신약의 Peak Sales는 어떻게 추정할까? 바이오기업의 미래 매출을 계산하는 방법

바이오기업의 신약 파이프라인을 분석하다 보면 결국 하나의 숫자를 만나게 됩니다.

Peak Sales.

신약이 상업적으로 가장 성숙했을 때 달성할 수 있을 것으로 예상하는 최대 연간 매출입니다.

앞서 바이오기업의 파이프라인 가치를 계산하면서 PoS와 rNPV를 살펴봤고, 직전 글에서는 파이프라인 가치를 현금과 부채, 잠재적 희석주식수까지 연결해 주당가치를 계산했습니다.

그런데 여기에서 한 가지 질문이 남습니다.

rNPV 계산에 들어간 미래 매출은 어디에서 나온 것일까요?

어떤 신약의 Peak Sales를 2,000억 원으로 잡는 것과 1조 원으로 잡는 것은 기업가치에 엄청난 차이를 만들 수 있습니다.

그럼에도 바이오기업을 분석하다 보면

“시장 규모가 5조 원이므로 상당한 매출이 기대된다.”

“블록버스터 신약으로 성장할 가능성이 있다.”

같은 표현만으로 미래 매출을 판단하는 경우가 있습니다.

시장 규모가 크다는 사실과 한 신약이 실제로 그 시장에서 얼마를 판매할 수 있는지는 전혀 다른 문제입니다.

이번 글에서는 Peak Sales라는 숫자를 받아들이는 것이 아니라 그 숫자를 직접 만들어 보겠습니다.

그리고 마지막에는 Peak Sales가 달라질 때 앞서 공부했던 rNPV와 바이오기업 가치가 왜 크게 달라지는지도 연결해 보겠습니다.

Peak Sales란 무엇인가

Peak Sales는 일반적으로 신약이 출시된 뒤 시장 침투가 충분히 진행되어 상업적으로 성숙한 시점에 도달할 것으로 예상되는 최대 수준의 연간 매출을 의미합니다.

여기에서 중요한 단어는 연간 매출입니다.

Peak Sales 5,000억 원이라고 해서 신약이 특허기간 동안 총 5,000억 원을 벌어들인다는 의미가 아닙니다.

예를 들어 가상의 신약이 출시 이후 다음과 같은 매출을 기록한다고 가정해 보겠습니다.

1년 차: 300억 원

2년 차: 800억 원

3년 차: 1,500억 원

4년 차: 2,400억 원

5년 차: 3,200억 원

6년 차: 3,700억 원

7년 차: 4,000억 원

8년 차: 4,100억 원

9년 차: 3,900억 원

이 경우 약 4,100억 원 수준을 Peak Sales로 가정할 수 있습니다.

하지만 rNPV에서는 4,100억 원만 사용하는 것이 아닙니다.

출시 전 개발기간과 출시 이후 매출 증가 과정, 비용, 성공확률, 할인율 등을 반영해 미래 현금흐름을 현재가치로 바꿉니다.

따라서 Peak Sales는 기업가치 자체가 아니라 가치평가 모델을 구성하는 핵심 입력값 가운데 하나입니다.

시장 규모와 Peak Sales는 다르다

바이오기업 분석에서 가장 먼저 피해야 할 계산이 있습니다.

시장 규모가 10조 원이므로 이 신약의 매출도 수조 원이 될 것이라고 생각하는 것입니다.

가상의 질환 치료제 시장이 연간 10조 원이라고 하겠습니다.

A바이오가 이 시장을 겨냥한 신약을 개발하고 있습니다.

그렇다고

10조 원 = A바이오 신약의 매출 기회

가 되는 것은 아닙니다.

전체 환자가 모두 진단받는 것도 아닙니다.

진단받은 환자가 모두 치료받는 것도 아닙니다.

모든 환자가 해당 신약을 사용할 수 있는 것도 아닙니다.

경쟁약이 존재합니다.

보험급여와 약가 문제가 있습니다.

의사가 실제로 처방해야 합니다.

부작용 때문에 사용하지 못하는 환자도 있을 수 있습니다.

특정 바이오마커를 가진 환자에게만 사용할 수도 있습니다.

결국 전체 시장에서 실제 신약의 매출로 연결되는 과정에는 여러 단계의 필터가 존재합니다.

Peak Sales를 환자 수부터 계산해 보자

가상의 항암제 A를 만들어 보겠습니다.

