AI 데이터 센터의 최대 수혜 :: AI 정밀 의료
최근 1월 21일 트럼프 정부는 스타게이트 프로젝트를 발표했다.
소프트뱅그 그룹, OpenAI, 오라클,MGX가 공동으로 출자하여 29년 까지 최대 5천억 달러(약 700조원)를 투입하는
AI 인프라 투자 프로젝트이다.
의장으로 손 마사요시가 취임했으며, 공동 창업자로는 샘 올트먼, 래리 엘리슨이다.
텍사스를 시작으로 데이터센터를 미국 전역에 지을 예정이다.
소프트뱅크에서 투자금 조달을 담당하고, OpenAI가 AI 모델을 개발하고, 오라클이 데이터 센터를
운영할 것이다.
여기서, 세명의 창립자는 한마디씩 하는데, 샘 올트먼과 래리 엘리슨의 발언을 보면 흥미롭다.
오라클의 회장 래리 앨리슨이다.
다음은 샘 올트먼이다. 샘 올트먼은 이 프로젝트의 의의를 애기하면서 둘다 AI 정밀의료라는 주제를 애기한다.
스타게이트 발표 현장에서 샘 올트먼과 래리 앨리슨은 AI 발전의 혜택을 누리는 최대 섹터가 데이터 기반 정밀의료
라고 공개적으로 답안지를 주었다.
The Tempus Vision
우리는 우리 또는 가족이 질병이 걸렸을 때 엄청난 혼란이 올 것이다.
우리는 길을 잃은 것과 같을 것이고, 시행착오와 여러 의견의 바다속을 직면하게 될 것이다.
오늘날에는 수백만 명의 사람들이 이전에 만들어낸 더 명확한 길이 있다.
전 세계의 의사, 연구원 및 환자들이 거의 실시간으로 전례없는 양의 데이터를 제공하고 있따.
Tempus는 현장의 중심에 있고 새로운 기술을 개발했다.
EMR에서 얻은 임상 데이터, 병리학 슬라이드 및 방사선 스캔에서 얻은 영상 그리고 몇년 전에는 상상도 할 수
없었던 대규모로 생성된 분다 데이터들 수집하고, 구조화하고, 분석하는 새로운 기술을 말이다.
이 모든 데이터를 접근 가능하고 유용하게 만드는 것이 우리의 사명이다.
AI의 힘과 결합하여 Novel Targets(신규 표적 분자)을 가속화하고, 치료 효과 예측, 생명을 구하는 임상시험 식별,
심지어 질병 조기 진단을 위한 플랫폼을 개발하여 왔다.
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※ target : 대부분의 약물은 신체 내 표적 분자와 상호작용하여 생물학적 기능을 조절한다. 유전학이 발전하면서,
인간 Genom seq가 공개된 이래로 잠재적인 치료 분자 표적과 질병간의 연관성은 더욱 심화 되었으며, 약물 개발과
인간 유전학 접근 방식을 통합하여 연구하는 추세다.
Novel Target은 단순한 신규 표적이 아니라, 기존의 표적과 차별화되는 혁신적인 효능을 보이는 새로운 표적을 의미.
Novel Target을 발견하고 해당 표적을 대상으로 하는 물질과 표적의 작용 매커니즘을 확립하는 것은 기존의 표준
치료법으로는 해결이 안되는 미충족 의학의 수요를 충족. First in class의 신약 개발 가능성을 대폭 상승
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이 획기적인 플랫폼은 수천명의 종양학 및 심장학 신경학 기타 질병에 의사가 사용하고 있고,
이것은 시작에 불과하다.
AI 기반 진단 플랫폼을 통해 모든 개인이 고유하고 최적의 치료법을 찾을 수 있도록 하겠다.
이것이 데이터 기반 정밀의학이다.
이렇게 Tempu AI의 비전은 나와있다.
AI를 이용한 데이터 기반 정밀 의학. 즉, AI를 통해 여러가지 일을 의료에서 할 수 있겠지만,
그 중 핵심은 진단이라는 것이다.
