벤처회사 인터뷰 - 온코크로스

Q1. 온코크로스의 기업 정체성과 주요 연구 분야에 대해 설명 부탁드립니다.

온코크로스는 전사체(Transcriptome) 데이터를 기반으로 유전자 발현 패턴과 질병 간의 상관관계를 정밀 분석하여, 약물의 최적 적응증을 탐색하고 환자군을 세밀하게 분류하는 AI 정밀의료 전문 기업입니다. 저희는 단순히 대량의 데이터를 처리하는 것을 넘어, 생물학적 기전 해석이 가능한 AI 플랫폼을 구축하는데 집중해 왔습니다. 주력 플랫폼인 ‘RAPTOR AI’를 필두로 항암 신약 개발에 특화된 ‘ONCO-RAPTOR AI’, 그리고 혈액 내 대사체를 분석하는 암진단 솔루션 ‘ONCOfind AI’로 연구 영역을 확장했습니다. 최근에는 전사체 분석을 넘어 단백체(Proteome) 분석 기술을 통합하여, 유전자 발현부터 단백질 생성 및 대사 과정까지 아우르는 통합 멀티오믹스 기술 생태계를 조성함으로써 정밀의료의 완성도를 높이는 데 주력하고 있습니다.

Q2. 현재 중점적으로 개발 중이거나 시장에 선보이고자 하는 핵심 기술은 무엇입니까?

온코크로스의 핵심 기술은 전사체 기반 신약 발굴, 단백체 분석, 그리고 대사체 진단 기술이라는 세 가지 축으로 요약됩니다.

첫째, 전사체 분석 플랫폼‘RAPTOR AI’와 항암 특화 모델 ‘ONCO-RAPTOR AI’입니다. 이는 질병과 약물 처리 전후의 전사체 변화를 상호 분석하여 약물의 작용기전(MoA)에 부합하는 신규 적응증을 예측하고, 치료 반응성을 높일 동반진단 바이오마커를 발굴하는 기술입니다. 이미 다수의 국내 제약사와의 협업을 통해 약물의 기전적 특성을 재규명하고, 효력을 극대화할 수 있는 신규 적응증을 제시하여 이를 in vitro 및 in vivo 단계에서 검증한 성공 사례(Track record)를 보유하고 있습니다. 이러한 검증된 기술력을 바탕으로 파트너사의 임상 실패 확률을 낮추고 효율적인 신약 개발을 지원하고 있습니다.

둘째, 단백체 분석 및 표적단백질분해(TPD) 기술에 특화된 ‘NeoOmics’입니다. 2026년 전략적 투자를 통해 대규모 단백체 데이터 생산 역량을 확보하였으며,신뢰도 높은 데이터 확보를 위해 시료 전처리부터 분석까지 전 과정을 자동화한 ‘End-to-End’단백체 분석 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 편향(Bias)을 배제한 고속 처리(High-throughput) 분석이 가능하며, 현재 다양한 제약사 및 의료기관의 세포, 혈액, 조직 샘플 분석을 수행하며 신약 및 임상 개발에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 특히 최근 주목 받는 TPD 약물 개발의 난제인 오프타겟 독성 예측과 삼중 복합체(Ternarycomplex) 형성 효율 검증 등에 대한 최적의 솔루션을 제공합니다.

셋째, 대사체 기반 조기 암 진단 기술인 ‘ONCOfind AI’입니다. 혈액 내 대사체 분석을 통해 암을 비침습적으로 조기 스크리닝하는 기술로, 현재 다수의 암종에서 진단 정확도를 입증하며 임상적 유효성을 높여가고 있습니다.

Q3. 해당 기술들의 구체적인 개발 단계와 현재 연구 진행 현황은 어떠합니까?

현재 당사의 AI 플랫폼은 전임상 검증을 넘어 실제 임상 현장에서의 효용성을 입증하는 단계에 진입해 있습니다. 주력인 RAPTOR AI와 ONCO-RAPTOR AI의 경우, 임상 1상을 앞둔 파이프라인의 신규 적응증을 도출하고 이에 최적화된 임상 디자인을 설계하는 데 활용되고 있습니다. 대표적인 사례로, 기존 약물을 병용하여 항암제로 재창출한 ‘OC212e’ 파이프라인은 국내 주요 병원에서 연구자 주도 임상시험(IIT)을진행하며 실제 환자 데이터 기반의 검증을 수행하고 있습니다.