모든 숫자는 계산방법을 설명하기 위한 가정입니다.

A신약의 대상 암종에서 해당 지역의 연간 치료 대상이 될 수 있는 전체 환자군을 100,000명이라고 가정하겠습니다.

하지만 이 10만 명 모두가 A신약의 고객은 아닙니다.

먼저 실제 진단 및 치료 시스템 안으로 들어오는 환자가 80%라고 가정하겠습니다.

100,000명 × 80%

= 80,000명

다음으로 A신약이 사용되는 특정 치료단계에 도달하는 환자가 60%라고 가정합니다.

80,000명 × 60%

= 48,000명

그런데 A신약이 특정 바이오마커를 가진 환자에게만 사용할 수 있다고 하겠습니다.

해당 바이오마커 비율을 50%로 가정하면

48,000명 × 50%

= 24,000명

이제 실제로 A신약을 사용할 수 있는 목표 환자군은 단순 가정상 24,000명으로 줄어듭니다.

처음의 10만 명과 상당한 차이가 발생했습니다.

시장점유율을 적용해야 한다

A신약의 잠재적 치료 대상 환자가 24,000명이라고 해서 이 환자 모두가 A신약을 사용하는 것은 아닙니다.

기존 표준치료가 있을 수 있습니다.

경쟁 신약도 출시될 수 있습니다.

의사와 환자가 새로운 치료제로 전환하는 데 시간이 필요할 수도 있습니다.

따라서 시장점유율을 가정해야 합니다.

A신약이 시장 성숙기에 목표 환자의 25%를 확보한다고 가정해 보겠습니다.

24,000명 × 25%

= 6,000명

이제 Peak 시점의 연간 치료 환자 수를 약 6,000명으로 가정할 수 있습니다.

여기에 환자당 실제 연간 매출을 곱하면 됩니다.

약가를 그대로 매출로 사용하면 안 되는 이유

A신약의 표시가격이 환자 1명당 연간 6,000만 원이라고 가정하겠습니다.

그러면 단순 계산은

6,000명 × 6,000만 원

= 3,600억 원

입니다.

하지만 실제 가치평가에서는 표시가격만 그대로 사용하는 것이 적절하지 않을 수 있습니다.

보험자 할인, 리베이트, 유통 관련 조정, 실제 치료기간, 투약 중단 등으로 회사가 인식하는 실질적인 매출이 달라질 수 있기 때문입니다.

따라서 여기서는 여러 요소를 단순화해 환자 1명당 실제 연간 순매출을 5,000만 원으로 가정하겠습니다.

6,000명 × 5,000만 원

= 3,000억 원

이제 A신약의 가상 Peak Sales는 3,000억 원입니다.

계산과정을 다시 보면 다음과 같습니다.

전체 환자 100,000명

↓

진단·치료 접근 환자 80,000명

↓

해당 치료단계 환자 48,000명

↓

바이오마커 적합 환자 24,000명

↓

시장점유율 25%

↓

실제 치료 환자 6,000명

↓

환자당 연간 순매출 5,000만 원

↓

Peak Sales 3,000억 원

이 구조를 이해하면 “시장 규모가 몇 조 원”이라는 표현보다 훨씬 구체적으로 신약의 매출 가능성을 분석할 수 있습니다.

달빛의소리식 Peak Sales 계산 구조

앞의 계산을 일반적인 구조로 바꿔보겠습니다.

단순화하면 다음과 같습니다.

Peak Sales = 목표 환자 수 × 실제 치료 가능 비율 × 시장점유율 × 환자당 연간 순매출

하지만 실제 분석에서는 목표 환자 수가 만들어지는 과정부터 분해하는 것이 좋습니다.

예를 들어

전체 환자 수
× 진단률
× 치료율
× 해당 치료단계 도달률
× 바이오마커 적합률
× 시장점유율
× 환자당 순매출

처럼 단계별로 계산할 수 있습니다.

질환에 따라 필요한 항목은 달라질 수 있습니다.

중요한 것은 공식을 그대로 외우는 것이 아니라 환자가 실제 매출로 전환되는 경로를 분해하는 것입니다.

유병률과 발생률을 혼동하면 매출이 크게 달라질 수 있다

환자 수를 계산할 때 매우 중요한 문제가 있습니다.

Prevalence와 Incidence입니다.