일본에서 소프트뱅크와 각각 150억엔을 투자하여 합작법인을 설립하여 AI 기반 정밀의료 서비스 제공
소프트뱅크는 템퍼스가 나스닥에 상장하기 2개월 전에 약 2억달러를 투자한 이력이 있다.
기업개요
2015년 에릭 레포코프스키가 시카고에서 설립한 미국의 Healthcare AI Tech 회사.
Tempus의 플랫폼에서 유전체 분자 데이터, 임상 데이터, 이미지 데이터를 수집, 통합, 분석하여 종양학, 심장학, 신경학,
우울증등에 대한 진단 및 데이터 라이센싱과 환자와 공급자간 임상시험 매칭등의 솔루션을 제공한다.
2024년 6월 14일 티커 "TEM"으로 나스닥에 상장하였다.
직원은 약 2,300명, 의학관련 박사학위 보유자만 250명 가량.
시가총액 : ＄8.03B 매출 : ＄640 M 영업이익, 순이익 : 적자
CEO인 레포코프스키는 아내가 유방암 진단을 받은 이후인 2015년 탬퍼스 AI를 설립하였다.
그는 아내를 돌보는데 필요한 데이터가 너무 적은데 당황하여, 이것이 창업동기가 되었다고 한다.
암치료로 출발한 이후, 심장학, 신경학, 정신의학 등으로 적용증이 확대되고 있고, 현재는 암 환자의 종양 샘플을
AI로 분석하여, 유전자 데이터 임상의학 데이터를 기반으로 환자에게 맞춤형 진료를 제공한다.
또한, 유전자 분석 데이터, 임상 데이터등을 통해 제약회사나 life science 회사에게 제약 및 제품 개발에 필요한 데이터
분석을 해주고 있다.
템퍼스AI 고객에는 2000개 이상의 의료서비스 제공자 및 아스트라제네카, GSK등 세계 20대 제약 기업 중 19개
회사가 포함되 있다.
3Q . 24 실적
주요 제품라인은 유전자 분석, 데이터 및 서비스인데, 유전자 분석에서 매출의 70%정도 나온다.
유전자 NGS사업이 주요이고, AI를 이용한 데이터 수집, 분석, 통합은 신성장 동력이다.
아직, 직접적인 AI 매출은 싱글 디짓 % 밖에 안나온다는게 역설적으로 성장룸이 많다고 생각된다.
3Q.24 실적은 매출액 ＄180.9 B (YoY +33%, 컨센서스 부합), 조정 EBITDA - ＄21.8 M (YoY + ＄14.4M, 컨센서스 부합)
EPS - ＄0.25(컨센서스 부합)
주요 사업부문인 Genomics가 ＄16.4M(YoY +20.3% , 매출 비중 64.3%), 성장 이유는 NGS diagnosit assay수가
3Q.23 55,700건 ->3Q,24 69,000건(YoY +23.9%)
주 솔루션인 INSIGHTS 가입자들은 꾸준히 늘어나과 있으며, AI 매출은 3Q.23 0.3% 수준에서 3Q.24에 2.4%까지 성장.
제약사등과 data licensing 다년 협업 계약을 체결하며 레퍼런스를 쌓아오고 있다.
다년 협업 계약 중 미반영 게약액, 쉽게 잔여 수주액이 ＄208.8 M으로 25년 ＄100M(48%), 26년 ＄77M(37%),
27년 ＄27M(13%), 28년 ＄4M(2%)가 매출인식 될 것이다.
24년 연간 가이던스는 이전에 제시했던 ＄700M(YoY +32%), 조정 EBITDA - ＄100M(YoY + ＄50M)로 유지.
또한, 비종양 진단사업을 강화하기 위해 신경학, 심장학, 생식기계등 다양한 포트폴리오를 가지고 있는 유전성 암 진단
업체인 Ambry Genetics를 ＄600M에 인수.
매출액 증가율은 최소 YoY 20%이상을 4년, 즉 15분기 이상 유지하고 있고, 영업이익 적자폭은 매년 줄어들고 있고,
2026년 흑자전환이 예상된다.
