🧬 [공모주] 보노로이

안녕하세요! 호기심 대장 부스터입니다. 🚀

어제 비가 무섭게 내리더라구요 ㅎ
그래서 그런지 오늘도 날씨가 🌥


어제 급하게 병원에 가게되어 깜빡하고 우산을 못 챙겨 비를 피하지 못했습니다 ㅜ

따듯한 차를 먹었는데 그래도 살짝 감기 기운이 있네요 😂

독자 여러분들도 날씨가 따듯했다가 추워졌다가 왔다갔다하니 감기 조심하세요!😀

오늘 소개해드릴 기업은 신약관련 기업입니다.
바로 소개해드리겠습니다.

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트리마제

호기심 많은 고등학생의 첫 경험(2)

보로노이

보로노이는 2015년 2월 24일에 설립된 바이오벤처 기업입니다.

자가면역질환, 뇌암, 비소세포성폐암 등 항암 표적 치료제를 전문적으로 개발하고 있습니다.


보로노이는 하버드의대 다나파버 암연구소로부터 두 차례 기술을 이전받으며 업계의 주목을 받았고, 최근 2년 동안 대규모 L/O 계약 4건을 달성한 유망주로도 성장하고 있습니다.


보로노이의 누적 거래 규모는 2조 1000억원으로 엄청난 누적거래를 보여주고 있습니다.


또 미국 오릭파마슈티컬즈, HK이노엔, 미국 피라미드 바이오사언스 등에 전임상 후보물질을 L/O 하였습니다.

보로노이의 🧪

보로노이는 의약품 구조 설계와 합성을 담당하는 56명의 의약화학(medichemistry) 전문 인력과 세포/동물 실험을 수행할 수 있는 회사 내부 실험실을 보유하여 실험을 하고 있습니다.

이를 기반으로 합성한 물질에 대한 in vitro(세포 수준), in vivo(동물 수준) 실험 진입 시간을 대폭 감축했습니다.

In vitro 독성 실함에 진입하는데 불과 1주일, in vivo 독성 실 험에 진입하는데 1개월이 소요되며 매년 약 4천 개의 화학 물질을 합성하고 55만 개의 실험 데이터와 18,000마리의 동물 실험 데이터를 축적하고 있는 기업입니다.

[ 설계 과정 ]


보보로 노이의 약물 설계 과정은 Artificial Intelligence를 활용한 KiHub 플랫폼, X-ray 단백질 결정학을 적용한 약물 동력학, 내부 실험실에서 수행하는 합성, in vitro, in vivo 실험으로 구성하여 설계하고 있습니다.

KiHUB 플랫폼은 KiHUB Map, KiHUB Generator, KiHUB predictor로 구성되고, 핵심 데이터베이스인 KiHUB Map은 4,000여 개 화합물의 468가지 Kinase에 대한 결합력 데이 터를 포함하고 있습니다.

이는 자체 내부 실험실에서 확인한 결합력 데이 터를 포함하는 AI 데이터베이스로, 문헌, 서열 기반의 AI 데이터 대비 실효성이 높은 장점이 있습니다.

이를 기반으로 타깃에 선택적으로 결합하는 후보 물질 골격을 도출하는 것이 KiHUB Generator이고, 약물 동력학을 통해 후보 골격 화합물이 선정되며 선정된 화합물은 실제 합성과 실험을 통해 선택성을 추가로 확인하고 AI에 학습시킵니다.

실험에서 창출한 데이터를 통해 AI에 피드백이 이루어져 AI 플랫폼이 고도화된다는 점이 문헌, 서열 기반의 AI 플랫폼과의 차별점입니다.

KiHUB predictor는 선택된 후보 화합물에 대한 실제 실험 전에 각종 주요 지표를 예측하는 데 사용되고 있고, KiHUB predictor는 결합력(affinity), BBB(Brain Blood Barrier) 투과율, 주 요 실험 결괏값을 예측하여 제시하고 있습니다.

[ 표적 치료제 ]

보로노이는 의약화학(medichemistry) 전문 인력과 세포/동물 실험을 수행할 수 있는 회사 내부 실험실을 통해 합성한 물질에 대한 in vitro(세포 수준), in vivo(동물 수준) 실험 데이터를 보유하고 있습니다.



이를 기반으로 한 라이브러리를 구축하고 있고, 이를 통해 원하는 표적(target)에 높은 활성을 가진 화합물 골격 중에 다른 kinase에는 활성이 없고 표적 kinase에만 선택적으로 활성을 가지는 골격을 선별할 수 있으며 이를 통해 낭비 요소를 줄이고 효율성 높은 구조에 집중할 수 있습니다.

-뇌혈관 장벽

보로노이의 주요 파이프라인들은 매우 우수한 뇌혈관 장벽 투과율을 보이고 있습니다.

이는 AI와 데이터 알고리즘을 통해 뇌혈관장벽 투과율이 우수한 선도물질(Hit) 도출할 수 있기 때문에 가능합니다.

500Da 이상의 분자량을 가지는 물질들의 경우 실험 데이터의 부족으로 문헌 기 반으로 투과도를 예측하기 어렵고, 보로노이는 연간 4,000개의 내부 합성 물질에 대한 뇌 투 과 실험 데이터를 학습시킴으로써 예측도를 높일 수 있습니다.

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-청약 일정

수요예측일	3월 14일 ~ 3월 15일
공모청약일	3월 21일 ~ 3월 22일
배정일 & 환불일	3월 24일
주간사	한국투자증권, 미래에셋증권

보로노이는 3월 14일 ~ 3월 15일 수요예측일

공모 청약일 3월 21일 ~ 3월 22일

배정일, 환불일 3월 24일

주간하는 증권사 한국투자 증권, 미래에셋증권

상장일은 미정입니다.

관심 있는 분들은 청약하시면 좋을 것 같습니다.

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본 글은 기업 공부 및 투자판단을 위한 참고용 글이며 투자손실에 대한 책임은 없습니다.

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