Prevalence는 특정 시점 또는 기간에 해당 질환을 가지고 있는 환자 규모를 보는 개념입니다.

Incidence는 일정 기간 동안 새롭게 발생하는 환자를 보는 개념입니다.

어떤 질환에서는 현재 존재하는 전체 환자 규모가 중요한 반면 다른 질환에서는 매년 새롭게 발생하는 환자 수가 매출 추정에 더 중요할 수 있습니다.

예를 들어 일회성 치료를 제공하는 신약이라면 기존 환자들이 출시 초기에 치료받은 뒤 시간이 지나면서 신규 발생 환자 중심의 시장으로 변할 수도 있습니다.

반대로 장기간 반복 투여하는 만성질환 치료제라면 환자가 여러 해 동안 계속 매출을 발생시킬 수 있습니다.

따라서

환자 수 × 약가

라는 같은 공식처럼 보여도 질환과 치료방식에 따라 의미는 크게 달라집니다.

일회성 치료제와 만성 치료제는 계산방법이 다르다

두 신약을 비교해 보겠습니다.

A신약은 한 번 치료하면 끝나는 치료제입니다.

B신약은 환자가 매년 지속적으로 복용하는 치료제입니다.

두 약 모두 치료 가능한 환자가 10,000명이고 치료비가 연간 또는 치료당 5,000만 원이라고 가정하겠습니다.

단순 계산하면 둘 다

10,000명 × 5,000만 원

= 5,000억 원

처럼 보입니다.

하지만 실제 매출 구조는 완전히 다를 수 있습니다.

A신약은 기존에 쌓여 있던 환자들이 출시 초기에 치료받으면서 매출이 빠르게 증가한 뒤 기존 환자군이 소진되면 신규 환자 중심으로 매출이 낮아질 수 있습니다.

반면 B신약은 기존 환자가 치료를 지속하면서 다음 해에도 매출을 발생시킬 수 있습니다.

따라서 Peak Sales를 계산할 때는 단순한 환자 수뿐 아니라 환자가 몇 번, 얼마나 오래 치료받는가를 반드시 확인해야 합니다.

치료기간이 Peak Sales를 바꾼다

가상의 항암제 B가 있다고 하겠습니다.

월 치료비는 500만 원입니다.

단순하게 12개월 치료한다고 가정하면 환자당 연간 비용은

500만 원 × 12개월

= 6,000만 원

입니다.

하지만 실제 평균 치료기간이 8개월이라면

500만 원 × 8개월

= 4,000만 원

입니다.

치료 환자가 5,000명이라면

12개월 가정:

5,000명 × 6,000만 원

= 3,000억 원

8개월 가정:

5,000명 × 4,000만 원

= 2,000억 원

치료기간 가정 하나만 바뀌었는데 예상 매출이 1,000억 원 달라집니다.

그래서 항암제에서는 약가뿐 아니라 평균 치료기간, 중단률, 투여주기를 함께 살펴볼 필요가 있습니다.

시장점유율 25%는 어디에서 나왔을까

앞에서는 A신약의 시장점유율을 25%라고 가정했습니다.

하지만 이 숫자가 가장 위험한 가정 가운데 하나일 수 있습니다.

시장점유율을 결정하는 요소는 매우 많습니다.

효능,

안전성,

투여 편의성,

기존 표준치료,

경쟁약의 수,

치료 가이드라인,

보험급여,

가격,

의사의 처방 경험,

바이오마커 검사 접근성

등이 영향을 줄 수 있습니다.

따라서

“좋은 약이니까 점유율 30%”

처럼 결정해서는 안 됩니다.

특히 아직 임상단계에 있는 신약의 미래 시장점유율은 불확실성이 매우 큽니다.

그래서 하나의 숫자를 확정하기보다 여러 시나리오를 만드는 것이 유용합니다.

시장점유율에 따라 Peak Sales가 얼마나 달라질까

앞에서 계산한 A신약의 치료 가능 환자는 24,000명이었습니다.

환자당 연간 순매출은 5,000만 원으로 유지하겠습니다.

이번에는 시장점유율만 바꿔보겠습니다.

Peak 시장점유율	예상 치료 환자	추정 Peak Sales
10%	2,400명	1,200억 원
15%	3,600명	1,800억 원
25%	6,000명	3,000억 원
35%	8,400명	4,200억 원
45%	10,800명	5,400억 원

같은 신약입니다.