매출의 70% 가량을 차지하는 Genomics NGS 종양 샘플 수도 증가하고 있고, 주요 사업인 Genomics에서도 개인화된
솔루션을 위한 유전자 분석 솔루션도 고형암 부터 액체 생검, RNA seq등 다양하게 출시하고 있다.
NGS를 통한 메디케어나 메디케이드, 사보험으로 부터 평균 환급액도 증가하고 있어 NGS 종양 샘플수 증가와 맞물려
revenue 성장을 보여준다.
또한, 막대하게 쏟아지는 의료 데이터를 수집, 분석, 통합하여 실행가능한 통찰력을 제공해주는 데이터 & App 서비스 사업
의 척도를 말해주는 Tempus AI 클라우드 누적 데이터 크기는 현재 200 PB이다. TCGA의 x 80 데이터 규모이다.
미국의 NCI와 NHGRI에 의해 주도된느 프로젝트 TCGA(The Cancer Genome ATLAS) 데이터 자료는 아래와 같다.
유전체학
3Q.24년 인수한 Ambry Genetics는 Tempus에서는 역대급 규모의 M&A이다.
Tempus는 고형 종양 프로파일링과 액체생검에서 지속적인 발전을 하였고, 유전적 스크리닝에서 두드러진 성장을 하엿다.
그런면에서 유전암 스크리닝 포트폴리에서 동급최강인 Ambry의 인수는 눈에 띈다.
신경학, 심장학, 생식기등 다양한 포트폴리오를 가진 Ambry를 통해 생명과학 및 제약업체들에게 효용성 있는 데이터
제품을 구축하고, 환자의 의료 여정에 초기부터 관여할 수 있는 솔루션을 강화하기 때문에, 애플리케이션 사업도 확장가능.
또한, 유전암 검사의 전문가인 Ambry를 인수함으로써, 새로운 질병 영역으로의 확장을 위한 준비가 완료되었다.
즉, Ambry Genetics 인수는 유전체학, 데이터 & 서비스 모든 제품 라인에서 촉매 역할을 할 것이다.
Tempus AI의 게놈 프로파일링은 환자 각각의 개인화된 치료를 선택할 수 있게 해주고, MRD 및 모니터링 검사를 통해
환자들을 모니터링 한다. 또한 환자의 비 식별화된 데이터를 통해 빅파마에게 데이터 라이센싱을 하여 신약제조에 도움을
준다.
저비용, 하이 퀄러티의 로봇 시퀀싱 실험실 보유
다른 실험실과 달리 다양한 test기법을 가지고 있으며, 자체 학습 가능한 방식으로 임상데이터와 연결되어 있다.
데이터
3Q.24에 데이터 사업은 3Q.23 3,920만 달러에 비해 6,450만 달러로 전년 대비 64.4% 매출을 달성하였다.
우리의 제품 라인중 데이터 라이센싱 제품인 INSIGHTS의 성장에 기인한다.
INSIGHTS의 Non GAAP 매출이익률은 84.0%이다.
이번에 Merck EMD와 3년 연장계약을 체결하며, 데이터 사업의 건강성을 입증해줌
데이터 라이센싱 매출의 반복적인 특성을 확인 할 수 있다.
Cohort study란, 환자-대조군(case-control study)와 달리 질병이 없는 집단을 유전자 시퀀싱을 통해 질병을 유발할 수 있는
요인에 노출되는 집단과 아닌 집단으로 분류하고, 장시간에 걸쳐 질병발생을 추적 관찰하여 study에서 가정한
질병 유발 요인 유전자 특성이 질병을 실제 얼마나 유발하는지 확인하는 것이다.
이를 통해, 시퀀싱 매출 부터, 매년 데이터 라이센싱 비용을 다년간 받게 된다. 즉, 데이터 라이센싱도 다년간 계약을
하게 되고, 락인되며, 반복적이고 누적되는 보장된 매출을 발생시킨다.
