[대신증권 한송협][기업분석] 지니너스: 신약개발 솔루션 기업으로 전환 가속

이 보고서는 지니너스라는 회사가 과거에는 유전자 검사를 주로 하던 회사였지만, 지금은 신약 개발을 돕는 솔루션을 제공하는 회사로 변신하고 있다는 내용을 담고 있습니다. 특히, 인공지능(AI)공간오믹스라는 기술을 활용하여 신약 개발에 필요한 데이터를 분석하고 제공하는 데 집중하고 있습니다. 이러한 변화를 통해 지니너스는 일본의 큰 프로젝트에도 참여하고, 국내 제약회사들에게 솔루션을 제공하면서 성장하고 있으며, 앞으로 더 큰 성장이 기대된다는 내용입니다.

오랫동안 축적된 대규모 데이터가 만든 해자(Moat)

최근에는 어떤 환자에게 약이 잘 듣는지를 예측하는 것이 중요해지고 있습니다. 특히, 차세대 항암제는 종양미세환경*과 세포 간의 상호작용이 약효에 큰 영향을 미치기 때문에, 공간오믹스와 같은 고급 유전체 데이터 분석이 중요합니다. 지니너스는 이러한 흐름에 맞춰 사업 방향을 바꾸어 AI와 유전체 데이터를 기반으로 신약 개발 플랫폼* 기업으로 전환하고 있습니다.

지니너스는 국내외 주요 병원과 협력하여 많은 양의 공간전사체 데이터와 환자 데이터를 확보하고 있습니다. 특히, 동아시아 환자 데이터를 많이 가지고 있어 해외 경쟁사보다 강점을 가지고 있습니다. 또한, 일본의 큰 프로젝트를 통해 유전체 데이터와 환자 데이터에 접근할 수 있는 권한도 확보했습니다. 현재 국내 대형 제약회사 및 바이오 회사와 계약을 통해 실제 수익을 내고 있으며, 재무 상태도 안정적으로 유지하고 있습니다.

*종양미세환경(TME): 암세포 주변의 환경으로, 암세포의 성장과 전이에 영향을 미치는 다양한 세포와 물질로 구성됩니다.
**공간오믹스(Spatial Omics): 세포의 위치 정보를 포함한 유전체 분석 기술입니다.
***플랫폼: 여기서는 신약 개발에 필요한 데이터 분석, AI 솔루션 등을 제공하는 기반 시스템을 의미합니다.

수익성 회복과 재무 안정성, 체질 전환의 실질적 성과

2025년에는 매출액이 크게 증가할 것으로 예상되지만, 아직까지는 적자가 예상됩니다. 하지만 일본 자회사의 매출이 본격적으로 발생하면서 상반기 매출이 크게 성장했습니다. 또한, 수익성이 낮은 사업을 줄이고 새로운 사업을 시작하면서 이익률이 개선되고 있습니다.

최근에는 투자도 유치하여 현금을 확보했으며, 현재 보유하고 있는 현금으로 2026년 중반까지는 추가적인 자금 조달 없이 회사를 운영할 수 있을 것으로 예상됩니다. 2026년에는 일본 자회사의 성장과 추가 계약을 통해 현금 흐름이 더욱 개선될 것으로 기대됩니다.

데이터와 플랫폼 비즈니스가 만드는 기업 가치의 재평가

지니너스의 가치는 단순히 실적보다는 회사가 보유한 데이터의 가치와 AI 플랫폼의 확장성에 달려 있다고 판단됩니다. 플랫폼 매출이 증가할수록 데이터 분석 효율이 높아지고 고객을 계속 확보할 수 있기 때문입니다. 국내 및 일본의 임상 네트워크를 기반으로 글로벌 제약사와의 계약 가능성이 높아지고 있으며, 추가적인 계약이 발표될 경우 시장의 관심이 집중될 것으로 예상됩니다.

현재 영업 손실은 데이터 축적과 플랫폼 확장을 위한 투자로 해석할 수 있습니다. 지니너스는 고품질 임상 데이터, AI 역량, 명확한 전략을 바탕으로 장기적으로 성장할 가능성이 높은 데이터 플랫폼 기업으로 평가받을 수 있습니다.

지니너스, AI 기반 신약개발 솔루션 기업으로 변신

지니너스는 과거 유전자 검사 회사에서 AI와 공간오믹스 기술을 활용한 신약 개발 솔루션 회사로 변화하고 있습니다. 기존의 유전자 검사 사업은 경쟁이 심해 수익성이 낮았지만, 이제는 신약 개발에 필요한 데이터를 분석하고 제공하는 사업으로 전환하여 회사의 체질을 개선하고 있습니다.

IntelliMed와 SPACEINSIGHT 플랫폼

IntelliMed는 AI가 세포 데이터를 분석하여 신약 후보 물질을 찾고, 치료 반응을 예측하는 플랫폼입니다. AI가 수천 개의 세포 데이터를 학습하여 약물 반응 확률을 예측하고, 환자별 약효 예측 모델을 만듭니다. 이미 국내 대형 제약회사 및 바이오 회사와 계약을 통해 사용되고 있습니다.