같은 환자 수입니다.

같은 약가입니다.

그런데 시장점유율 가정에 따라 Peak Sales가 1,200억 원에서 5,400억 원까지 달라집니다.

이것이 바이오기업 가치평가에서 가정을 공개해야 하는 이유입니다.

“Peak Sales 5,000억 원 예상”이라는 숫자만 보여주는 것보다

어떤 시장점유율을 가정해서 5,000억 원이 나왔는가

를 확인하는 것이 훨씬 중요합니다.

약가까지 바뀌면 범위는 더 커진다

이번에는 시장점유율뿐 아니라 환자당 순매출도 바꿔보겠습니다.

치료 가능 환자는 24,000명으로 동일하게 가정합니다.

시장점유율	환자당 순매출 3,000만 원	5,000만 원	7,000만 원
15%	1,080억 원	1,800억 원	2,520억 원
25%	1,800억 원	3,000억 원	4,200억 원
35%	2,520억 원	4,200억 원	5,880억 원

이 표가 보여주는 것은 단순합니다.

Peak Sales는 발견되는 숫자가 아니라 가정에 의해 만들어지는 숫자입니다.

따라서 투자자가 해야 할 일은 가장 높은 숫자를 찾는 것이 아니라 그 숫자를 만들어낸 가정이 현실적인지 검증하는 것입니다.

TAM만 보고 투자하면 위험한 이유

바이오기업 자료에서 TAM이라는 표현을 자주 볼 수 있습니다.

Total Addressable Market, 전체 잠재시장입니다.

TAM이 10조 원이라고 해서 회사가 10조 원의 매출을 올릴 수 있다는 의미는 아닙니다.

예를 들어

TAM 10조 원

이라고 해도 실제 신약이 대상으로 하는 환자군이 전체의 20%이고,

그중 치료 접근이 가능한 환자가 70%이며,

시장점유율이 20%라면

실제로 접근 가능한 매출 기회는 전체 시장보다 훨씬 작아집니다.

따라서 바이오기업이 큰 시장 규모를 강조할 때는

“이 신약이 실제로 접근할 수 있는 시장은 얼마인가?”

를 다시 계산해야 합니다.

전체 시장의 크기보다 Addressable Patient Population을 찾는 것이 더 중요할 수 있습니다.

바이오마커가 시장을 줄이면서 동시에 가치를 높일 수도 있다

바이오마커 기반 신약은 흥미로운 특징이 있습니다.

전체 암 환자 가운데 특정 변이를 가진 환자에게만 사용할 수 있다면 치료 대상 환자는 줄어듭니다.

표면적으로는 시장이 작아집니다.

하지만 해당 환자군에서 치료효과가 매우 강하고 경쟁약이 적다면 높은 시장점유율을 확보할 가능성이 생길 수도 있습니다.

즉

환자 수가 적다 = 상업적 가치가 반드시 낮다

는 공식은 성립하지 않습니다.

시장 규모는

환자 수 × 약가

만으로 결정되지 않습니다.

경쟁환경과 치료효과, 치료기간, 시장점유율을 함께 봐야 합니다.

경쟁약 하나가 Peak Sales를 크게 바꿀 수 있다

A신약의 Peak Sales를 3,000억 원으로 계산했다고 하겠습니다.

그런데 개발 도중 경쟁사 B신약이 먼저 허가를 받았습니다.

효능도 비슷하고 안전성도 양호합니다.

그러면 기존에 가정했던 A신약의 시장점유율 25%를 그대로 유지할 수 있을까요?

다시 검토해야 합니다.

예를 들어 점유율 가정을

25% → 15%

로 낮춘다면 앞의 계산에서 Peak Sales는

3,000억 → 1,800억 원

으로 떨어집니다.

즉 A신약 자체의 임상시험이 실패하지 않았는데도 경제적 가치는 낮아질 수 있습니다.

이것이 바이오기업을 분석할 때 자기 회사의 임상 데이터만 봐서는 안 되는 이유입니다.

경쟁사의 임상 결과도 내 파이프라인의 가치평가 변수가 될 수 있습니다.

반대로 경쟁약 실패는 시장 가정을 바꿀 수 있다

반대 상황도 가능합니다.

A신약과 경쟁하던 B신약이 임상 3상에서 실패했다고 가정해 보겠습니다.