앱
대표적인 앱라인은 NEXT, TIME, ALGOS이다.
.NEXT : AI를 활용하여 앱을 통해 CARE GAP을 알림해주고, 자동화된 방식으로 처방 및 검사예약등을 진행시킨다.
.TIME : AI를 활용하여 임상시험 공급자에게 적합한 환자를 매칭시켜주기 위해 공급자 네트워크 전반에 배포하여
네트워크 효과로 확대해간다.
.ALGOS : 종양학, 심장학, 방사선학, 병리학등 다양한 질병에서 광범위한 알고리즘을 배포
이러한 앱의 다양화와 배포등 진전이 있어 왔지만, 아직 초기 단계이며 앱이 재무에 영향을 끼치는데는 시간이 걸릴 것
왜냐면, 미국 의료 시스템에서 AI 진단앱에 대해 어떻게 보상할지 완전히 이해를 못했기 때문.
AI의 진단에 대한 효용은 언젠가는 인정하고 보상을 해줄것이라 강력히 믿는다.
TEMPUS AI RoadShow
CEO인 에릭 레프코프스키는 아내가 유방암에 걸렸을 때, 이를 치료하기 위한 데이터와 개인화된 진단법이 없다는 사실에
좌절하고, Tempus AI를 만들었다.
그 당시에도 NGS는 암을 이해하고 환자가 표적 치료법을 찾는 것을 도와주는 비교적 새로운 기술이라 확신했다.
그러나 너무 많은 제약으로 인해 진정한 잠재력은 발휘하지 못했다.
초기에 우리의 생각은 유전자 테스트를 환자의 임상 데이터와 연결시켜 더욱 스마트하게 하는 것이고, 그래서 의사가
쉽게 그 결과를 그들의 결정 구조에 통합시키도록 하는 것이었다.
그 때, Tempus에는 '아하' 모먼트가 왔다. 의사들은 일상적으로 모든 종류의 실험실 테스트와 상호작용하고 있다는 것을...
만약, AI를 그 결과들에 내장할 수 있다면, 우리는 AI를 healthcare system과 Advan Precision Medicine에 끈김없이
주입할 수도 있을 것이라고 생각했다.
(내생각 : 처음에는 환자 치료를 할 때 유전자 분석과 임상 데이터를 통합하자는 것인데, 같은 뜻이기는 하나 "아하" 모먼트
가 온 후에는 의사들이 겪는 모든 실험실 데이터와 환자의 임상데이터에 AI를 내장시켜 항상 끊임없이 데이터를 수집하고,
분석하고 통합하는 것이다. 즉 처음부터 항상 AI가 임상 시험과 test에 관여하는 시스템을 만드는 것으로 맥락이 바꼈다.)
Tempus는 과거 8년동안 데이터와 진단을 통합하여 AI가 가능하고 지능화된 진단 플랫폼을 만드는데 집중해 왔다.
현재 직원은 2000명이 넘고 1/3이상이 엔지니어, PHD, MDS등이고 박사학위 소지자만 250여명으로 추정된다.
그리고, Tempus는 의사들에게 환자가 더 오래, 더 건강하게 살 수 있도록 돕는 믿을 수 있는 파트너가 되기를 바란다.
Tempus의 플랫폼은 진단 테스트 결과를 데이터로 바꾸어, 다양한 멀티모달 콘텐츠를 생성한다.
그를 통해 환자를 치료하고, 익명화된 데이터를 라이센싱하여 환자와 치료법을 매칭하고 새로운 알고리즘의 진단을
개발함으로써 수익을 창출한다.
그 결과, 테스트 결과 그 자체와 결과 데이터에서 수익이 생기며, 이는 AI가 진단과 데이터를 결합하는 능력을
발전시키는데 필요한 데이터셋을 구축하는데 있어 경쟁우위를 제공한다고 믿는다.