SPACEINSIGHT는 세포의 위치와 상호작용을 3차원 공간에서 시각화하여 분석하는 플랫폼입니다. 특히, 차세대 항암제는 세포 위치와 주변 환경이 약효에 큰 영향을 미치기 때문에, 이 플랫폼을 통해 제약회사가 신약 후보 물질의 작용 방식을 이해하고 임상 전략을 설계하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

지니너스의 강점은 단순한 분석 서비스가 아니라 실제 환자 데이터와 AI 예측 모델을 결합한 통합 플랫폼을 제공한다는 점입니다. 회사는 환자 데이터를 치료 반응과 연결하여 AI 모델이 실제 환자에게 어떻게 작용하는지 학습할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 약물 반응 예측의 정확도를 높이고 제약사가 임상 설계를 효율적으로 최적화할 수 있도록 돕습니다.

글로벌 제약사가 주목하는 기술: 공간오믹스와 AI

지니너스의 플랫폼은 글로벌 제약사의 연구 개발 방식 변화와 관련이 있습니다. 현재 신약 개발의 핵심은 "어떤 환자에게 어떤 약이 잘 듣는가"이며, 이를 해결하는 기술이 바로 공간오믹스입니다. 많은 글로벌 제약사들이 공간전사체와 디지털 병리 분석을 결합하여 신약 개발에 활용하고 있습니다.

IntelliMed는 세포 데이터를 학습하여 환자별 약효 반응 확률을 예측하며, 특정 항암 타깃에서 높은 예측 성능을 보입니다. 내부 검증 결과, 특정 환자군의 예측 정확도가 기존 방식보다 훨씬 높아 임상 실패 위험을 줄일 수 있습니다. 또한, 지니너스는 국내외 병원들과 협력하여 동아시아 환자 데이터를 확보하고 있으며, 실제 치료 이력과 약물 반응이 결합된 고품질 데이터는 예측 정확도를 높이는 데 기여합니다. 이러한 데이터는 쉽게 확보하기 어렵기 때문에 지니너스의 큰 강점입니다.

이를 바탕으로 지니너스는 일본 국립암센터와 프로젝트를 진행하며 매출을 확보하고 있으며, 다른 대학과의 공동 연구도 확대하고 있습니다. 앞으로 글로벌 제약사와의 추가적인 계약도 기대됩니다.

AI 공간오믹스 데이터 솔루션 기업으로의 전환 가속

지니너스의 변화는 재무 구조 개선으로 이어지고 있습니다. 일본 프로젝트와 국내 제약사 대상 솔루션 공급이 본격화되면서 매출이 증가하고 있습니다. 특히 일본 자회사의 매출이 늘어나면서 전체 매출 성장을 이끌고 있습니다. 또한, 수익성이 높은 플랫폼 매출 비중이 확대되면서 이익률도 개선되고 있습니다.

인력 효율화와 비용 절감을 통해 고정비 부담을 줄였으며, 앞으로 플랫폼 매출이 본격화되면 이익률이 더욱 개선될 것으로 예상됩니다. 최근 투자 유치를 통해 현금도 확보하여 재무적인 안정성을 확보했습니다. 앞으로 GxD의 매출 증가와 플랫폼 매출 비중 확대로 현금 흐름도 점차 개선될 것으로 보입니다.

지니너스의 기업 가치는 실적보다는 데이터의 가치와 AI 플랫폼의 확장성에서 결정될 것으로 판단됩니다. 계약 기업이 늘어날수록 분석 효율과 고객 확보가 쉬워지며, 한국과 일본의 임상 네트워크를 기반으로 글로벌 제약사 대상 계약 확대도 기대됩니다. 고품질 데이터와 검증된 AI 기술력, 명확한 성장 방향성을 갖춘 만큼 장기적으로 성장할 가능성이 높습니다.

Compliance Notice

금융투자업규정 4-20조 1항5호사목에 따라 작성일 현재 사전고지와 관련한 사항이 없으며, 당사의 금융투자분석사는 자료작성일 현재 본 자료에 관련하여 재산적 이해관계가 없습니다. 당사는 동 자료에 언급된 종목과 계열회사의 관계가 없으며 당사의 금융투자분석사는 본 자료의 작성과 관련하여 외부 부당한 압력이나 간섭을 받지 않고 본인의 의견을 정확하게 반영하였습니다. 본 자료는 투자자들의 투자판단에 참고가 되는 정보제공을 목적으로 배포되는 자료입니다. 본 자료에 수록된 내용은 당사 Research Center의 추정치로서 오차가 발생할 수 있으며 정확성이나 완벽성은 보장하지 않습니다. 본 자료를 이용하시는 분은 동 자료와 관련한 투자의 최종 결정은 자신의 판단으로 하시기 바랍니다.

※ 본 콘텐츠는 당사 리서치센터 보고서를 기반으로 생성된 요약·해설 자료입니다. 본 자료는 인공지능(AI)을 활용하여 자동 생성되었으며, 투자자 이해를 돕기 위한 목적입니다. 일부 내용은 원문과 차이가 있을 수 있으며, 최종 투자 판단은 원문 보고서를 참고하시기 바랍니다. 본 자료는 투자 권유를 목적으로 하지 않으며, AI 생성 특성상 오류가 포함될 수 있습니다.