A신약의 임상 데이터 자체는 아무것도 바뀌지 않았습니다.

그런데 시장에는 중요한 변화가 발생했습니다.

미래 경쟁자가 하나 줄었습니다.

그 결과 A신약이 성공했을 때 확보할 수 있는 시장점유율에 대한 가정이 달라질 수 있습니다.

예를 들어 기존 Peak 점유율을 20%로 가정했다가 경쟁약 실패 이후 30% 시나리오까지 검토할 수도 있습니다.

이처럼 파이프라인 가치는 회사 내부 뉴스만으로 움직이지 않습니다.

경쟁환경의 변화도 미래 매출 가정을 바꿀 수 있습니다.

출시 즉시 Peak Sales에 도달하는 것은 아니다

Peak Sales가 3,000억 원이라고 계산했다고 하겠습니다.

그러면 허가받은 첫해부터 3,000억 원의 매출이 발생할까요?

일반적으로 그렇게 단순하게 가정하면 안 됩니다.

신약이 시장에 침투하는 데는 시간이 필요합니다.

가상의 매출 증가 경로를 만들어 보겠습니다.

출시 1년 차: Peak의 10%

2년 차: 25%

3년 차: 45%

4년 차: 65%

5년 차: 80%

6년 차: 90%

7년 차: 100%

Peak Sales가 3,000억 원이라면 매출은 다음처럼 계산됩니다.

1년 차: 300억 원

2년 차: 750억 원

3년 차: 1,350억 원

4년 차: 1,950억 원

5년 차: 2,400억 원

6년 차: 2,700억 원

7년 차: 3,000억 원

이런 과정을 Sales Ramp라고 생각할 수 있습니다.

실제 증가 속도는 치료제와 시장환경에 따라 크게 달라집니다.

중요한 것은 Peak Sales와 출시 첫해 매출을 같은 숫자로 사용하지 않는 것입니다.

Peak Sales 이후 매출이 영원히 유지되는 것도 아니다

신약은 Peak Sales에 도달한 뒤 영원히 같은 매출을 유지하지 않습니다.

경쟁 신약이 등장할 수 있습니다.

더 좋은 치료법이 나올 수 있습니다.

특허와 독점기간이 끝날 수 있습니다.

제네릭이나 바이오시밀러 경쟁이 시작될 수도 있습니다.

치료 패러다임 자체가 바뀔 수도 있습니다.

따라서 장기 가치평가에서는

출시 → 성장 → Peak → 성숙 → 감소

과정을 생각해야 합니다.

이 때문에 Peak Sales 숫자 하나만 가지고 파이프라인의 가치를 계산할 수 없습니다.

Peak Sales와 rNPV가 여기에서 연결된다

이제 앞서 작성했던 rNPV 글로 돌아갈 수 있습니다.

가상의 A신약에 대해 세 가지 Peak Sales 시나리오를 만들었다고 하겠습니다.

보수적 시나리오:

Peak Sales 1,800억 원

기준 시나리오:

Peak Sales 3,000억 원

낙관적 시나리오:

Peak Sales 4,200억 원

여기에 각각

출시시점,

Sales Ramp,

영업비용,

개발비,

성공확률,

할인율,

특허 및 독점기간

등을 적용하면 서로 다른 rNPV가 만들어집니다.

즉 rNPV 모델에서 매우 중요한 출발점 가운데 하나가 미래 매출 추정입니다.

Peak Sales를 과도하게 높게 잡으면 아무리 정교한 할인율과 PoS를 사용해도 최종 기업가치가 과대평가될 수 있습니다.

입력값이 잘못되면 계산식이 정교해도 결과는 정확해지지 않습니다.

같은 PoS인데도 기업가치가 크게 다른 이유

A신약과 B신약의 최종 성공확률을 모두 30%로 가정해 보겠습니다.

그런데

A신약 Peak Sales: 1,000억 원

B신약 Peak Sales: 1조 원

이라면 같은 성공확률이라고 해서 두 파이프라인의 가치가 같을 수 없습니다.

PoS는 성공할 가능성을 나타내는 변수입니다.

Peak Sales는 성공했을 때 어느 정도의 상업적 규모를 만들 수 있는가와 관련된 변수입니다.

바이오기업 가치평가에서는 이 두 가지를 분리해야 합니다.

성공할 확률이 높은 약

과

성공했을 때 큰 시장을 차지할 수 있는 약

은 같은 개념이 아닙니다.