( 다른 진단 플랫폼은 진단 테스트 후 메디케어, 메디케이드, 사보험으로 부터 환불받는 수익만 발생. 반면,
Tempus는 데이터를 축적하며 진단 향상에 도움을 주고, 그래서 진단이 많이 발생하면 또 데이터가 발생하며,
데이터 또한 비실별화하여 라이센싱하여 수익을 얻는 선순환 구조.)
Temppus의 AI 플랫폼의 핵심에는 시퀀싱과 데이터 수집으로 임상, 분자 데이터와 연결된 200 PB가 넘어가는 멀티모달
데이터가 있다.
Tempus 플랫폼은 어떤 경로로던 종양학자의 50% 이상과 연결되어 있다.
그리고, 상위 20개 제약 회사 중 19개와 함께하고 있고, 200개 이상의 바이오 기술 회사와 일을 하고 있다.
그리고, 많은 회사들은 아직도 도입 초기이다.
(실제적으로 Tempus 매출중 AI에 의한 매출은 싱글 디짖 %로 성장룸이 큰 상태이다.)
종양학에서 심장학, 신경학, 방사선학등으로 카테고리를 확장하고 있다.
AI와 정밀의학을 대규모로 배포할 수 있는 능력은 클라우드 컴퓨팅의 발전, LLM모델, 영상 기술, 저렴한 분자 프로파일링,
방대한 양의 의료 데이터의 디지털화가 그 환경을 조성하면서 최근에야 가능해졌다.
AI가 Healthcare First에서 어디에 뿌리를 내릴지는 미지수이다.
우리는 AI가 Healthcare First그것이 진단이라고 생각한다.
INTELLIGENT DIAGNOSTICS
전통적인 진단 테스트는 혈액 기반 바이오마커나 유전자 돌연변이와 같은 단일 데이터 모달리티를 기반으로 다른 형태의
임상데이터를 통합하지 않는다.
만약 진단이 정말 지능적이라면 환자들에게 적절합 치료법과 복용량을 적시에 제공하여 사람들이 더 건강하게 오래 살 수
있게 할 것이라 생각한다.
지능형 진단은 본질적으로 개인의 임상 데이터와 유사한 상황에 처한 환자들의 데이터를 결과에 통합하여, 특정 환자에
대한 테스트를 맥락화하고 개인화하여 대규모 지능형 진단을 내릴수 있도록 하는 실험실 테스트이다.
Tempus 플랫폼은 헬스케어 데이터를 자유롭게 사용하는 technology 플랫폼과, 그 결과 데이터를 유용하게 쓰는 OS를
구축하고 있다.
Tempus 플랫폼은 다중 질병 영역에서 멀티 모달 데이터 셋트를 이용하여 임상적으로 실행가능한 AI를 대규모로 개발하고
배포하기 위한 목적으로 구축되었다.
Tempus에 거의 실시간으로 데이터를 공급하는 의료기관 네트워크를 생성하는 데이터 파이프라인과 독점적인 소프트웨어
를 포함한다.
고객들이 지능화한 진단 플랫폼에 참여함으로서 혜택을 누리게 된다.
Tempus의 멀티모달 데이터베이스는 세계에서 가장 큰 암환자의 임상 및 분자 데이터 라이브러리이다.
수백만명의 환자 기록에 걸쳐 수억개의 문서를 수집했다.
여기에는 임상이 일치하는 수십만 개의 문서가 포함된다.
DNA, RNA 및 기타 분자 바이오마커와 해당 이미징 데이터를 포함한 풍부한 유전자 정보와 연결된 기록은
몇년만에 Tempus의 암 게놈 데이터가 TCGA보다 50배 이상 커지게 했다.
Tempus는 방대한 멀티모달 데이터를 이용하여 LLM을 트레이닝 시킨다.
SOFTWARE
의사가 데이터 기반 결정을 내리고 연구원이 약물 발견 및 개발을 가속화할 수 있도록 플랫폼을 구축하기 위해 당사는
고객들이 우리의 플랫폼과 상호작용할 수 있는 두가지 주요 소프트웨어 App를 가지고 있다.
의료서비스 공급자들을 위한 HUB와 생명과학 연구자들을 위한 LENS이다.
