[미국주식] 리커젼 파머슈티컬스 (RXRX) 기업분석: AI×신약개발 끝판왕? 리커젼에 엔비디아가 꽂힌 이유
안녕하세요, 혁쌤입니다. AI와 신약발굴, 두개는 항상 핫 아이템이죠. 근데 만약 이 두개를 동시에 하는 회사가 있다면?
그리고 그 회사가 엔비디아로부터 투자를 받았다면?!
오늘의 주인공은 리커젼 파머슈티컬스(티커명: RXRX)입니다. 사업보고서 10-K와 IR 자료를 중심으로 알려드릴게요.
1. 개요
RXRX는, AI와 자동화 기술을 융합한 회사로, 기존 제약회사의 수작업 기반 R&D 에서 벗어나 빅데이터와 기계학습을 기반으로 신약을 설계하고 발굴하는 차세대 신약개발사입니다. 2023년 7월, 엔비디아로부터 49.9M 규모의 투자를 받아 슈퍼컴퓨터를 확장한 이력이 있습니다. 덕분에 리커젼은 일주일에 200만 건 이상의 실험을 수행할 수 있게 되었죠.
생물학의 발전에 따라 이를 추적하고 자동화하여 관리하는 리커젼의 경쟁력은 더욱 높아질 것으로 기대되고 있습니다. 경쟁회사인 exscientia를 2024년 8월 인수합병하면서 도약 준비를 마쳤다고 할 수 있겠습니다.
2. 재무 현황
[재무상태표]
(단위: 천달러)
| 구분 | 2024 | 2023 |
| 자산 | ||
| 유동자산 | 714,269 | 438,137 |
| 현금 및 현금성 자산 | 594,350 | 391,565 |
| 그 외 | 119,919 | 46,572 |
| 비유동자산 | 734,329 | 215,562 |
| 총 자산합계 | 1,448,598 | 653,699 |
| 유동부채 | 187,472 | 93,171 |
| 비유동부채 | 226,344 | 97,092 |
| 총 부채합계 | 413,816 | 190,263 |
| 총 자본합계 | 1,034,782 | 463,436 |
[손익계산서]
(단위: 천달러)
| 구분 | 2024 | 2023 | 2022 |
| 수익 | |||
| 영업수익 | 58,488 | 43,876 | 39,681 |
| 보조금수익 | 351 | 699 | 162 |
| 수익합계 | 58,839 | 44,575 | 39,843 |
| 비용 | |||
| 영업비용 | 45,238 | 42,587 | 48,275 |
| 연구개발비용 | 314,421 | 241,226 | 155,696 |
| 판매관리비용 | 178,184 | 110,822 | 81,599 |
| 비용합계 | 537,843 | 394,635 | 285,570 |
| 영업이익(손실) | (479,004) | (350,060) | (245,727) |
| 기타소득 | 14,216 | 17,932 | 6,251 |
| 법인세차감전순이익(손실) | (464,788) | (332,128) | (239,476) |
| 수익 세금효과 | 1,127 | 4,062 | — |
| 당기순이익(손실) | (463,661) | (328,066) | (239,476) |
| 주당순손실 | (1.69) | (1.58) | (1.36) |
아직까지는 흑자전환이 되지 않고 있어, 회사의 당기순손실을 막을 수 있을만큼의 충분한 현금성자산이 있는지 확인해볼 필요가 있습니다. 현금성 자산은 2024년 기준 594,350 / 2023년 기준 391,565 천 달러로, 충분히 영업손실을 커버할 수 있을 만큼의 유동성을 확보하고 있음을 알 수 있습니다.
또한, 부채비율의 경우에도 2024년 기준 40%, 2023년 기준 41.1%, 유동비율은 2024년 2023년 각각 381%, 470.3% 입니다. 단기 유동성 확보 능력도 양호한 수준으로 판단됩니다.
영업수익도 2022 ~ 2024년 간 연평균 21.41% 라는 높은 성장률을 보이고 있으며, 연구개발 비용 추가 투자로 인하여 영업손실이 나고 있는 상황임을 알 수 있습니다.
3. 회사의 기술력 & 파이프라인
회사의 경쟁력은 AI의 방대한 학습 데이터입니다. 리커젼은 AI 기반 드라이랩(컴퓨팅)과 웹랩(실험, Wet Lab)을 결합한 통합 전략을 취하고 있습니다. AI를 이용해 약물 설계를 반복하고, 실험을 통해 신속하게 가설을 검증하고 있습니다.
사업 초기부터 대규모 자본을 바탕으로 웹랩 구축과 자동화에 대규모 투자를 단행했고, 이를 통해 AI 가설을 빠르게 검증하고, 외부 실험실 의존으로 인한 시간 지연과 데이터 품질 저하 문제를 해결했습니다. 리커은 세포 이미지 분석에 특화된 AI 모델인 페놈베타를 자체 개발했습니다. 이 모델은 사람 눈으로는 식별하기 어려운 미세한 세포 변화까지 감지하여 약물 후보 물질 발굴 효율을 크게 높였습니다.
방대한 고품질 데이터를 확보해 지속적인 학습도 가능합니다. 리커젼의 축척 데이터는 2023년 기준 50페타바이트에 달한다고 하는데요, 디지털 데이터 단위인 ‘페타 바이트’는 1000 테라 바이트와 같은 데이터량으로, 1페타 바이트는 큰 서류 캐비닛 2000만개 또는 인쇄된 표준 텍스트 5000억 페이지와 같은 데이터 수준이라고 합니다.
회사의 대표 기술 플랫폼은 Recursion OS 입니다. 이 플랫폼을 통해 '세포 이미징 -> AI 모델링 -> 신약 후보물질 설계' 과정을 자동화하고 있습니다. 자동화 과정을 통해 제약회사의 수작업 R&D 대비 시간과 비용을 획기적으로 단축시키고 있습니다.
- 주당 200만 개 이상의 세포 실험 처리 가능
- 신약 후보 발굴 시간: 평균 18개월 (업계 평균 42개월)
- AI 기반 예측 정확도: 82–84% 수준 (업계 평균 75% 상회)
| 기업명 | 핵심 플랫폼 | 자동화수준 | 데이터셋 규모 | 타겟 -> IND | 비고 |
| Recursion | Recursion OS | 최고 수준 | 23PB 이상 | 18개월 | NVIDIA 투자 유치 |
| Exscientia | CentaurAI | 우수 | 정밀 환자 유래 데이터 | 20개월 | 2024년 RXRX에 인수됨 |
| Schrödinger | 물리 기반 시뮬레이션 | 낮음 | 정밀 계산화학 데이터 | 24~30개월 | 계산화학 전문 |
| Insilico | PandaOmics, Chemistry42 | 중간 | 문헌 + Omics | 21개월 | 임상 진입 후보 다수 |
| Isomorphic Labs | AlphaFold 기반 | 없음 | 단백질 구조 | 초기 개발 중심 | Google DeepMind 자회사 |
회사의 기술 특허를 요약하자면 다음과 같습니다.
- 이미지 기반 데이터셋 23PB 이상 보유
- 세포·생체 실험 자동화 플랫폼 특허 23개 패밀리 보유 (2044년까지 보호)
- 후보물질 조성물 특허 (REC-2282 등) 및 희귀의약품(Orphan Drug) 지정
오늘은 개요와 재무정보 간략하게 알아봤습니다. 다음에는 파이프라인별로 진행상황은 어떤지, 리커젼이 어떤 성장동력이 있을지 알아보겠습니다.
** Disclaimer
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