면, 26-27년은 AI를 잘 활용하는 기업들의 해가 될 것이라고 생각함.
어떤 산업이 AI를 통해 그 효과를 극대화할 수 있을까?
손으로 한땀한땀 그리는 애니메이션 기업들, 개발 비용이 많이 드는 게임 및 테크사들도 될 수 있지만, 제약바이오 기업들의 수혜도 앞선 기업들 못지 않게 클 것이라고 생각함.
약물을 개발하기 위해서는 후보물질을 발굴해야 하는데, 이 후보물질 발굴은 수많은 석/박사들의 노가다가 필요한 영역임. (물론 컴퓨팅 도움을 많이 받고 있지만.)
올해 프로티나 주가가 좋을 것이라 예상한 것은 AI로 엄청난 효율을 보여줄 potential이 있는 기업이기 때문.
(프로티나는 이제 시작 단계임)
갤럭스는 AI 단백질 설계 및 신약 개발 기업임. 말그대로 후보물질 발굴을 위해 석/박사들이 밤 새워 일하는 것을 AI로 대체해줄 수 있는 것임.
글로벌 제약사들의 천문학적 R&D 비용을 감축시킬 수 있는 꿈이 있는 기업이기에 위대한 기업이 될 수 있다고 생각함.
내년-내후년쯤 상장하려나.
#AI신약개발
24-25년이 AI 및 LLM 개발/발전의 원년이었다면, 26-27년은 AI를 잘 활용하는 기업들의 해가 될 것이라고 생각함.
어떤 산업이 AI를 통해 그 효과를 극대화할 수 있을까?
손으로 한땀한땀 그리는 애니메이션 기업들, 개발 비용이 많이 드는 게임 및 테크사들도 될 수 있지만, 제약바이오 기업들의 수혜도 앞선 기업들 못지 않게 클 것이라고 생각함.
약물을 개발하기 위해서는 후보물질을 발굴해야 하는데, 이 후보물질 발굴은 수많은 석/박사들의 노가다가 필요한 영역임. (물론 컴퓨팅 도움을 많이 받고 있지만.)
올해 프로티나 주가가 좋을 것이라 예상한 것은 AI로 엄청난 효율을 보여줄 potential이 있는 기업이기 때문.
(프로티나는 이제 시작 단계임)
갤럭스는 AI 단백질 설계 및 신약 개발 기업임. 말그대로 후보물질 발굴을 위해 석/박사들이 밤 새워 일하는 것을 AI로 대체해줄 수 있는 것임.
글로벌 제약사들의 천문학적 R&D 비용을 감축시킬 수 있는 꿈이 있는 기업이기에 위대한 기업이 될 수 있다고 생각함.
내년-내후년쯤 상장하려나.
👍1
석차옥 교수님이자 CEO의 AI 신약개발에 대한 말씀.
길지만 한번쯤 봐보길 추천하는 영상.
(정말 대단하신 분이라고 생각됨)
https://www.youtube.com/watch?v=JxVQSpmJ-D0
길지만 한번쯤 봐보길 추천하는 영상.
(정말 대단하신 분이라고 생각됨)
https://www.youtube.com/watch?v=JxVQSpmJ-D0
YouTube
단백질 만드는 AI, 전세계 제약산업 뒤집어졌습니다 (서울대 화학부 석차옥 교수)
[AI로 영상을 요약한 내용입니다]
💡내용 요약
AI로 단백질 구조를 예측하고, 이제는 원하는 기능에 맞게 단백질을 ‘설계’하는 시대가 왔습니다. 구글의 ‘알파폴드’는 이런 구조 예측으로 노벨화학상을 받았고, 실제 신약 개발에도 쓰이고 있어요. 서울대 석차옥 교수팀도 AI로 단백질을 설계해 신약 후보 물질을 만들고 있습니다. 핵심은 ‘핫스팟’이라 불리는 암세포 특유의 단백질 부위를 찾아내는 거고요. 이걸 정확히 알아야 항체나 치료제가 표적을 제대로 공격할…
💡내용 요약
AI로 단백질 구조를 예측하고, 이제는 원하는 기능에 맞게 단백질을 ‘설계’하는 시대가 왔습니다. 구글의 ‘알파폴드’는 이런 구조 예측으로 노벨화학상을 받았고, 실제 신약 개발에도 쓰이고 있어요. 서울대 석차옥 교수팀도 AI로 단백질을 설계해 신약 후보 물질을 만들고 있습니다. 핵심은 ‘핫스팟’이라 불리는 암세포 특유의 단백질 부위를 찾아내는 거고요. 이걸 정확히 알아야 항체나 치료제가 표적을 제대로 공격할…
Croissance
#알지노믹스 ESMO ASIA (25.12.05 개최)에서 RZ-001의 GBM 대상 임상 1상 데이터 포스터 공개 교모세포종(GBM)의 평균 생존기간은 12–15개월, 재발 시 2–4개월로 매우 제한적이며, 효과적인 표준 치료가 부재한 난치성 종양임. 임상 1상은 Dose Escalation(용량 증량) 디자인으로 진행되었고, Dose 1(2명) → Dose 2(2명) → Dose 3(3명) 순으로 피험자를 배정해 부작용 없이 올릴 수 있는 최대…
휴먼 데이터가 공개되는 순간, 바이오텍 주가는 ‘레벨업’하는 경우가 많음.
