한미약품 IR 공식 채널

✅ 디지털융합의약품이란?

• 의약품과 디지털의료기기 또는 디지털의료·건강지원기기가 조합된 것으로 주된 기능이 의약품에 해당하는 것

• 디지털 플랫폼을 통한 생활습관 관리, 이상반응 모니터링 등으로 의약품의 치료 효과 극대화

• 만성질환 치료에 있어 약물 의존도 경감을 유도하고 장기적으로 건강한 치료 효과 기대

• 약물 치료와 디지털 플랫폼을 하나로 연결하여 Total Lifestyle Care를 위한 필수 치료 모델로 자리매김 전망

✅ 한미약품의 디지털융합의약품 전략

• GLP-1 계열 비만치료제 ‘에페’와 디지털 플랫폼 결합한 국내 첫 디지털융합 의약품 개발

• 체중, 운동량, 식습관, 약물 투여 정보 등 다양한 데이터를 연계 관리, AI 기반 분석을 통해 최적화된 개인별 맞춤형 건강관리 서비스 제공

• 환자의 치료 순응도와 생활습관 개선을 지원해 장기적인 체중 관리 및 향후 당뇨, 심혈관, 정신건강 질환 등 다양한 만성질환 영역으로 확장 가능성 기대

• 2026년 하반기 디지털융합의약품 임상 3상 시험계획(IND) 제출 목표

✅ 한미가 제시하는 비만 치료 패러다임 변화

• 단순한 체중 감량이 아니라, 약을 복용한 순간부터 감량 이후의 건강한 삶까지 건강한 생활습관 정착을 목표로 하는 ‘지속가능한 건강관리’에 중점

• 치료와 생활습관 관리를 하나의 선순환 사이클로 연결하여 체중 감량부터 유지관리까지 지속적으로 지원하는 TLS(Total LifeStyle Care Platform) 통합 솔루션 전략을 추진

• 의약품의 치료 효과에 디지털 기술과  데이터를 기반을 결합하여 의료진의 처방 의사결정을 지원하는 CDSS(Clinical Decision Support System), 환자의 투약, 생활습관, 활동 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 관리 제공함으로써 치료 지속성과 치료의 질 향상을 높이는 전략

• 의약품을 중심으로 디지털융합의약품을 통한 치료제의 가치를 확장하고, 장기적인 환자 생애주기 관리를 실현함으로써 국내 디지털융합의약품 시대를 선도하는 퍼스트무버 입지 확보 추진

[북경한미 사업 현황]

북경한미는 1996년 설립 이후, 지난해 기준 매출 4,024억 원, 영업이익 777억 원을 기록하며, 중국 의약품 시장의 변동성 높은 환경 속에서도 안정적인 성장세를 이어가고 있습니다.

이를 바탕으로 북경한미는 2009년 이후 누적 배당금이 1,380억 원을 기록하며, 그룹 전반의 수익 구조 강화에 기여하고 있는 상황입니다.

특히, 설립 이후 축적해온 현지화 전략과 제품 경쟁력, BH3120 등 혁신신약 연구 역량 등은 북경한미의 경쟁력의 근간으로, 지속적인 성장과 단기 변동성에 대응하는 핵심으로 역할하고 있습니다.

1,000여 명에 이르는 영업사원을 바탕으로 중국 전역의 약 9,000여 개 병원과 20만 명 이상의 의료진 대상 영업 마케팅 네트워크도 북경한미만의 차별점입니다.

북경한미는 집중구매제도 등 중국 정부의 정책에 효과적으로 대응하며, 2030년 매출 6,000억 원 달성을 목표로 노력해 나간다는 방침입니다.

* 중증 호중구감소증은 항암화학요법 과정에서 발생하는 대표적인 부작용으로 감염 위험 증가, 치료 지연 등으로 이어질 수 있어 예방적 관리가 중요한 질환입니다. 롤론티스는 장기지속형 G‑CSF 계열 바이오신약으로, 화학요법 이후 3주 1회 투여하여 호중구 회복을 유도하도록 설계되었으며, 기존 G‑CSF(주 1회) 대비 투여 빈도 감소 및 치료 편의성이 특징입니다.

* 삼중작용 비만치료제는 GLP-1 단일제인 위고비, GLP-1/GIP 이중작용제인 마운자로와 달리 글루카곤(GCG) 작용 기전이 추가된 약물입니다. 포만감 조절 뿐만 아니라 에너지 소비, 지질 대사 등에 관여하여 기존 약물 대비 더 큰 체중 감소와 함께 근육량을 상대적으로 보존하며, 체중감량의 질(Quality)을 강화했습니다.

🔬 HM101207 (SOS1) | KRAS 내성 극복 위한 최적의 병용 파트너

기존 KRAS 저해제의 낮은 반응률과 내성 문제를 해결하며,
특히 저산소 상태의 암세포 생존 유전자 조절 기전 확인

→ G12C 및 RAS(ON) 저해제와의 병용 투여 시 강력한 항종양 시너지 입증, 임상적 우위 기대

🧬 p53 mRNA analog | AI와 전사체 분석을 통한 정밀 신약 개발

mRNA 기반 p53 복원 치료의 반응성 예측하는 머신러닝 모델 구축,
대규모 암 유전체 데이터 기반 최적의 적응증 및 병용전략 도출

→ AI/BI 기술 활용해 전임상 to 임상 이행 효율 극대화한 신규 프레임워크 제시

🎯 EP300 degrader | 구조 기반 설계와 합성치사 전략의 결합

분자 동역학 시뮬레이션 기반 물질 개발, 자체 BI 프레임워크 구축,
머신러닝 모델 적용으로 최적의 암세포와 적응증 도출

→ AI/BI 기반 효율적인 후보물질 도출 및 적응증 선별 전략으로 경쟁력 확보