유전체 빅데이터 기반 AI 신약개발 기업

유전체 빅데이터 기반 AI 신약개발 xx

INVESTOR RELATIONS 2019

Disclaimer

본 자료는 xx된 IPOxx와 xx하여 xx투자자들을 xx으로 실시되는 Presentation에서의 xx 제공을 목적으로 ㈜신테카바이오(이하 “회사”)에 의해 작성되었으며 이의 반출, 복사 또는 타인에 xx 재배포는 금지됨을 알려드리는 바입니다.

본 Presentation에서의 참석은 위와 같은 제한 사항의 xx에 xx xx로 간주될 것이며 제한 사항에 xx 위반은 xx ‘자본시장과 금융투자업에 관한 법률’에 xx 위반에 해당될 수 있음을 유념해xxx 바랍니다.

본 자료에 포함된 “예측xx”는 개별 확인을 거치지 않은 xx들입니다. 이는 과거가 아닌 xx의 사건과 관계된 사항으로 회사의 향후 xx되는 xxxx 및 xx실적을 xx하고, xxx으로는 “xx”, “전망”, “계획”, “기대”, “(E)” 등과 같은 단어를 포함합니다.

위 “예측xx”는 향후 xxxx의 변화 등에 따라 xx을 받으며, 본질적으로 불확실성을 내포하고 있는 바, 이러한 불확실성으로 인하여 실제 xx 실적은 “예측xx”에 xx되거나 암시된 xx과 중대한 차이가 발생할 수 있습니다.

또한, 향후 전망은 Presentation 실시일 xx를 xx으로 작성된 것이며 xx 시xxx과 회사의 xx방향 등을 고려한 것으로 향후 시xxx의 변화와 전략 xx 등에 따라 xx될 수 있으며, 별도의 고지 없이 xx될 수 있음을 xxx시기 바랍니다.

본 자료의 xx으로 인해 발생하는 xx에 대하여 회사 및 각 계열사, 자문역, representative들은 그 어떠한 책임도 부담하지 않음을 알려드립니다.(과실 및 기타의 xx 포함) 본 문서는 xx의 모집 또는 xx, 매매 및 청약을 위한 권유를 xxx지 아니하며 문서의 그 어느 부분도 xx 계약 및 xx 또는 투자 결정을 위한 xx 또는 근거가 될 수 없음을 알려드립니다. xx 매입과 관련된 모든 투자 결정은 xx 금융감독원에 xx한 xx신고서 또는 (xx)투자xxx를 통해 제공되는 xxx을 바탕으로 내려져야 할 것입니다.

INVES T OR RELA TIONS 2019 CONTENTS

Chapter1. Company Overview

Chapter2. Market Opportunity Chapter3. Business Model Chapter4. R&D Capabilities Chapter5. Why Syntekabio?

Chapter6. Appendix

Chapter1.

Company Overview

1. 회사 개요

2. xx 플랫폼

3. 인력 xx

4. xx

일반 xx 사업 영역

회사명	주식회사 신테카바이오
xx이사	xxx
설립일	2009년 8월 10일
임직원	42명
자본금	58억원
사업장	본사·xx리코xxx구소_ xxx xxx xxx0x 000 비즈니스센터·포스트오믹스연구소_ xxx xxx xxxx 00

주요 xx
xxx력사

유전체 Big Data 를 기반으로

AI 신약개발 및 정밀의료 서비스 제공

GENOMICS

predictive·safety biomarker neoantigen identification

A.I.

compound screening, efficacy/toxicity prediction, etc.

AI 신약개발

● 합성·바이오 신약 xx물질 발굴

● 약효예측 바이오마커1) 개발

12) xxxxx시험유에전변참이가하분는석결환과자를들의토대선로별에진단사·용치되료는정바보xxx공마커

정밀의료

● 차세대xxx열분석 (NGS) 기반의 바이오인포매틱스 서비스2)

In silico 기반 결합구조 시뮬레이션

PMAP™ 유전체 빅데이터 플랫폼

기반 xx

AI 플랫폼

Deep Matcher™

합성신약 xx물질 발굴

NEOscan™

바xxx약 xx물질 발굴

GBLscan™

항암제 바이오마커 개발

PTscan™

기타신약 바이오마커 개발

NGS-ARS™

NGS 바이오인포메틱스

AI 신약개발 정밀의료

핵심 인력 인력 xx

xxx

xx이사/CTO

● American Univ. PhD.