약물이 이론적으로 아무리 완벽해 보여도, 사람 몸에서 정말로 유효한지 그리고 안전한지는 사전에 완벽히 예측하기 어렵기 때문임.
알지노믹스는 ESMO Asia에서 RZ-001의 GBM(교모세포종) 임상 1상 중간 결과(유효성+안전성)를 공개함.
아직 Dose 5까지 진행되지는 않았고, Dose 1~3을 투여한 환자 7명 중 6명에서 CR이 확인됨.
(독성도 확인되지 않았기에, Dose 5까지 용량을 올리는데 문제 없으며 증량하면 약효는 단연 더 좋아짐.)
이번 결과는 알지노믹스 기술에 대한 PoC가 사람 데이터로 입증됐다는 점에서 의미가 큼. 무엇보다 데이터 자체가 예상보다도 강력함.
그럼에도 현재 시장에서는 이 내용을 충분히 ‘catch’하지 못한 분위기임. 관련 내용을 적극적으로 소통하는 애널리스트가 아직 없는 것으로 보임. (arbitrage 기회?)
개인적으로는 이번 데이터가 시장에 제대로 전달되고 이해되기 시작하면, 주가도 한 단계 레벨업할 가능성이 크다고 봄.
약물이 이론적으로 아무리 완벽해 보여도, 사람 몸에서 정말로 유효한지 그리고 안전한지는 사전에 완벽히 예측하기 어렵기 때문임.
알지노믹스는 ESMO Asia에서 RZ-001의 GBM(교모세포종) 임상 1상 중간 결과(유효성+안전성)를 공개함.
아직 Dose 5까지 진행되지는 않았고, Dose 1~3을 투여한 환자 7명 중 6명에서 CR이 확인됨.
(독성도 확인되지 않았기에, Dose 5까지 용량을 올리는데 문제 없으며 증량하면 약효는 단연 더 좋아짐.)
이번 결과는 알지노믹스 기술에 대한 PoC가 사람 데이터로 입증됐다는 점에서 의미가 큼. 무엇보다 데이터 자체가 예상보다도 강력함.
그럼에도 현재 시장에서는 이 내용을 충분히 ‘catch’하지 못한 분위기임. 관련 내용을 적극적으로 소통하는 애널리스트가 아직 없는 것으로 보임. (arbitrage 기회?)
개인적으로는 이번 데이터가 시장에 제대로 전달되고 이해되기 시작하면, 주가도 한 단계 레벨업할 가능성이 크다고 봄.
#RNA
#Arrowhead (ARWR)
1. GLP-1의 문제점
GLP-1 agonist는 쉽게 말해 '섭취(칼로리 인풋) 컨트롤' 중심의 비만 치료제임.
식욕/배고픔 및 보상회로를 억제하고 위 배출을 지연시켜 포만감을 높임으로써, 칼로리 섭취 자체를 구조적으로 줄여 체중을 감소시킴.
체중 감량 폭은 크지만, 위장관 부작용(오심,구토, 설사 등)이 흔하고, 체중이 빠지는 과정에서 제지방(근육 등)도 일부 함께 감소할 수 있음.
즉, '덜 먹게 만드는 전략'인 만큼, 섭취 감소에 수반되는 부작용은 일정 부분 불가피함. (투여 주기 역시..)
2. RNA의 장점
반면, RNA로 접근하는 Wave Life Sciences와 Arrowhead는 INHBE를 억제하는 RNA 치료제를 개발 중이며, Arrowhead는 추가로 ALK7을 억제하는 RNA 치료제도 개발 중임.
INHBE는 간에서 분비되는 Activin E 단백질을 만드는 유전자임.
칼로리 과잉 섭취에서는 간이 Activin E를 더 많이 분비하고, 혈중으로 나온 Activin E는 지방세포 표면의 ALK7 수용체에 결합함.
