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트위스트 바이오사이언스, 이번 분기 조정 상각전영업이익(EBITDA) 손익분기점 달성 전망… AI 기반 신약 발굴 주문 급증으로 2031년 매출 두 배 성장 목표

인베스터 데이, 2026년 5월 21일 — 오리건주 윌슨빌 제조 시설

트위스트 바이오사이언스(Twist Bioscience)가 수년 만에 개최한 대규모 인베스터 데이에서 뚜렷한 재무 청사진을 제시했다. 회사는 현재 회계기준 4분기에 조정 상각전영업이익(EBITDA)이 흑자 전환할 것이라고 밝혔으며, 장기적으로 총이익률을 60% 이상으로 끌어올리고, 2026회계연도 예상 매출액 기준점인 4억 4,200만~4억 4,700만달러에서 2031회계연도에는 약 9억달러로 두 배 이상 성장시키겠다는 목표를 내놓았다. 경영진은 이 목표가 "상한선이 아니라 하한선"이라고 거듭 강조했다. 아담 라포니스(Adam Laponis) 최고재무책임자(CFO)는 참석자들에게 2023년 이후 매출이 연평균 22%씩 복리 성장을 기록하는 동안 영업비용은 "지난 3년 동안 비교적 안정적으로 유지했다"며, 향후 제조 플랫폼이 기존 시설 내에서 주로 확장됨에 따라 이러한 비용 효율적 기조가 이어질 것이라고 설명했다.

AI 신약 발굴 주문 가파른 상승세

가장 큰 주목을 받은 새로운 데이터 포인트는 트위스트의 AI 기반 신약 발굴 사업의 성장 궤적이었다. 에밀리 르프루스트(Emily Leproust) 최고경영자(CEO)는 AI 네이티브 신약 발굴 고객들로부터의 주문이 지난해 250만달러를 기록했으며, 올해 세 자릿수 퍼센트 성장을 향해 가고 있어 2026회계연도에는 주문 규모가 5,000만달러를 넘어설 수 있다고 밝혔다. 콜비 수더스(Colby Souders) 최고과학책임자(CSO)는 이 신흥 고객층의 비즈니스 경제학을 세부적으로 설명했다. 전형적인 AI 파트너사는 1만~10만달러 규모의 수십~수백 개 서열로 구성된 파일럿 연구로 시작해, 100만달러 미만의 비용으로 수천 개 서열에 대한 학습 단계를 거치며, 최종적으로는 수십만 개의 후보 물질을 아우르는 치료제 발굴 캠페인으로 진입한다는 것이다. 트위스트는 이 카테고리에서만 "수십 개 고객사"를 위해 이미 20만 개 이상의 단백질을 생산하고, 1만 3,000개 이상을 분석했으며, 700만 개의 데이터 포인트를 생성했다고 밝혔다.

회사는 2030년 총주소가능시장(TAM) 추정치를 현재의 70억달러, 2020년의 20억달러에서 130억달러로 상향 조정했다. 이 가운데 트위스트는 기존 DNA 합성, 항체 발굴, 단백질 발현 시장의 유기적 성장에 더해, 2030년까지 AI 기반 항체 발굴 서비스와 구체적으로 연계된 5억달러의 추가 매출을 모델링하고 있다. 경영진은 이 수치에 내재된 위험성도 명확히 했다. 이번 전망은 단 하나의 지배적인 AI 모델이 등장하지 않고 AI 기반 신약 발굴이 모달리티로서 계속 작동할 것이라는 가정에 기반하고 있다는 것이다. 르프루스트 CEO는 "만약 그것이 작동하지 않는다면 시장은 그만큼 커지지 않을 것"이라고 말했다.

고객사의 증언은 이러한 베팅을 뒷받침하는 모델 성능 내러티브를 더욱 공고히 했다. 약 2억 5,000만달러의 투자를 유치했으며 자체 습식 실험실(wet lab)을 운영하지 않는 차이 디스커버리(Chai Discovery)의 공동 창립자이자 CEO인 조슈아 마이어(Joshua Meier)는 항체 디자인 성공률이 2025년 5월 0.1%(실험실에서 결합한 디자인 항체 1,000개 중 1개)에서 같은 해 6월 발표된 '차이-2(Chai-2)' 모델 적용 시 약 16%로 상승했다고 밝혔다. 이는 약 12개월 만에 100배 이상 향상된 수치다. 마이어 CEO는 모델 반복과 DNA 합성 속도 간의 피드백 루프가 "정말 훌륭한 플라이휠"이라고 평가하며, 트위스트의 단축된 처리 시간 덕분에 더 빠른 실험적 검증이 가능해졌다고 공을 돌렸다.

