AI 신약개발 대표 종목 리포트
AI 신약개발 테마는 인공지능, 머신러닝을 활용해 후보물질 탐색, 약물 재창출, 단백질 구조 예측, 임상 데이터 분석 등을 가속화하는 산업 분야입니다. 이 접근법은 신약 개발 비용과 시간을 줄이고 성공률을 높이려는 제약사, 바이오기업 및 AI 플랫폼 제공업체를 중심으로 형성됩니다.
이 페이지의 핵심 데이터입니다. 국장과 미장을 나눠 현재가, 등락률, 시총, 거래량을 먼저 비교하고 관심 종목은 바로 AI 리포트로 이어갈 수 있습니다.
| # | 기업 | 현재가 | 등락 | 시총 | 거래량 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
068270 · Celltrion · 시총 42.6조 · 거래량 18만
|
183,000 | +0.22% | 42.6조 | 18만 |
| 2 |
000100 · Yuhan · 시총 5.6조 · 거래량 11만
|
76,000 | +2.56% | 5.6조 | 11만 |
| 3 |
302440 · SK Bioscience · 시총 2.9조 · 거래량 3만
|
36,900 | +1.10% | 2.9조 | 3만 |
| 4 |
328130 · 시총 8,086억 · 거래량 38만
|
10,860 | +2.74% | 8,086억 | 38만 |
| 5 |
228760 · Genomictree · 시총 3,035억 · 거래량 4만
|
12,210 | +0.08% | 3,035억 | 4만 |
| 6 |
338220 · 시총 1,148억 · 거래량 15만
|
8,200 | -1.80% | 1,148억 | 15만 |
| 7 |
200780 · 시총 320억 · 거래량 1,090
|
3,000 | -1.64% | 320억 | 1,090 |
| # | 기업 | 현재가 | 등락 | 시총 | 거래량 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
GOOG · Alphabet · 시총 $4.22T · 거래량 13.2M
|
$343.83 | +1.02% | $4.22T | 13.2M |
| 2 |
AMGN · Amgen Inc. · 시총 $217.9B · 거래량 3.1M
|
$402.98 | -0.01% | $217.9B | 3.1M |
| 3 |
RXRX · Recursion Pharmaceuticals · 시총 $2.6B · 거래량 66.9M
|
$4.78 | +16.02% | $2.6B | 66.9M |
| 4 |
SDGR · Schrödinger, Inc. · 시총 $2.4B · 거래량 4.6M
|
$32.60 | +7.56% | $2.4B | 4.6M |
국장 편입 7종목 같은 비중 지수 · 10월 2일 종가 기준
국장 112개 테마 중 1개월 25위
지금 편입된 종목으로 과거를 계산했어요. '같이 움직이는 테마'는 최근 60거래일 하루 등락이 비슷했던 순서예요. 지난 수익률이며 앞으로의 방향을 뜻하지 않아요.
최근 7일 기사 원문으로 연결돼요. 픽스톡이 쓴 글이 아니에요.
공식 발표·나스닥 캘린더·DART 공시 기준이며, '예상'은 과거 공시 패턴으로 추정한 날짜입니다. 투자 권유가 아닙니다.
10월 6일 시가총액 기준으로 국내는 셀트리온, 유한양행, SK바이오사이언스 순, 미국은 알파벳(구글), 앰겐, 리커션 파마슈티컬즈 순이에요. 간접 수혜로 분류한 종목은 대장주에서 뺐어요.
국내 7종목, 미국 4종목으로 모두 11종목이에요. 종목마다 테마에 넣은 근거와 출처를 함께 적어 뒀어요.
국장 편입 종목을 같은 비중으로 묶은 지수로 최근 1개월 +8.13%, 3개월 +4.55%, 1년 -29.90%예요. 112개 테마 중 1개월 25위예요. (10월 2일 종가 기준, 지난 수익률이며 앞으로의 방향을 뜻하지 않아요.)
최근 60거래일 하루 등락이 가장 비슷했던 테마는 체외진단, 세포, 유전자 치료제, mRNA 백신/치료제 순이에요.
가장 가까운 일정은 10/23 (금) ESMO 2026 (유럽종양학회)(한국시간 기준)이에요. 공식 발표와 공시로 확인한 날짜만 싣고, 추정한 날짜는 '예상'으로 표시해요.
관련 키워드와 대표 종목을 연결해서 보면 단순 목록보다 테마의 구조, 수혜 경로, 다음 분석 대상을 빠르게 좁힐 수 있습니다.
AI 신약개발 테마는 인공지능, 머신러닝을 활용해 후보물질 탐색, 약물 재창출, 단백질 구조 예측, 임상 데이터 분석 등을 가속화하는 산업 분야입니다. 이 접근법은 신약 개발 비용과 시간을 줄이고 성공률을 높이려는 제약사, 바이오기업 및 AI 플랫폼 제공업체를 중심으로 형성됩니다.