● 미국국립보건원(NIH) 연구원

● 디엔에이링크 BI본부장

xxx

xx계층화

● 포항공대 PhD.

● ETRI 연구원

x x 하

빅데이터분석

● MIT PhD.

● ProfitLogic R&D 총괄

● WayFinder Technology CTO

조 x x

기능유전체xx

● Indiana Univ. PhD.

● 서울대 단백질 연구소 연구원

● KRIBB Invited Research Scientist

R&D Business

Biz/마케팅

5명

xx개발

30명

전체 42명

xx/xx

7명

기타

44%

박사

33%

xx개발

30명

석사

23%

x x x

CEO

● 서울대 의학 xxx료

● xxMSD(Merck&Co.) 의학부 이사

박 x x

CFO

● Northwestern Univ. MBA

● Bain & Company

● xx카드 이사

x x 진

의과학

● Univ. of Minnesota PhD.

● 미국국립보건원(NIH) 연구원

x x 진

법무특허

● Univ. College London PhD.

● xx국제특허법률사무소 변호사/

변리사

xx개발 & 인프라 구축 (0000 x 0000)

상용화 & 투자유치 (2016 ~ )

● CJ헬스케어

xxx구

● JW중외제약

xxx구

● 인xxx원

정밀의료 서비스

● 시리즈B 투자유치

(120억원)

● JP모건 컨퍼런스

초대xx xx

● CJ헬스케어로부터

신약 xx물질 L/I

● 세브란스xx

정밀의료 서비스

● 레고캠바이오

xxx구

● 시리즈C 투자유치

(197억원)

● ETRI 마하슈퍼

컴퓨팅 xx이전

● 카이노스메드

xxx구

● 시리즈A 투자유치

(60억원)

● 차세대 맞춤의료

유전체사업단 수xxx

● 회사 설립

● 벤처xx 인증

2009

2011

2014

2016

2017

2018

2019

Chapter2.

Market Opportunity

1. AI 헬스케어 시장

2. AI 신약개발 시장

AI is disrupting every major industry

AD & MARKETING

CYBERSECURITY

INDUSTRIALS & ENERGY

HEALTHCARE

헬스케어

REAL ESTATE

SOFTWARE DEV. & DEBUGGING

PHYSCIAL SECURITY

RETAIL

EDUCATION

AI가 주도하는 4차산업xx의 가장 큰 xx산업

AGRICULTURE

AUTO TECH

CHIPS/PROCESSORS

LAGAL TECH

NEWS/MEDIA

TRAVEL TECH

ENTERPRISE

FINTECH & INSURANCE ENTERPRISE AI

HUMAN RESOURCES

SALES & CRM

Heat map - Top industries for AI deals

CATEGORY Q2'13 Q3'13 Q4'13 Q1'14 Q2'14 Q3'14 Q4'14 Q1'15 Q2'15 Q3'15 Q4'15 Q1'16 Q2'16 Q3'16 Q4'16 Q1'17 Q2'17 Q3'17 Q4'17 Q1'18 Q2'18

HEALTHCARE

CROSS-INDUSTRY APPLICATIONS

CYBERSECURITY

FINTECH & INSURANCE

COMMERCE

ENTERPRISE AI

INDUSTRIALS & ENERGY

AD & MARKETING

SALES & CRM

AUTO TECH

HR TECH

576 건 / $4.3 Bn

xx 5년간 AI xx 투자xx / 금액에서 헬스케어가 다른 산업들을 압도

출처: CB Insights

Low

High

그 중에서도 신약개발 (Drug Discovery & Development) 영역이 가장 큰 잠재력 xx

“The biggest opportunity where we are still in the early stage is to use deep learning and artificial intelligence

to identify completely new indications, completely new medicines.”

