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사업 개요
출처: 금융감독원 전자공시 사업보고서당사는 전통적인 신약 개발 방식에 요구되는 장기간의 시간과 막대한 연구비 및 이에 따른 리스크로 인해 신약 개발의 효율성이 저하되고 있다는 문제의식에서 출발하여, 신약개발의 효율성을 높이기 위해 AI 플랫폼 개발에 집중해 왔습니다. 당사는 국내 최초로 약물 투여 또는 질병 발생에 따른 유전자 발현 데이터(전사체, Transcriptome) 변화를 AI로 분석하여 최적의 질병과 치료제를 매칭하여 주는 RAPTOR AI를 개발, 운용하고 있습니다.
RAPTOR AI는 약물의 최적 적응증 또는 병용 약물을 스크리닝하고, 질병에서의 유망한 치료 약물 및 타겟을 탐색하는 것을 목적으로 개발된 플랫폼입니다.
제약사들의 신약 개발에 RAPTOR AI를 활용함으로써, 임상시험을 목적에 둔 약제나 임상시험을 진행 중인 약제에 대하여 원개발 적응증과는 차별화된 적응증을 도출하여 약물의 가치를 극대화시키며, 이미 특허가 만료된 약제의 경우 최적의 병용 약제를 발굴하고 후속 특허를 등록시킴으로써 특허로 보호받는 기간을 연장시킬 수 있습니다.
또한 이미 비임상 단계는 대부분 완료한 약물들을 이용해서 적응증을 도출하므로 시판까지의 기간 역시 약물 구조를 디자인하는 AI 신약개발회사보다 월등히 짧다는 장점을 가지고 있습니다. 최근 당사는 전사체 데이터에 더하여, 생체 내에서 실질적인 기능을 수행하는 단백질 데이터를 통합하여 단백체(Proteome) 레이어를 추가하여 ‘RAPTOR AI v2.0’으로 고도화하는 연구개발을 수행하고 있습니다.
이를 통해 소분자 화합 중심의 기존 분석 서비스에서, 차세대 신약 시장의 핵심인 ADC(항체-약물 접합체) 및 TPD(표적 단백질 분해제) 등 새로운 모달리티(Modality)까지 분석 대상을 확장함으로써 신약개발 업체의 수요에 대응하고 있습니다. 또한 당사는 전사체 기반 AI 플랫폼 고도화와 더불어 단백체(Proteomics) 분석 역량을 B2B 서비스로 브랜드화 한 ‘Neo Omics’를 통해 사업 영역을 확장하고 있습니다.
유전체나 전사체 수준에서 파악하기 어려운 실제 단백질의 활성 변화를 추적하는 Neo Omics 서비스는 제약사의 R&D 과정에서 보다 정밀한 약물 반응성 예측과 바이오마커 발굴을 지원합니다. 아울러 국내 주요 병원 등과의 협력을 확대하기 위해 협력 협약(MOU) 등 협약 체결을 추진하고 있으며, 확보되는 임상정보 및 관련 데이터를 디지털화하는 디지털 바이오뱅킹(Digital Bio Banking) 기반의 데이터·코호트 구축을 추진하고 있습니다.
당사는 RAPTOR AI와 더불어 암의 조기 진단과 발생부위 진단을 보조하는 ONCOfind AI 및 항암신약 연구를 보조하는 ONCO-RAPTOR AI의 연구개발과 사업화를 위한 노력도 진행하고 있습니다. 현재 당사는 해당 플랫폼을 바탕으로 다수의 국내외 제약회사들과 신약을 공동 연구하거나, 이들에게 당사 AI 신약개발 플랫폼을 이용한 분석 결과를 공유함으로써 신약개발에 새로운 접근법을 제공하고 있습니다.
당사의 매출은 AI 플랫폼을 기반으로 파트너 제약회사가 보유, 개발하고 있는 신약 후보물질의 개발 과정에서 최적 적응증 선정(Indication selection) 또는 적응증 확장(Indication expansion) 등의 역할을 수행하며 수익을 창출하는 AI 플랫폼 기반 분석 서비스 매출 등으로 구성됩니다.
제품 · 기술
- RAPTOR AI™전사체·단백체 기반 질병-약물 매칭, 최적 적응증/병용약물 스크리닝(v2.0은 ADC·TPD 모달리티 분석 확장)
- ONCO-RAPTOR AI™전사체 기반 항암제 암종 특이성 및 동반진단마커 예측
- ONCOfind AI™암 조기진단 및 발생부위 진단 보조개발 중
- Neo Omics™단백체 분석 B2B 서비스, 약물 기전 이해·바이오마커 탐색 지원
글로벌 임상
ClinicalTrials.gov · 의뢰자 대조- 자회사 ONCOCROSS Australia Pty Ltd.A First in Human Study to Evaluate the Safety, Pharmacokinetics, and Pharmacodynamics Effects of OC514
1상 · 완료 · 2022-03 · NCT05264038
연구개발 · 주요 계약
출처: 금융감독원 전자공시 사업보고서RAPTOR AI v2.0 고도화 · 유전체-전사체-단백체 다중오믹스 분석으로 확장, ADC·TPD 등 신규 모달리티 분석 대상 포함
Digital Bio Banking · 국내 주요 병원과의 협력협약(MOU) 추진 및 임상정보 디지털화를 통한 데이터·코호트 구축
주요 공시 이벤트
한국거래소 KIND · OpenDART논문
PubMed · 저자 소속 대조- Integrating Genome-Scale Metabolic Modeling with Machine Learning Improves Gene Essentiality Prediction in Triple-Negative Breast Cancer.