이 신호가 활성화되면 지방세포의 지방분해가 억제되어, 결과적으로 저장되어 있는 지방을 꺼내 쓰기보다는 저장 쪽으로 기울게 됨.
현재 RNA 치료제에서 비만 치료 전략은 두 가지로 정리됨
1) INHBE 억제: 간에서 Activin E 생성/분비 자체를 줄여 '신호의 발생'을 약화시키는 방식
2) ALK7 억제: 지방세포에서 수용체를 줄여 '신호의 수신/전달'을 약화시키는 방식
쉽게 표현하면, GLP-1은 '덜 먹게 만들어 살을 빼는 약'이고, INHBE/ALK7 RNA 치료제는 '먹는 양이 크게 바뀌지 않더라도, 지방을 저장하라는 신호를 약하게 만들어 지방을 덜 쌓고 더 잘 쓰게 유도하는 약'임.
즉, RNA로의 접근은 현재 GLP-1 계열의 문제점인 위장관 부작용, 근육량 감소, 투여 편의성 모두 해결할 수 있음.
3. Arrowhead의 ALK7 파이프라인 기대
Wave Life Science의 WVE-007(INHBE 타깃)은 1상에서 긍정적인 결과를 제시함.
Arrowhead는 26년 1월 6일(미국 현지시간) 자사 비만 파이프라인인 ARO-INHBE 및 ARO-ALK7의 임상 초기 데이터를 발표할 예정임.
Arrowhead의 전임상에 따르면 DIO(식이유도비만) 모델에서 대조군 대비, 지방량(fat mass) 차이가 INHBE 억제에서는 약 20%, ALK7 억제에서는 약 4-50% 수준으로 관찰되었음.
즉, ARO-ALK7 임상 데이터는 WVE-007 그 이상의 데이터를 기대해볼 수 있음. (WVE-007의 임상 데이터는 정말 훌륭했지만 지방 감소가 dramatic하지는 않았음)
1월 6일 Arrowhead의 임상 결과가 기대되며, 비만 영역에서 RNA치료제 성과가 기대됨.
CNS(알츠하이머 등)에서도 정말 기대되지만 관련 내용은 다음 기회에..
#Arrowhead (ARWR)
1. GLP-1의 문제점
GLP-1 agonist는 쉽게 말해 '섭취(칼로리 인풋) 컨트롤' 중심의 비만 치료제임.
식욕/배고픔 및 보상회로를 억제하고 위 배출을 지연시켜 포만감을 높임으로써, 칼로리 섭취 자체를 구조적으로 줄여 체중을 감소시킴.
체중 감량 폭은 크지만, 위장관 부작용(오심,구토, 설사 등)이 흔하고, 체중이 빠지는 과정에서 제지방(근육 등)도 일부 함께 감소할 수 있음.
즉, '덜 먹게 만드는 전략'인 만큼, 섭취 감소에 수반되는 부작용은 일정 부분 불가피함. (투여 주기 역시..)
2. RNA의 장점
반면, RNA로 접근하는 Wave Life Sciences와 Arrowhead는 INHBE를 억제하는 RNA 치료제를 개발 중이며, Arrowhead는 추가로 ALK7을 억제하는 RNA 치료제도 개발 중임.
INHBE는 간에서 분비되는 Activin E 단백질을 만드는 유전자임.
칼로리 과잉 섭취에서는 간이 Activin E를 더 많이 분비하고, 혈중으로 나온 Activin E는 지방세포 표면의 ALK7 수용체에 결합함.
이 신호가 활성화되면 지방세포의 지방분해가 억제되어, 결과적으로 저장되어 있는 지방을 꺼내 쓰기보다는 저장 쪽으로 기울게 됨.
현재 RNA 치료제에서 비만 치료 전략은 두 가지로 정리됨
1) INHBE 억제: 간에서 Activin E 생성/분비 자체를 줄여 '신호의 발생'을 약화시키는 방식
2) ALK7 억제: 지방세포에서 수용체를 줄여 '신호의 수신/전달'을 약화시키는 방식
쉽게 표현하면, GLP-1은 '덜 먹게 만들어 살을 빼는 약'이고, INHBE/ALK7 RNA 치료제는 '먹는 양이 크게 바뀌지 않더라도, 지방을 저장하라는 신호를 약하게 만들어 지방을 덜 쌓고 더 잘 쓰게 유도하는 약'임.
즉, RNA로의 접근은 현재 GLP-1 계열의 문제점인 위장관 부작용, 근육량 감소, 투여 편의성 모두 해결할 수 있음.