Xxxxx Xxxxxxxx, Former CEO of Novartis Oncology

AI 헬스케어 영역별 글로벌 시xxx 전망 (2024) 미국 AI 헬스케어 영역별 시xxx 전망 (2025)

Others

$ 2.0

Intelligent Diagnostics

$ 4.0

($ Billion)

Drug Discovery

$ 4.0

($ Million)

2,000

1,500

1,000

500

Drug Discovery

Medical Imaging & Diagnosis

Virtual Assistants

Therapy Planning

Hospital Workflow

Wearables Others

출처: TM Capital, Global Market Insight

제약사들과 xxx구 위주로 비즈니스 모델 xx

AI 신약개발사 – 제약사 xxx구 xx AI 신약개발 xxx구 사례 (2019년)

AI 신약개발사

제약사

xxx구 xx

AI 신약개발사 xx

Exscientia

Celgene

암·자가면역질환 치료제 xx물질 발굴

Upfront $25xx + 성과에 따른 Milestone & Royalty

Insitro

Gilead

비알콜성지방간염 치료제 xxx발

Upfront $15xx + Milestone $35xx ~ $2억 + Royalty

Atomwise

Eli Lily

10개 표적에 xx 신약 xx물질 발굴

xx물질 1개당 $1xx + Milestone 최대 $5.5억 + Royalty

Insilico Medicine

Jiangsu Chia Tai Fenghai

xx음성유방암 치료제 xxx발

최대 $2억

BenevolentAI

Astrazeneca

xx신부전·특발성폐섬유증 치료제 xxx발

미공개

xx 누적

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

출처: Biopharma Trend

xxx적으로 AI 신약개발 xx들에 xx 투자매력도 급상승

AI 신약개발사 투자유치 xx

($ Million)

1,200

AI 신약개발사 누적 Funding xx

($ Million)

292

226

100

77 68

51 51 44

BenevolentAI

Recursion Pharma.

Unicorn

1,000

800

600

400

200

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

Insitro

GNS Healthcare

XtalPi

Atomwise

Insilco Medicine

Exscientia

Numerate

twoXAR

출처: Crunchbase, Biopharma Trend

AI 신약개발 xxx업 x x테카바이오가 xx xx의 상xxx

국내 제약바이오의 “위기” = 신테카바이오의 “xx”

국내 제약사 xx 실패 사례 바이오마커 기반 xx 선별

5월

6월

8월

9월

10월

바이오마커

바이오마커 xx에 따른 항암제 xxx공률 비교

With biomarkers Without biomarkers

코오롱티슈x-xx사(골관절염 유전자 치료제)

xxx이 뒤바뀐 것으로 드러나 xx 3단 중단

76%

+21%P

76%

83%

63%

+18%P

46%

55%

28%

3.3 X

26%

94%

에이치엘비-리보xx닙(xx용 위암 치료제)

글로벌 xx 3상에서 치료 효과 목표치 미달

YES NO

xx 성공률 향상

신라젠-펙사벡(간암 치료제)

약물 xxx 입증 못해 FDA xx 3상 중단 권고

xxxxx-엔젠시스(유전자 치료제) xx 3상 xx에서 엔젠시스와 위약 혼합 투여로 xx 결과 xx 실패

강스템바이오텍-퓨어스템AD(아토피피부염 치료제)

약물 xxx 검증위한 xx 3상에서

통계적 xxx 확보 못함

Ph1 - Ph2

Ph2 - Ph3

Ph3 - Filing

Filing - Approval

Ph1 -

Approval

출처: Precision Oncology

Chapter3.

