Beyond Independent Shots on Goal: Risk Capacity, Synergy, and Concentration in Pharmaceutical R&D Portfolios

고위험이 따르는 제약 연구의 세계에서 기업들은 단순히 하나의 신약에 도박을 거는 것이 아니라, 사업을 유지하고 성장시키기 위해 설계된 다양한 프로젝트의 집합체인 포트폴리오를 구축합니다. 농부가 씨앗을 심는 모습을 상상해 보십시오. 신중한 농부는 한 곳의 밭에 가뭄이 들더라도 다른 밭들이 살아남기를 바라며 여러 밭에 씨앗을 흩뿌릴 수 있습니다. 더 공격적인 농부는 단 한 번의 거대한 수확이 큰 보상을 가져다줄 것에 베팅하며 모든 씨앗을 한 곳의 밭에 심을 수도 있지만, 그 밭이 실패할 경우 모든 것을 잃을 위험을 감수해야 합니다. 신약 개발에서 이 선택은 여러 무관한 질병에 자원을 분산하는 것과, 하나의 약물이나 하나의 생물학적 기전을 통해 여러 가지 질환을 치료하는 데 집중하는 것 사이의 대결로 나타납니다. 첫 번째 접근 방식은 다양성을 통해 안전을 제공하는 반면, 두 번째 접근 방식은 공유된 지식과 제조 공정을 통해 비용을 낮출 수 있는 효율성의 가능성을 제공합니다. 그러나 두 번째 방식에는 숨겨진 위험이 있습니다. 핵심 과학 기술이 결함이 있다면, 그 클러스터에 속한 모든 프로젝트가 동시에 실패한다는 것입니다.

현대 제약 개발자들이 직면한 과제는 단순히 어떤 전략이 서류상으로 더 저렴해 보이는가가 아니라, 상황이 잘못되었을 때 어떤 전략이 회사를 실제로 생존시킬 수 있는가 하는 점입니다. 이들 기업이 사용하는 표준 계산법인 기대 순현재가치(expected net present value)는 단순히 모든 프로젝트의 평균 잠재 이익을 합산합니다. 이 방법은 성공할 가능성이 높은 포트폴리오와 회사의 재정을 파산시킬 가능성이 높은 포트폴리오 사이의 차이를 식별하지 못하는 경우가 많습니다. 독립 연구자 마이클 로버트 도안(Michael Robert Doane)의 새로운 분석은 이러한 단순한 평균치를 넘어 집중적인 신약 개발의 진정한 위험을 파악하고자 합니다. 수천 가지의 시나리오를 시뮬레이션함으로써, 이 연구는 한 바구니에 모든 달걀을 담는 위험을 정당화하기 위해 기업이 얼마나 많은 돈을 저축해야 하는지, 그리고 기업이 자신의 약물들이 서로의 매출을 잠식할 수 있다는 사실을 무시했을 때 얼마나 많은 가치가 손실되는지를 밝혀냅니다.

도안의 연구는 여섯 개의 신약 개발 프로그램을 조직하는 세 가지 뚜렷한 방식을 중점적으로 다룹니다. 첫 번째는 분산형 접근 방식으로, 각 프로그램이 완전히 다른 질병이나 생물학적 경로를 목표로 하여 한 쪽의 실패가 다른 쪽에 영향을 미치지 않도록 보장합니다. 두 번째는 '알약 속의 파이프라인(pipeline in a pill)' 전략으로, 여섯 개의 프로그램 모두가 정확히 동일한 약물 분자를 사용하는 서로 다른 용도들입니다. 세 번째는 '여러 번의 기회(multiple shots on goal)' 접근 방식으로, 여러 가지 서로 다른 약물을 동일한 생물학적 기전을 표적으로 하여 개발하는 것입니다. 첫 번째 전략이 위험을 분산한다면, 후자의 두 전략은 데이터, 제조 및 임상 시험을 공유함으로써 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 시너지 효과의 가능성을 제공합니다. 이 연구는 강력한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 단순히 평균적인 결과만을 보는 것이 아니라, 특히 최악의 시나리오를 테스트합니다. 연구는 다음과 같은 핵심적인 질문을 던집니다. 만약 기업에 현금이 한정되어 있다면, 집중된 프로젝트들이 동시에 실패하는 불운을 겪더라도 살아남을 수 있는가?

시뮬레이션 결과, 노력을 집중하는 것이 평균 기대 이익을 변화시키지는 않지만, 파멸적인 재정적 손실의 위험을 극적으로 증가시킨다는 것을 보여줍니다. 여섯 개의 프로그램이 단일 약물이나 기전에 묶여 있을 때, 이들은 함께 성공하거나 함께 실패하는 경향이 있습니다. 연구의 중심 시나리오에서, 비용 절감이 없는 집중형 전략은 막대한 횡재를 거둘 확률만큼이나 성공한 약물이 하나도 없을 확률도 높았지만, 그 하락 폭은 훨씬 더 심각했습니다. 자금이 고갈되는 상황, 즉 유동성 위기(liquidity breach)의 위험이 크게 증가했습니다. 적당한 현금을 보유한 기업의 경우, 연구 비용을 30% 절감하더라도 집중형 전략은 너무 위험하여 정당화될 수 없었습니다. 매우 큰 재정적 예비비를 보유한 기업들에게만 집중형 접근 방식이 실행 가능한 옵션이 되었으며, 그 경우에도 특정 조건들이 충족되어야 했습니다.