또한 정밀의료 통합 플랫폼 구축을 위해 국내외 주요 의료기관과 협력하여 양질의 전향적·후향적 임상 데이터 및 조직 샘플을 확보하고 있습니다. 이렇게 축적된 임상 리얼월드 데이터(RWD)를 독자적인 AI 알고리즘과 결합하여 신약 개발의 예측 정확도를 지속적으로 고도화 하는 중입니다. 진단 영역인 ONCOfind AI 역시 주요 글로벌 학회에서 혈액 대사체 분석 성과를 발표한 데 이어, 진단 데이터의 민감도와 특이도를 높이기 위한 후속 연구를 활발히 진행하며 상용화 가능성을 구체화하고 있습니다.

Q4. KCSG 같은 다기관 연구그룹과의 협력에서 기대하거나 관심 있는 연구 분야, 임상 영역이 있다면 말씀 부탁드립니다.

KCSG와 같은 임상 현장의 깊은 통찰력을 보유한 연구진과의 협력은 AI 기술을 실제 의료 현장에 접목하는 데 있어 필수적입니다. 저희는 크게 네 가지 영역에서의 공동 연구를 기대하고 있습니다.

첫째, 희귀·난치암 분야의 차세대 타깃 발굴입니다. 희귀암 환자군의 고품질 단백체 데이터를 확보하고 이를 심층 분석하여, 기존 치료제에 반응하지 않는 난치성 암종에 대한 새로운 치료 타깃을 규명하고자 합니다.

둘째, 정밀의료 기반의 환자 층화(Stratification)및 동반 진단 전략 수립입니다. 특정 항암제 투여 환자군의 혈액 단백체를 분석하여 치료 반응군과비반응군을 구별하는 고감도 바이오마커를 탐색하고, 이를 임상시험 설계에 반영하는 연구를 희망합니다.

셋째, 최근 주목받는 ADC나 TPD 등 새로운 모달리티의 약물 안전성 예측 모델 고도화입니다. 약물 투여 시 발생할 수 있는 독성이나 부작용을 사전에 예측할 수 있는 바이오마커를 발굴하여 환자 안전성을 제고하는 연구가 필요합니다.

마지막으로, 대사체 기반의 비침습적 진단 모니터링입니다. 혈액 대사체 분석을 통해 암의 조기 발견뿐만 아니라 치료 예후를 모니터링할 수 있는 바이오마커를 개발하여 진단의 외연을 확장하는 데 협력하고 싶습니다.

Q5. 향후 연구개발 측면의 전반적인 계획이나 방향성은 무엇인가요?

온코크로스는 기존의 전사체 중심 분석을 넘어, 단백체와 대사체 데이터를 포괄하는 ‘멀티오믹스 통합 플랫폼’으로 연구 개발의 패러다임을확장하고 있습니다. 궁극적으로는 약물 투여에 따른 세포 내 생체 반응을 가상 공간에서 정밀하게 모사하는 ‘버추얼 셀(Virtual Cell)’ 기술을 구현하는 것이 목표입니다. 이를 실현하기 위해 단백체 분석의 자동화 시스템을 구축하고, 병원 네트워크를 통해 고도화된 임상 샘플 데이터베이스를 확충하고 있습니다. 저희는 단순한 데이터 분석을 넘어, 생물학적 메커니즘을 완벽히 이해하고 예측하는 글로벌 수준의 멀티오믹스 데이터 인텔리전스 기업으로 도약하고자 합니다.

Q6. 추가로 전하고 싶은 말씀이 있다면 함께 공유 부탁드립니다.

온코크로스가 지향하는 바는 명확합니다. AI 기술이 단순히 논문 속의 성과로 머무르는 것이 아니라, 실제 임상 현장에서 의료진의 의사 결정을 돕는 실질적인 도구(Clinical Tool)로 활용되는 것입니다. 이를 위해서는 KCSG와 같은 전문 연구 그룹과의 긴밀한 협업이 필수적입니다. 특히 데이터의 표준화, 검체 수집 절차(SOP)의 정립, 그리고 전향적 검증 디자인 설계 등 연구의 시작점부터 함께 논의하여, 환자의 치료 성적 개선에 실제로 기여할 수 있는 의미 있는 결과를 만들어가기를 희망합니다.

[문의처]

• 온코크로스 홈페이지: https://www.oncocross.com/
• 담당: 연구기획팀 / 김재호 부장
• 연락처: 010-3548-9368
• 이메일: jhkim79@oncocross.com