Business Model

1. Overview

2. AI 신약개발

① Discovery

② 자체 개발 파이프라인

③ Development

3. NGS 바이오인포매틱스

4. xx모델 및 사업전략

AI 신약개발 정밀의료

Discovery

Development

Post-marketing

신약 xx물질 발굴 약효예측 바이오마커 개발 NGS 바이오인포매틱스

Deep Matcher™

합성신약 xx물질 발굴

NEOscan™

바xxx약 xx물질 발굴 (신생xx 예측)

GBLscan™

항암제 바이오마커 발굴

PTscan™

기타신약 바이오마커 발굴

NGS-ARS™

암·희귀질환 xx 유전체 데이터 자동 분석

Deep Matcher™ – AI 플랫폼 적용으로 합성신약 xx물질 발굴 가속화

- xx물질 발굴 시간·xx ↓↓

- 약물 xx 바이오마커 탐색으로 xx물질 차별화 전략

타겟 단백질에 결합 가능한 화합물 스크리닝 구조 기반 약물 xx 바이오마커 분석

변이에 의한 conformation의 변화로 타겟-약물 결합력 변화

3D Scan

1D Scan

2D Scan

타겟 단백질 ○ Off-target X

CYP·NR (독성) X

컨포머 결합 특성 결합 거리 딥러닝 예측

0-0.0

0-0

3.5-6

AI로 광범위한 화합물의 다양성 스크리닝 독성·off-target에 의한 부작용 가능성 xxx

유전체 빅데이터의 xx으로 약물 xx 바이오마커 발굴 가능

NEOscan™ - 암환자마다 다른 신생xx의 신속·정확한 예측으로 xx 개인맞춤 면역항암제 개발

- 신생xx 기반 치료제 개발에 필수적

- 유전체 분석 & 딥러닝의 융합으로 진입장벽이 높은 xx

NEOscan™

암xx

암조직 샘플링 유전체 시퀀싱 AI 신생xx Wet lab 테스트 xxxx xx 개인맞춤

예측 면역xx치료

…

AI로 신생xx 선별

~1,000개의 암 돌연변이

실제 면역반응 유도 신생xx

변이 peptide

구조 변화 시뮬레이션

MHC-변이 peptide 결합

딥러닝 기반 예측

MHC 단백질

peptide

검증된 유전체 분석 정확도

고성능 AI 예측 알고리즘

다양한 xx의 MHC 타입 포괄

전통적인 방법으로 2년의 시도에도 실패한 면역항암제 xx물질 발굴,

AI로 6개월 만에 선도물질까지 xx

IDO·TDO xx저해제 STB001

쥐 실험으로 epacadostat1) 의 효과를 뛰어넘는 xx효과 확인

3,500 대조군

α-PD1 단독 Epacadostat + α-PD1 xx

3,000

2,500

STB001 단독 + α-PD1 xx

+ +

α-PD1 α-PD1 α-PD1

35%

49%

72%

감소

Epa

STB001

암 크기 (mm3)

2,000

1,500

1,000

500

7 9 12 14 16 19 21

암세포 xx 후 경과일

1) Incyte사의 IDO저해제. 면역관xxx제와의 xx xx2상에서 62%에 이르는 객관적 반응률(ORR) xx

2. AI 신약개발 – ② 자체 개발 파이프라인

CJ헬스케어와 공동발굴한 면역항암제 xx물질 L/I → 당사 xx의 자체 파이프라인

IDO는 면역관xxx제와의 xx투여 약물로 가장 유망한 타겟 단백질

Emerging Checkpoint Modulator Targets

LAG3

CD40

KIR2DL2

CD70

4-1BB

B7-H3

NKG2

ICO5

CD27 GITR

IDO1

TIM-3

TIGIT

OX40

4-1BB B7-H3 CD27 CD40 CD70 CD73

CEACAM1 CTLA-4 GITR ICOS IDO1 KIR2DL2

KIR3DL2

개발 초기단계 xx이전 활발

xx이전 xx 물질 개발 단계 (2018년)

Filed 8%

Phase III 10%

Phase II 10%

Phase I/II 6%

Research 39%

LAG3 NKG2 OX40 PD-1 PD-L1 TIGIT TIM-3 VISTA

Phase I 6% Preclinical 21%

출처: Life Sicence Nations, 2019

xxx 단계 IDO 저해제 xx이전 사례

xx	Licensor	Licensee	계발단계	총 Deal Value	Upfront Value
2014	Curadev	Roche	Preclinical	555	25
2015	iTeos Therapeutics	Pfizer	Preclinical	n.a.	29
2015	Flexus	Bristol-Myers Squibb	Preclinical	1,250	800