집중형 전략이 성공하려면 절감액이 상당해야 합니다. 가장 균형 잡힌 테스트 시나리오에서, 추가적인 약물 용도에 대한 연구 개발 비용을 최소 20% 절감해야만 집중형 계획이 분산형 계획만큼 매력적이 될 수 있었습니다. 연구진이 이를 천 가지의 가상 약물 프로그램 세트에 대해 테스트했을 때, 필요한 절감액은 매우 다양하게 나타났습니다. 약 17%의 사례에서는 절감액이 30%에 달하더라도 집중형 전략을 안전하게 만들기에 충분하지 않았는데, 이는 회사의 재정적 한계에 비해 실패의 위험이 너무 높았기 때문입니다. 평균적으로, 연구는 기업이 집중화를 정당화하기 위해 비용의 23%를 절감해야 한다는 것을 발견했습니다. 이는 효율성의 약속이 실질적이고 매우 커야만 전체 붕괴의 위험을 상쇄할 수 있음을 의미합니다.

연구는 또한 모든 임상이 동시에 시작되는 전략과, 첫 번째 성공을 기다렸다가 다음 임상을 시작하는 단계적(staged) 전략을 비교하며 이러한 결정의 타이밍을 조사했습니다. 단계적 임상은 초기에 실패할 가능성이 있는 프로젝트에 현금을 쓰지 않으므로 단기적으로는 돈을 아낄 수 있습니다. 그러나 이러한 지연에는 가혹한 대가가 따릅니다. 후속 임상을 시작하기 위해 기다림으로써 성공한 약물의 출시가 늦어지게 되고, 이는 특허 보호 기간이 만료되기 전까지 수익을 창출할 수 있는 기간이 줄어듦을 의미합니다. 시뮬레이션 결과, 단계적 방식은 개발 비용을 줄였지만, 모든 것을 병렬로 시작했을 때와 비교하여 거의 5억 달러의 잠재적 가치를 파괴했습니다. 기업은 올라가는 길에 돈을 아꼈지만, 내려오는 길에 훨씬 더 많은 것을 잃었으며, 이는 오늘 현금을 아끼는 것이 항상 내일의 가치를 창출하는 것과 같지는 않다는 점을 입증했습니다.

또 다른 중요한 발견은 기업 제품 간의 숨겨진 경쟁에 관한 것입니다. 기업이 유사한 질환에 대해 여러 약물을 개발할 때, 이 약물들은 서로 경쟁하며 본래 지원하고자 했던 제품의 매출을 갉아먹을 수 있습니다. 연구는 이러한 현실을 무시했을 때의 비용을 계산했습니다. 만약 기업이 자신의 약물들이 서로 경쟁하지 않을 것이라고 가정하지만 실제로는 경쟁하게 된다면, 재정적 후회는 매우 심각해질 수 있습니다. 시뮬레이션에서 매출의 25% 중복을 무시하는 것은 기대 가치의 중앙값 5,900만 달러 손실로 이어졌습니다. 최악의 경우, 이 오류로 인해 기업은 최대 1억 6,000만 달러의 손실을 입었습니다. 이는 어떤 약물을 개발할지 결정하는 수학적 모델이 새로운 약물이 기존 제품의 매출을 잠식(cannibalize)할 수 있다는 사실을 반드시 고려해야 함을 시사합니다.

연구는 또한 최소 두 개의 약물을 시장에 출시하기 위해 기업이 얼마나 많은 약물 프로젝트를 시작해야 하는지도 살펴보았습니다. 집중형 전략은 완전한 실패의 위험이 크기 때문에, 동일한 수준의 신뢰성을 확보하기 위해 더 많은 프로젝트를 시작해야 합니다. 최소 두 개의 약물을 출시할 확률 80%를 달성하기 위해, 분산형 포트폴리오는 19개의 프로젝트를 시작해야 했습니다. 반면, '알약 속의 파이프라인' 집중형 전략은 25개의 프로젝트를 시작해야 했습니다. 이러한 차이는 집중화가 단순히 효율성의 문제가 아니라, 더 큰 안전망을 요구하는 도박임을 강조합니다. 연구는 결론적으로, 약물 개발을 집중하는 것이 자금력이 풍부한 기업에게는 영리한 전략이 될 수 있지만, 자원이 한정된 기업에게는 위험한 길이라고 말합니다. 결정은 평균 이익만으로 내려져서는 안 되며, 기업이 감당할 수 있는 위험이 얼마인지, 그리고 그 도박을 가치 있게 만들기 위해 실질적인 절감이 얼마나 필요한지에 대한 명확한 이해가 필요합니다.