이전에 공개된 것보다 훨씬 개선된 합성 경제학

시위안 첸(Siyuan Chen) 최고기술책임자(CTO)는 이날 가장 상세한 운영 지표를 공개하며, 회사의 총이익률 궤적을 뒷받침하는 3년간의 플랫폼 개선 성과를 수치로 제시했다. 올리고(oligo) 합성 비용은 2023년과 2026년 사이에 60% 하락했으며, 100머(mer) 올리고 100만 개당 용매 소비량은 51리터에서 14리터로 줄었다. 이는 화학 시약 500ml 병 하나로 이제 약 35,000개의 올리고를 생산할 수 있음을 의미한다. 동일한 생산 공정의 처리 시간은 26시간에서 7시간으로 73% 단축되었으며, 첸 CTO는 이를 통해 동일한 수의 합성 장비(트위스트 내부 용어로 '라이더(riders)')를 사용하여 유효 용량이 4배 증가했다고 설명했다. 오류율은 3,000염기쌍당 약 1개 수준을 유지했으며, 최고 성능의 공정은 4,000염기쌍당 1개를 기록했다. 첸 CTO는 이는 전통적인 컬럼 기반 합성기와 비교할 때 "정말 전례 없는 수준"이라고 강조했다.

회사는 또한 업계 표준인 80~100염기쌍 수준을 넘어 생산 단계에서 합성 길이를 500염기쌍까지 확장했으며, 이를 통해 최근 출시된 '울트라-컴플렉스 유전자(Ultra-Complex Gene)' 제품을 선보였다. 첸 CTO는 이 제품이 복잡한 mRNA 구축물의 뼈대 역할을 한다고 설명했다. 자동화 통합도 공격적으로 진행되어, 트위스트는 제조 현장에서 불과 2년 전 7개였던 통합 생산 시스템을 현재 20개로 늘렸으며, 동시에 기존 유전자 조립 라인의 면적을 80% 줄이고 이 과정에서 절편(fragment) 산출량을 두 배로 늘렸다.

MRD 패널 처리 시간, 수주에서 5일 미만으로 단축

진단 부문에서 짐 진(Jimmy Jin) 제품 및 마케팅 수석부사장은 미세잔존질환(MRD) 검사 경제학의 구조적 변화를 상세히 설명했다. 트위스트는 MRD 패널 생산 공정을 실리콘 칩 기반으로 전면 개편하여, 고정된 인력으로 처리 시간을 1주일에서 단 하루로 단축하고 용량을 10배 늘렸으며, 첫해에만 시약 비용 200만달러 이상을 절감했다고 밝혔다. 진 수석부사장은 시퀀싱 비용이 하락하더라도 전장 유전체(whole-genome) 방식보다 표적 패널 방식이 경제성 측면에서 유리하다고 주장했다. 표준 암 패널에서 전장 유전체 시퀀싱으로 전환하려면 표적 패널보다 약 1,500배 더 많은 시퀀싱 데이터가 필요하다. 즉, 2021년 이후 기가베이스당 시퀀싱 비용이 6배 감소했음에도 불구하고, 이 애플리케이션에서는 전장 유전체 시퀀싱의 비용이 여전히 극도로 높다는 의미다. 진 수석부사장은 향후 2년간 예상되는 연간 약 230만 건의 검사 수요를 충족하기 위해 업계가 46억 개의 올리고를 생산해야 할 것으로 추산했으며, 표준 올리고 합성 인프라(일반적인 일일 용량 150,000개 올리고)를 사용하는 경쟁사들은 10배 규모의 용량 확충 없이는 이 물량을 맞출 수 없다고 지적했다.

리네론, 대규모 전장 유전체 시퀀싱의 한계 지적

이날 행사에서 가장 뼈 있는 고객 발표 중 하나로, 리네론 유전체 센터(Regeneron Genetics Center)의 존 오버턴(John Overton) 최고시퀀싱책임자는 유전형 분석, 엑솜 시퀀싱, 전장 유전체 시퀀싱이 모두 수행된 50만 명의 참가자로 구성된 영국 바이오뱅크(UK Biobank) 데이터를 활용해 전장 유전체 비용 하락에도 불구하고 표적 시퀀싱이 여전히 더 효율적인 신약 발굴 도구라고 주장했다. 코딩 영역 변이 검출을 비교하며, 오버턴은 임퓨티드 게놈(유전형 분석 어레이와 트위스트의 엑솜 캡처를 결합한 방식)과 진정한 전장 유전체가 검출된 코딩 변이에서 97%의 일치율을 보였으며, 테스트된 100개의 임상 형질 전반에서 하류 형질 연관 발굴율이 거의 동일했다고 밝혔다. 샘플 수가 아닌 예산을 맞췄을 때, 전장 유전체 시퀀싱보다 약 3배 낮은 비용으로 엑솜 플러스 유전형 분석을 실행하는 실험실은 동일한 비용으로 약 5배 더 많은 유용한 연구 결과를 도출한다고 오버턴은 설명했으며, 비용 우위가 10배일 경우 이 격차는 20배까지 벌어진다. 리네론은 트위스트와 공동으로 기존 유전형 분석 어레이를 완전히 대체한 60만 프로브의 SNP 다양성 패널을 개발했으며, 오버턴은 이 프로젝트가 당시 어떤 경쟁 벤더도 나서기를 꺼렸던 과제였다고 덧붙였다.