App를 통해 정상적 업무흐름에 통합되어, Tempus 플랫폼과 원활하게 상호작용이 가능하다.
"HUB"
NGS등 test를 오더도 하고 환자의 test 결과 추적이 가능하고, 환자의 통합데이터에 접근 가능하고 그에 따라 치료계획을
세우고, 이 과정에 상당한 부분을 자동화 한다. (예를 들면, 치료계획에 따라 자동으로 주문 및 처방등의 action)
또한, 환자들의 상태를 더 잘 이해할 수 있는 종단 데이터에 엑세스가 가능하게 하였다.
즉, 유사한 특정 환자집단이 특정 치료법에 어떻게 반응하는지 관찰하고 잠재적인 치료법을 연구가능하게 해준다.
"LENS"
생명과학 연구자들이 익명화된 환자들의 데이터 셋트와 상호작용할 수 있도록 설계하였다.
연구자는 조건에 맞는 데이터셋을 검색한 후에 강력한 분석을 할 수 있다.
THE POWER OF TEMPUS TECHNOLOGY
218,000명의 환자에 대한 정보와 실험실 결과를 연결하고 임상 및 genome 맥락에서 계층화함으로써
의사가 환자가 고유한 경로로 치료결정을 개인화하는데 도움을 준다.
TEMPUS에는 3개의 고처리량 자동 진단 실험실이 있다.
Chicago, Atlanta, Releigh
더 많은 의사들이 Tempus 플랫폼에 참여할 수록, 유전자 분석 데이터, 이미지 데이터, 임상 데이터는 늘어나고,
늘어난 데이터에 의해 플랫폼은 더욱 고도화되는 선순환 효과가 발생. 일명 Network Effect
Network Effect에 의해 전부 수익으로 곧바로 연결. 즉 수익성이 매우 높다.
Data/Service 매출을 보면 아래와 같다.
Insights - 비식별화된 임상, 분자, 이미지 데이터를 연결시켜주는 App
.2022 : ＄88.4M
.2023 : ＄117.6M
-> 매출 33% 성장
Time - 임상시험 매칭
.2022 : ＄31.2 M
.2023 : ＄45.6 M
-> 매출 46% 성장
AI(NEXT등) - 치료공백 솔루션
. 2022 : ＄1.4M
. 2023 : ＄5.5M
-> 매출 292% 성장
데이터/서비스 매출의 폭발적인 성장 출발
특히, 매출 이익률이 76%인 Insights의 경우 순수익 유지율이 125%이다. 이 말은 고객들이 락인되어 계속해서 돈을 더
지불하고 있다는 것이다.
즉, 유전체학으로 점점 데이터를 수집하고 분석하며 ai로 통합되어 매출 이익률이 유전체학보다 높은
데이터/서비스 매출이 점점 늘어날 것이다. 이것이 네트워크 효과로 선순환 구조를 만들어, 데이터 기반 정밀 의료
회사의 모습이 점점 강해질 것이다.
현재 LLM으로 돈 버는 회사는 OpenAI, 마이크로소프트, 아마존이다. 즉, 클라우드 시스템에 올려서 돈 벌고 있다.
메타는 온프레미스에서 작동하고 있어서 현재 돈버는 사업은 아니다.
이번 deepseek 사건에서 보았듯이, 메타는 OpenSource로 LLM을 상향평준화 시키고 있다.
LLM의 API 매출로는 사실 수익구조가 잘 안나온다.
결국, LLM을 이용한 서비스로 돈을 벌어야 한다.
즉, 점점 data를 많이 가지고 있고 관리 및 분석이 가능한 회사가 중요해지고 있다.
다들 AIX로 갈려고 한다. 하지만, 선행되어야 할게 DX이다. 데이터 없이는 AI로 돈 버는게 어렵다.
이런면에서, 세계최고의 임상, 분자, 이미지 멀티모달 데이터를 가지고 data/sevice로 매출을 올리고,
매년 매출이 증가하는 Tempus는 가장 눈여겨볼 회사중 하나라고 본다.
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