출처: GlobalData, Pharma Intelligence Center ($ Million)

STB001의 경쟁우위

IDO·TDO xx저해로 xx효과 극대화 AI xx으로 human bias↓· 물질 xxx↑

STB001, 2022년 xx이전 목표로 xx POC/최적화 작업 xx 중

약효예측 바이오마커 개발을 통해 xx시험 성공률↑

* 약효예측 바이오마커 (Predictive/Stratification Biomarker)

- xx변이 등을 xxx여 약물 반응성이 높은 고반응군 xx의 xx적 특성을 보여주는 xx

초기 xx

유전체 데이터 기반

바이오마커 분석

기대효과

xx시험 성공률 3.3배 ↑ 적응증 확장 → 약물 가치 ↑

Keytruda

- 2014년 흑색종·폐암 xx xx

- ‘17년 MSI-H, dMMR를

바이오마커로 다른 xxx까지 확대xx

Vitrakvi

- ‘18년 TRK fusion 변이를 바이오마커로 해서 다양한 암종 xx FDA xx

xx xx

기존 xx시험 바이오마커 xx xx 선별적 xx시험

유전체 Big Data + AI를 통해 기술적 어려움 xx

기술적 어려움 샘플수 xx xx유전자 복합효과

신테카바이오 Solution

유전체 Big Data xx AI xx

GBLscan™ – xx신약 바이오마커 발굴 PTscan™ – xxx 질환 바이오마커 발굴

260,000 개 data point 기반 대다수 암 종 & 작용 xx 포괄

당사 독자적 유전체 Big Data xx

이미지 딥러닝으로 유xxx 간 xx작용 고려

암유전체·항암제 반응성 빅데이터 이미지 변환을 통한 딥러닝 & xx계층화

CCLP

GDSC

33개

암종

1,001개

암세포주

265개 항암제

(xx 포함)

IN OUT

Patient vs. control classification

Patient Control

CNN 딥러닝

질병 xx 변이 검출 xx 계층화 & xx시험 xx xx 선별

약효예측 바이오마커 xx으로 반응률 향상 기대

xx샘플의 약효·유전체 데이터를 기반으로 → GBLscan™ 통해 xx유전자 바이오마커 발굴

바이오마커 xx에 따른 반응률 변화

반응률

향상

반응군 비율

무작위 바이오마커 xx

xx 샘플 바이오마커 xx

NGS 데이터 분석으로 xx질환 진단률↑+ 유전체 맞춤 암치료 실현

의료기관 unmet needs

분석 인프라 xx 전문 인력 확보 어려움

신테카바이오 Solution 서버+SW 일체형 시스템 제공 분석 xxx 자동화

NGS 기반 정밀의료 서비스 프로세스

NGS-ARS™

NGS 검사 처방 &

xx 검체 채취

NGS 유전자 검사

xx적 의사결정에

xxx xx

수많은 변이 발견

데이터분석

NGS

자체 개발 분석SW 적용으로 정확한 분석 xx 다양한 DB & xx 가이드라인 내xx

NGS-ARS™ – 의료기관별 맞춤화와 xxx 기술력으로 차별화된 정밀의료 서비스 제공

당사 NGS-ARS™ 자동분석 시스템 경쟁우위

특징		NGS-ARS™ 신테카바이오	L사	F사	T사
분석 시스템	서버 + SW + UI 동시제공	○	x	x	x
의료기관별 맞춤화	분석 xx 질환	암·희귀질환	암	암	암
	분석 xx 유전자 목록 맞춤화	○	x	○	○
	결과보고서 전공의 검토 기능	○	x	x	x
xxx구 xx	원시데이터 제공	○	○	x	x
	결과 통계분석 기능	○	○	○	x
	바이오마커 발굴 등 유전체 분석 xx xx	○	x	x	x

당사 바이오인포매틱스 분석 알고리즘의 정확도 협업xx

	xx xx변이 검출 수 (SNV 또는 INDEL2))	SNV1) 검출 정확도
xx
		Precision	Recall
신테카바이오 ADIscan	48	0.9927	0.9883
G사	42	0.9973	0.9918
S사	24	0.9907	0.9890