가치평가는 결국 두 질문을 동시에 다룹니다.

성공할 가능성은 얼마나 되는가?

그리고

성공하면 얼마나 벌 수 있는가?

Peak Sales를 볼 때 투자자가 확인해야 할 10가지

바이오기업이나 증권사 자료에서 Peak Sales 전망을 발견했다면 숫자 자체보다 다음 질문을 먼저 확인하는 것이 좋습니다.

첫째, 환자 수의 출처는 무엇인가?

둘째, 유병률을 사용했는가, 발생률을 사용했는가?

셋째, 실제 진단받는 환자는 몇 명인가?

넷째, 해당 치료단계에 도달하는 환자는 몇 명인가?

다섯째, 바이오마커로 환자군이 제한되는가?

여섯째, 환자당 실제 치료기간은 얼마인가?

일곱째, 표시약가와 실제 순매출의 차이를 고려했는가?

여덟째, Peak 시장점유율은 얼마로 가정했는가?

아홉째, 경쟁약의 출시를 반영했는가?

열째, Peak Sales에 도달하는 데 몇 년이 걸린다고 가정했는가?

이 질문에 답하지 못한다면 Peak Sales 5,000억 원이라는 숫자는 정밀한 가치평가의 입력값이라기보다 하나의 가정에 가깝습니다.

달빛의소리에서는 Peak Sales를 하나의 숫자로 보지 않는다

지금까지 계산한 내용을 투자분석 관점에서 한 단계 더 정리해 보겠습니다.

Peak Sales는 다음 구조로 보는 것이 좋습니다.

Patient Population

전체 환자는 몇 명인가?

↓

Eligible Population

실제로 이 치료제를 사용할 수 있는 환자는 몇 명인가?

↓

Market Share

그중 몇 %가 실제로 이 신약을 선택할 것인가?

↓

Treatment Duration

얼마나 오래 치료받는가?

↓

Net Revenue per Patient

환자 한 명이 실제로 어느 정도의 매출을 발생시키는가?

↓

Peak Sales

성숙한 시장에서 최대 연간 매출은 어느 정도인가?

↓

Sales Ramp

Peak까지 몇 년에 걸쳐 올라가는가?

↓

Post-Peak Decline

경쟁과 특허만료 이후 매출은 어떻게 감소하는가?

↓

PoS + Discounting

그 미래 매출이 실제로 발생할 확률과 시간가치를 어떻게 반영할 것인가?

↓

rNPV

오늘 시점의 위험조정 파이프라인 가치는 얼마인가?

이렇게 연결해야 Peak Sales가 기업가치와 이어집니다.

직전 글의 ‘적정 시가총액’까지 다시 연결해 보자

직전 글에서는 파이프라인의 rNPV를 합산하고 현금과 부채를 조정한 뒤 잠재적 희석까지 고려해 주당가치를 계산했습니다.

이제 그 계산을 거꾸로 올라가 보면 구조가 보입니다.

주당가치

↑

희석 후 주식수

↑

지분가치

↑

현금·부채

↑

파이프라인 rNPV

↑

PoS와 할인율

↑

미래 현금흐름

↑

Peak Sales와 Sales Ramp

↑

시장점유율과 약가

↑

실제 치료 가능한 환자 수

결국 마지막에 보이는 적정주가라는 숫자는 환자 한 명에서부터 시작한 수많은 가정의 결과입니다.

그래서 바이오기업의 목표주가를 볼 때 최종 숫자만 보는 것보다 그 숫자를 아래에서부터 다시 분해해 보는 것이 중요합니다.

시장이 어떤 Peak Sales를 반영하고 있는지 거꾸로 생각할 수도 있다

여기에서 가치평가를 반대로 사용할 수도 있습니다.

내가 계산한 A바이오의 기준 시나리오에서는 Peak Sales가 3,000억 원입니다.

그런데 현재 시가총액을 설명하려면 다른 모든 가정을 그대로 두었을 때 Peak Sales가 6,000억 원 이상이어야 한다고 가정해 보겠습니다.

그러면 질문이 생깁니다.

“시장은 왜 나보다 두 배 높은 미래 매출을 기대하고 있을까?”

시장점유율을 더 높게 보는 것일까요?

약가를 더 높게 보는 것일까요?

적응증 확대를 반영하고 있을까요?