3. Arrowhead의 ALK7 파이프라인 기대
Wave Life Science의 WVE-007(INHBE 타깃)은 1상에서 긍정적인 결과를 제시함.
Arrowhead는 26년 1월 6일(미국 현지시간) 자사 비만 파이프라인인 ARO-INHBE 및 ARO-ALK7의 임상 초기 데이터를 발표할 예정임.
Arrowhead의 전임상에 따르면 DIO(식이유도비만) 모델에서 대조군 대비, 지방량(fat mass) 차이가 INHBE 억제에서는 약 20%, ALK7 억제에서는 약 4-50% 수준으로 관찰되었음.
즉, ARO-ALK7 임상 데이터는 WVE-007 그 이상의 데이터를 기대해볼 수 있음. (WVE-007의 임상 데이터는 정말 훌륭했지만 지방 감소가 dramatic하지는 않았음)
1월 6일 Arrowhead의 임상 결과가 기대되며, 비만 영역에서 RNA치료제 성과가 기대됨.
CNS(알츠하이머 등)에서도 정말 기대되지만 관련 내용은 다음 기회에..
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RNA - 비만편 2 (데이터를 기반)
DIO(식이유도비만) 마우스 모델 전임상 데이터.
1. INHBE silencing
(간->지방세포로 가는 지방저장 신호를 끊음)
왼쪽 그래프 (체중 변화)
* 검은색(대조군): 시간이 갈수록 체중이 계속 증가
* 파란색(INHBE siRNA): 체중이 증가하긴 하지만, 증가 속도/폭이 더 작음
-> 체중 증가가 약 19% 억제됨.
오른쪽 그래프 (체성분)
* Fat mass(지방량): 대조군(흰 막대) 대비 INHBE siRNA(파란 막대)에서 지방량이 -22%
* Lean mass(제지방/근육 등): 유의미한 차이가 없음.
결론
간의 INHBE를 억제하면, 고칼로리 식이에서 체중 증가가 줄어들고(약 19% 덜 찜), 제지방은 유지됨.
DIO(식이유도비만) 마우스 모델 전임상 데이터.
1. INHBE silencing
(간->지방세포로 가는 지방저장 신호를 끊음)
왼쪽 그래프 (체중 변화)
* 검은색(대조군): 시간이 갈수록 체중이 계속 증가
* 파란색(INHBE siRNA): 체중이 증가하긴 하지만, 증가 속도/폭이 더 작음
-> 체중 증가가 약 19% 억제됨.
오른쪽 그래프 (체성분)
* Fat mass(지방량): 대조군(흰 막대) 대비 INHBE siRNA(파란 막대)에서 지방량이 -22%
* Lean mass(제지방/근육 등): 유의미한 차이가 없음.
결론
간의 INHBE를 억제하면, 고칼로리 식이에서 체중 증가가 줄어들고(약 19% 덜 찜), 제지방은 유지됨.
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2. ALK7 silencing
(지방세포가 지방저장 신호 받는 것을 차단)
왼쪽 그래프 (체중 변화)
* 검은색(대조군): 시간이 갈수록 체중이 계속 증가
* 초록색(ALK7 siRNA): 체중이 증가하긴 하지만, 증가 속도/폭이 더 작음
-> 체중 증가가 약 39% 억제됨.
오른쪽 그래프 (체성분)
* Fat mass(지방량): 대조군(회색 막대) 대비 ALK7 siRNA(연두 막대)에서 지방량이 -50%
* Lean mass(제지방/근육 등): 유의미한 차이가 없음.
결론
ALK7을 억제하면, 고칼로리 식이에서 체중 증가가 줄어들고(약 39% 덜 찜), 지방량은 50%까지 줄어들며, 제지방은 유지됨.
(지방세포가 지방저장 신호 받는 것을 차단)
왼쪽 그래프 (체중 변화)
* 검은색(대조군): 시간이 갈수록 체중이 계속 증가
* 초록색(ALK7 siRNA): 체중이 증가하긴 하지만, 증가 속도/폭이 더 작음
-> 체중 증가가 약 39% 억제됨.
오른쪽 그래프 (체성분)
* Fat mass(지방량): 대조군(회색 막대) 대비 ALK7 siRNA(연두 막대)에서 지방량이 -50%
* Lean mass(제지방/근육 등): 유의미한 차이가 없음.
결론
ALK7을 억제하면, 고칼로리 식이에서 체중 증가가 줄어들고(약 39% 덜 찜), 지방량은 50%까지 줄어들며, 제지방은 유지됨.
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