핵산 치료제, 차세대 성장 동력으로 자리매김

트위스트는 2030년 전망에 더해 개인맞춤형 암 백신, 안티센스 올리고뉴클레오타이드, siRNA 등 핵산 치료제를 새로운 서비스 가능 주소가능시장(SAM)으로 명시적으로 겨냥하고 있다. 패트릭 핀(Patrick Finn) 최고상업책임자는 CDMO 규모의 핵산 제조 인프라를 구축하는 데 통상적으로 10억달러 가량이 소요된다며, 대량 생산에서 소량 배치 개인맞춤형 투여로 업계가 전환되는 시점에서 트위스트의 기존 유통 및 품질 인프라가 구조적 우위로 작용할 것이라고 강조했다. 고객사 검증은 온코RNA(OncoRNA)의 공동 창립자 크리스토프 후펠(Christophe Huffel)을 통해 이루어졌다. 그의 개인맞춤형 신항원 백신 플랫폼은 트위스트의 올리고 풀 기술을 사용하여 백신당 100개가 넘는 환자 맞춤형 신항원을 코딩하며, 이는 모더나(Moderta)와 바이오엔테크(BioNTech)의 초기 플랫폼에서 일반적이던 약 30~34개의 신항원 대비 3배 이상 많은 수치다. 후펠 공동 창립자는 이 접근 방식이 개별 테스트된 신항원의 90%에서 CD8 세포독성 면역 반응을 유발하며, 2상 임상 시험 진전을 위해 유럽연합(EU)으로부터 3,100만유로의 비희석성(non-dilutive) 보조금을 확보했다고 밝혔다. 목표는 샘플 채취부터 주사까지 백신 처리 기간을 3주로 단축하는 것이다. 후펠은 "그 속도, 올바른 포맷, 그리고 이 치료법의 요구에 부합하는 가격대를 동시에 갖춘 경쟁사는 없다"고 말했다.

생산 여유 용량과 철저한 자본 규율

라포니스 CFO는 트위스트가 현재 윌슨빌과 사우스샌프란시스코 시설에서 약 50%의 가동률로 8개의 합성 라이더를 운영하고 있으며, 추가로 4개의 라이더가 주문 상태고 신축 없이 최대 22개의 라이더를 수용할 수 있는 물리적 공간이 있다고 밝혔다. 이는 기존 건물 내에서 현재 라이더 용량의 약 3배를 확보할 수 있음을 의미한다. 사우스샌프란시스코의 4층으로 확장할 수 있는 기체결된 옵션과 결합하여, 경영진은 대규모 신규 자본 지출 없이 2030년까지 연간 10억달러 이상의 매출 용량을 뒷받침하겠다는 목표를 재확인했으며, 유지보수 자본 지출은 감가상각비와 일치하는 수준으로 운영될 것으로 예상했다. 인수합병(M&A)과 관련하여 라포니스 CFO는 엄격한 기준을 제시했다. 인수는 실리콘 칩 플랫폼에 추가 물량을 유입하고 단위 경제학을 개선해야 하며, 최근의 인벤라(Invenra) 이중항체 라이선스 계약(B-Body 플랫폼)이 규모가 크고 지분 희석을 유발하는 거래로의 전환이 아닌 모범 사례라고 언급했다.

AI의 한계에 대한 과학 자문위원의 시각

오랫동안 트위스트의 과학 자문위원을 맡아온 노벨상 수상자 프랜시스 아놀드(Frances Arnold)는 이날 행사장을 지배한 AI 열풍에 대해 온건한 균형점을 제시했다. AI 기반 신약 발굴이 지속 가능하냐는 질문에 아놀드는 그것이 "일과성 유행(flash in the pan)"은 아니라고 단호히 답하면서도, 알파폴드(AlphaFold)와 같은 구조 예측 도구들은 "자신이 노벨상을 수상한 유도진화(directed evolution) 기법과 같은 최적화 방법들과 결합하지 않으면 충분히 훌륭하지 않다"고 경고했다. 또한 구조적 모델이 아닌 기능적 모델을 학습시킬 데이터는 아직 "우리에게 없다"고 지적했다. 그녀는 또한 AI가 합성 DNA에 대한 수요를 줄일 것이라는 주장에 반박하며, 오히려 불완전한 모델일수록 더 적은 실험이 아니라 더 많은 실험적 반복을 요구할 것이라고 주장했다. "DNA는 여러분의 연산을 현실 세계로 번역하는 지점입니다… 저는 그것이 항상 그럴 것이라고 생각합니다."