경쟁약 실패를 예상하고 있을까요?

아니면 시장의 기대가 지나치게 높아진 것일까요?

반대로 현재 시가총액이 매우 낮은 Peak Sales만을 반영하고 있다면 시장이 어떤 위험을 크게 할인하고 있는지도 찾아봐야 합니다.

임상 실패 가능성일 수도 있고,

자금 부족일 수도 있고,

경쟁약일 수도 있고,

특허 문제일 수도 있습니다.

따라서 Peak Sales 계산의 목적은 미래 매출을 정확히 맞히는 데만 있지 않습니다.

현재 시장가격에 어떤 미래가 들어 있는지 해석하는 도구로 사용할 수 있습니다.

결국 Peak Sales에서 가장 중요한 것은 숫자가 아니라 가정이다

Peak Sales 1조 원.

이 숫자만 보면 상당히 매력적으로 느껴질 수 있습니다.

하지만 그 숫자를 만든 가정을 하나씩 바꿔보면 결과가 크게 달라질 수 있습니다.

환자 수가 예상보다 20% 적을 수 있습니다.

진단률이 낮을 수 있습니다.

바이오마커 검사 보급이 늦어질 수 있습니다.

경쟁약이 먼저 출시될 수 있습니다.

시장점유율이 30%가 아니라 15%일 수 있습니다.

실제 치료기간이 예상보다 짧을 수 있습니다.

순매출이 표시약가보다 크게 낮을 수 있습니다.

Peak에 도달하는 데 예상보다 오래 걸릴 수도 있습니다.

그래서 Peak Sales를 분석할 때 가장 중요한 질문은

“Peak Sales가 얼마인가?”

가 아닙니다.

“그 숫자를 만들기 위해 어떤 가정을 사용했는가?”

입니다.

바이오기업 가치평가에서도 마찬가지입니다.

PoS가 하나의 정답이 아니었듯 Peak Sales도 하나의 정답이 아닙니다.

보수적 시나리오,

기준 시나리오,

낙관적 시나리오를 만들고

어떤 가정이 바뀌었을 때 기업가치가 가장 크게 움직이는지 확인하는 것이 더 중요합니다.

결국 바이오기업의 가치평가는 하나의 목표주가를 맞히는 작업이 아니라 기업가치를 움직이는 가정을 찾아내는 작업에 가깝습니다.

그리고 Peak Sales는 그 가정 가운데 가장 중요한 변수 중 하나입니다.

지금까지 기업분석 카테고리에서

Cash Runway → EV → 파이프라인 가치 → PoS → rNPV → 적정 시가총액과 주당가치

까지 내려왔다면,

이번 글에서는 그 가치평가 모델 안에 들어 있던 미래 매출이라는 숫자를 다시 분해했습니다.

다음 단계에서는 자연스럽게 또 하나의 질문이 남습니다.

Peak Sales가 3,000억 원이라고 계산했더라도 신약이 출시 첫해부터 3,000억 원을 판매하는 것은 아닙니다.

그렇다면 신약은 출시 이후 얼마나 빠르게 시장에 침투하고, 몇 년 만에 Peak Sales에 도달하며, 특허만료 이후 매출은 어떻게 감소한다고 가정해야 할까요?

이 문제까지 이해하면 단순한 Peak Sales 추정에서 실제 rNPV에 들어가는 연도별 매출 모델로 넘어갈 수 있습니다.

※ 이 글은 바이오기업의 신약 매출 추정과 가치평가 구조를 이해하기 위한 정보 제공을 목적으로 작성되었습니다. 본문에 등장하는 회사, 환자 수, 약가, 시장점유율 및 매출은 계산방법을 설명하기 위한 가상의 사례입니다. 실제 신약의 매출은 질환 특성, 허가범위, 환자 수, 보험급여, 약가, 경쟁환경, 치료기간 및 시장침투 속도 등에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 특정 기업이나 금융상품의 매수·매도를 권유하지 않습니다.

참고자료

U.S. Food and Drug Administration, The Drug Development Process

National Cancer Institute, Biomarker Testing for Cancer Treatment

IQVIA Institute for Human Data Science, 글로벌 의약품 시장 및 신약 사용 관련 보고서

Evaluate Pharma, 글로벌 의약품 매출 전망 및 시장 분석 자료

International Accounting Standards Board, IFRS 15 Revenue from Contracts with Customers