PrecisionFDA 컨테스트 (2017) 결과

12) SINNDVE(LSi(nIngslerNtiouncl/edoetliedteioVna):ri두an개ts)이: 단상일의xxx속의적xxx염를xx가이삽는입변되이었거나 제거된 xx의 변이

AI 신약개발 정밀의료

xx 용역료

분석건당

협업 xx

NGS 검사비

xx보험

2. 자체신약 개발

신약 xx물질 개발

(AI xx 적용)

xx 이전료

Upfront/Milestone/ Royalty

Licensee

1. xxx구 (xx용역)

연구비

계약시

성xxx1)

xx이전시

협업 제약사

xx 이전료

Upfront/Milestone/ Royalty

Licensee

1) xx이전을 통한 xx발생 이전에도 양사간 합의에 따라 중간성과 (e.g. xx물질 특허등록)에 따른 성xxx 책정 가능

사업 전략

1. AI 신약개발 사업을 xxx위화

● AI 신약개발 사업에 전사자원 xx

● 정밀의료 사업은 탄력적으로 확대

2. xxx구 위주로 AI 신약개발 사업 확대

● 개발단계/질환영역별 파이프라인 다변화

● 자체 개발은 IDO/TDO xx저해제 L/O에 xx

Chapter4.

R&D Capabilities

1. Overview

2. 독자적 Big Data

3. 고성능 Computing Infra

4. AI Algorithm 정확도

Big

Data

Algorithm

Computing

Infra

AI 플랫폼의 핵심 경쟁력 - 양질의 Big Data 확보

단백질·화합물 빅데이터 유전체 빅데이터

Public & Commercial DB

화합물 구조 xxx 반영한 화합물 컨포머 DB

화합물 라이브러리 2x x 확장 (46 peta byte1))

Deep Matcher™ 적용 가능한 단백질 12,000 종

다양한 국내외 유전체 xx 참여

xx 적정성 심사 통한 선별적 확보

1) 1 Peta byte = 1,000 Tera byte

GPU로 AI 플랫폼 가속화 & xxx + 국내 xx 유전체 전용 슈퍼컴퓨터 xx

Discovery

Development

Post-marketing

GPU, 최적의 AI 개발의 열쇠

Molecular dynamics1) 분석으로 정밀한 신약 xx물질 예측 신테카바xxx의 독자적 화합물 conformer DB 구축 딥러닝 적용을 가능하게 하여 높은 정확도 실현

xx로 유전체 Big Data 통합 처리

슈퍼컴퓨팅

Genotype DB

Allele deph DB

Haplotype DB

유전체 빅데이터 처리 xx

xx의 유전체 데이터의 xx분산처리를 위한 슈퍼컴퓨팅 시스템

1) Molecular dynamics: 단백질 및 화합물 구조의 xxx으로 인한 xx들의 움직임을 켬퓨터로 시뮬레이션 하는 방법

다양한 실험과 협업사례로 검증된 AI 플랫폼의 예측 정확도

Deep Matcher™ NEOscan™ GBLscan™

성공적인 면역항암제 선도물질 xx

예측 정확도 84~94%

xx 바이오마커 xx로 약물반응성 향상

3,500 대조군

α-PD1 단독 Epacadostat + α-PD1 xx

1.0

2,500

Epa STB001

+ +

α-PD1 α-PD1 α-PD1

2,000

1,500

35%

49%

1,000

500

72%

감소

암 크기 (㎣)

Positive Predictive Value (PPV)

반응군 비율

3,000

STB001 단독 + α-PD1 xx

반응률

향상

0.8

0.6

0.4

0.2

7 9 12

14 16 19 21

당사 NEOscan Gristone EDGE Public tool

무작위

바이오마커 xx

암세포 xx 후 경과일 xx 샘플 바이오마커 xx

Chapter5.

Why Syntekabio?

INVESTOR RELATIONS 2019

Why Syntekabio?