International journal of molecular sciences · 2026.6 · Kim BK, Gu C, Farh ME 외 1
- Transcriptome-based Deep Learning Model for Predicting Gemcitabine and Cisplatin Chemotherapy Response in Urothelial Carcinoma: Development and External Validation.
Cancer genomics & proteomics · 2026.1 · Kang J, Lee HJ, Oh SB 외 10
- Liver-specific propanoate metabolism-derived 2-ethylhexanol as a novel biomarker for precise diagnosis and prognosis of hepatocellular carcinoma.
Biomarker research · 2025.10 · Lee D, Mun J, Lee J 외 7
- ChemBounce: a computational framework for scaffold hopping in drug discovery.
Bioinformatics (Oxford, England) · 2025.9 · Jang WD, Gu C, Noh Y 외 2
- Predicting drug-drug interactions: A deep learning approach with GCN-based collaborative filtering.
Artificial intelligence in medicine · 2025.9 · Jeong YU, Choi J, Park N 외 2
- Correction: Prognostic Impact of Inflammation-Based Factors in Patients with Esophageal Squamous Cell Carcinoma Achieving Pathological Complete Response After Neoadjuvant Chemoradiotherapy Followed by Surgery.
Annals of surgical oncology · 2025.2 · Kim JY, Yun JK, Kim YH 외 15
- AnoChem: Prediction of chemical structural abnormalities based on machine learning models.
Computational and structural biotechnology journal · 2024.12 · Gu C, Jang WD, Oh KS 외 1
- Prognostic Impact of Inflammation-Based Factors in Patients with Esophageal Squamous Cell Carcinoma Achieving Pathological Complete Response After Neoadjuvant Chemoradiotherapy Followed by Surgery.
Annals of surgical oncology · 2024.10 · Kim JY, Yun JK, Kim YH 외 15
- Application of Transcriptome-Based Gene Set Featurization for Machine Learning Model to Predict the Origin of Metastatic Cancer.
Current issues in molecular biology · 2024.7 · Jeong Y, Chu J, Kang J 외 7
- Transcriptome-based deep learning analysis identifies drug candidates targeting protein synthesis and autophagy for the treatment of muscle wasting disorder.
Experimental & molecular medicine · 2024.4 · Lee MH, Lee B, Park SE 외 11
논문 5건 더 보기
- PredAOT: a computational framework for prediction of acute oral toxicity based on multiple random forest models.
BMC bioinformatics · 2023.2 · Ryu JY, Jang WD, Jang J 외 1
- Establishing Patient-Derived Cancer Cell Cultures and Xenografts in Biliary Tract Cancer.
Cancer research and treatment · 2023.1 · Kang J, Lee JY, Lee S 외 10
- Molecular Subtypes Based on Genomic and Transcriptomic Features Correlate with the Responsiveness to Immune Checkpoint Inhibitors in Metastatic Clear Cell Renal Cell Carcinoma.
Cancers · 2022.5 · Jee B, Seo E, Park K 외 14
- Identification of drug combinations on the basis of machine learning to maximize anti-aging effects.
PloS one · 2021.1 · Kim SK, Goughnour PC, Lee EJ 외 5
- Selective Targeting of Cancer Stem Cells (CSCs) Based on Photodynamic Therapy (PDT) Penetration Depth Inhibits Colon Polyp Formation in Mice.
Cancers · 2020.1 · Kim JK, Byun MR, Maeng CH 외 2
특허
KIPRIS · 출원인 대조공개 · 2025-12 · 출원 1020250201741
공개 · 2025-12 · 출원 1020250198624
공개 · 2024-09 · 출원 1020240124584
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특허 98건 더 보기
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AI 읽힘
MAA 서버 기록 · IP 검증가져간 자료는 AI의 색인이 되어 답변에 계속 쓰입니다. AI가 색인으로 답을 인용할 때는 우리 서버에 아무 기록도 남지 않으므로, 실제 인용 횟수는 여기 잡히지 않고 이 숫자보다 많습니다.
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2026년 8월 27일부터 측정 · AI 엔진 5곳 · 마지막 읽힘 2026년 10월 9일
이름표(user-agent)는 위조할 수 있어 그대로 세지 않습니다. 공급사가 공개한 IP 대역과 대조하거나, 역방향 DNS를 정방향으로 되짚어 확인한 것만 셉니다. MCP 조회는 이 인덱스의 도구 통로를 실제로 부른 기록입니다.
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2011년 설립된 AI 기업으로 통합 인공지능 플랫폼 조나단과 의료특화 AI 플랫폼 나디아를 제공합니다.
2017년 설립, 2026년 코스닥 상장한 의료마이데이터 중계 플랫폼 LDB 기반 의료 AI 기업입니다.
음성·언어 인공지능 원천기술을 기반으로 HCI 및 AI Digital Transformation 솔루션을 제공하는 기업입니다.
2001년 설립된 헬스케어 IT 기업으로 통합의료정보시스템 베스트케어(BESTCare)와 클라우드 기반 얣지애넥스트(EDGE&NEXT)를 제공합니다.
1985년 설립된 의료정보시스템 전문기업으로 bitnixHIS·CLEMR 등 EMR·HIS 솔루션과 디지털헬스케어, IT교육 사업을 영위합니다.
출처와 갱신
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- 기업 기본정보
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- 사업 내용
- 공시 사업보고서 정제
- 인허가 · 임상시험
- 식약처 (공공데이터포털) · 미국 FDA openFDA — 매주 갱신
- 주요 공시 이벤트
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- 글로벌 임상
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- 재무
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- 논문
- 미국 국립의학도서관 PubMed — 저자 소속 대조 · 매일 갱신
- 특허
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