AI 신약개발 –

AI가 주도하는 4차 산업xx의 Sweet Spot

신약개발 전단계에 걸친 Biz Model + xx 플랫폼 구축

AI 신약개발 핵심 역량에서 확실한 경쟁력 xx

● AI, 신약 R&D의 Game Changer

● 비즈니스 모델 xx되며

xxx적으로 투자매력도 xx

● 국내 제약바이오의 “위기“ =

신테카바이오의 “xx”

● AI를 xx하여 xx물질 발굴의

경제성↑

● xx 성공률을 높이는 바이오마커 개발

● 제약사 협업을 통해 Real World

경험·성과 xx

● 독자적인 Big Data 구축

● 국내 xxx준의 컴퓨팅 인프라

● 검증된 AI 알고리즘 정확도

Chapter6.

Appendix

1. xx 개요

2. xx에 관한 사항

3. 지적재산권 및 인증·논문

xx개요 xx 후 xx xx

xx 주식수	1,600,000주
액면가	500원
xx희망가	15,000원~19,000원
총 공xxx금액	240억원~304억원
상xxx주식수	13,154,876주
xx 시가총액	1,966억원~2,490억원
대xxx사	KBxx㈜

공xxx 12.16% xxx주 등 26.45%

기존xx 38.22%

상xxx주식수

13,154,876주

벤처금융 및 전문투자자

20.23%

일반xx 2.06%

구분		주식수	xx	비고
xxx주 등		3,478,834주	26.45%	1년
벤처금융 및 전문투자자		2,660,760주	20.23%	1개월
xxxx 물량	일반xx	271,232주	2.06%	1년
상xxx인 xx투자		67,808주	0.52%	6개월
상xxx인 xx인xx		48,000주	0.36%	1년
유통가능 물량	기존xx	5,028,242주	38.22%
유통가능 물량	공xxx	1,600,000주	12.16%
합계		13,154,876주	100.00%

xxx정

상xxx인 xx인xx 0.36%

상xxx인 xx투자 0.52%

수요 예측일	2019년 12월 2일~12월 3일
청약 예정일	2019년 12월 9일~12월 10일
납입 예정일	2019년 12월 12일
상장 예정일	2019년 12월 16일

xxxx표

(단위: xxx)

포괄xx계산서

(단위: xxx)

구분	2017년	2018년	2019년.3Q
xxx산	1,273	10,542	27,886
비xxx산	1,229	1,565	2,354
자산총계	2,503	12,107	30,240
xxxx	4,894	9,986	587
비유동xx	399	479	1,100
xx총계	5,293	10,466	1,687
자본금	1,949	1,998	5,753
자본잉여금	5,965	7,003	52,175
자본xx	1,561	1,177	787
xx잉여금	(12,267)	(8,537)	(30,162)
자본총계	(2,790)	1,641	28,553

구분

2017년

2018년

2019년.3Q

매출액

286

327

매출원가

xx총xx

286

327

판매 및 관리비

3,903

3,239

4,023

xxxx

(3,860)

(2,953)

(3,695)

xx외xx

6,702

233

xx외xx

1,948

18,121

법인세차감xxx익

(5,784)

3,746

(21,584)

당기순손익

(5,748)

3,730

(21,584)

등록 특허

● xx 특xxx 병합 데이터 기반 인공지능 딥러닝 모델을 xxx

약물 적응증 및 반응 예측 시스템 및 방법

● 개체군 유전체 xxx열 및 변이의 변환데이터에 xx 인공지능

딥러닝 모델을 xxx 바이오마커 검출 방법

● 그외 13건 (해외특허 1건 포함)

출원 특허

개인 유전체 맵 기반 맞춤의학 분석 시스템 및 이를xxx 분석방법 외 21건

프로그램 등록

PASSC (or PASH)- RVR 고집적 인덱스 기반 3xx단백질 구조 예측(및 서열 비교) 분석 패키지 외 5건

xx 등록

신테카바이오 외 20건

인증실적

xx복지부 xxxxx 인증

논문실적

SCI급 논문 10편

- Cancer Drug Response Profile scan (CDRscan): A Deep Learning Model That Predicts Drug Effectiveness from Cancer Genomic Signature 외 9편

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Table of Contents

유전체 빅데이터 기반 AI 신약개발 기업

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