Twist Bioscience 3분기 실적 발표 주요 내용
요약
Twist Bioscience가 2026 회계연도 3분기 매출이 전년 대비 23% 증가한 1억 1,840만 달러를 기록했다고 발표했습니다. AI 기반 신약 개발 수요가 주요 성장 동력으로 작용하며 연간 매출 전망치를 상향 조정했습니다.
핵심 포인트
- 3분기 매출 전년 대비 23% 증가 및 14분기 연속 성장 달성
- AI 기반 신약 개발 및 DNA 합성 수요가 강력한 성장 엔진으로 부상
- 치료제 관련 매출이 전년 대비 49% 급증하며 기술 기업 채택 증가
- 4분기 내 조정 EBITDA 손익분기점 도달 전망 유지
Twist Bioscience (NASDAQ:TWST)는 2026 회계연도 3분기 매출이 전년 대비 23% 증가한 1억 1,840만 달러를 기록했다고 발표했으며, 이는 14분기 연속 성장입니다. 회사는 연간 매출 전망치를 상향 조정했으며, 회계연도 4분기에 조정 EBITDA (Adjusted EBITDA) 손익분기점에 도달할 수 있는 궤도를 유지하고 있다고 밝혔습니다.
최고경영자(CEO)이자 공동 창립자인 Emily Leproust는 회사의 DNA 합성 (DNA synthesis), 단백질 솔루션 (protein solutions) 및 차세대 염기서열 분석 (NGS) 사업 전반에 걸친 수요가 성장을 뒷받침했으며, AI 기반 신약 개발 (AI-enabled drug discovery)이 중요한 동력으로 부상하고 있다고 말했습니다. Leproust는 AI 기반 발견에 대해 "오늘날 우리는 그 기회가 지속 가능한 성장 엔진으로 성숙해가는 것을 보고 있습니다"라고 언급했습니다.
DNA 합성 및 치료제 중심의 매출 성장
이번 분기 DNA 합성 (DNA Synthesis) 및 단백질 솔루션 (Protein Solutions) 매출은 전년 대비 39% 증가한 5,660만 달러를 기록했으며, NGS 애플리케이션 (NGS Applications) 매출은 12% 증가한 약 6,180만 달러를 기록했습니다.
Twist는 이번 분기 동안 369,000개의 유전자를 출하했으며, 데이터 특성화를 위해 제조된 유전자가 분기별로 지속적인 성장을 기록했다고 보고했습니다. 최고재무책임자 (CFO) Adam Laponis는 회사의 치료제 (therapeutic) 매출이 전년 대비 49% 증가한 4,040만 달러를 기록했다고 밝혔으며, 이는 제약 회사, 드라이 랩 (dry-lab) 바이오테크 기업, 그리고 AI 기반 프로그램을 포함한 치료제 발견을 추진하는 대형 기술 기업들의 제품 채택 증가를 반영합니다.
진단 (Diagnostics) 매출은 주요 고객사들의 성장 지원에 힘입어 전년 대비 15% 증가한 4,380만 달러를 기록했으며, 전 분기 대비 10% 성장했습니다. 학술 및 정부 (Academic and government) 매출은 전년 대비 32%, 전 분기 대비 21% 증가한 1,550만 달러를 기록했으며, Laponis는 이를 미국 고객사의 강세와 이번 분기 중 여러 대형 고객사의 복귀 덕분이라고 설명했습니다.
미주 (Americas) 매출은 전년 대비 30% 증가한 약 7,730만 달러를 기록했습니다.
EMEA 매출은 9% 증가한 3,360만 달러를 기록했습니다.
APAC 매출은 26% 증가한 750만 달러를 기록했습니다.
글로벌 공급 파트너 (Global Supply Partner) 매출은 전년도 1,300만 달러와 비교하여 1,290만 달러를 기록했습니다.
Twist는 이번 분기 NGS Applications (차세대 염기서열 분석 응용 분야) 매출의 약 48%를 상위 10개 NGS Applications 고객사가 차지했다고 밝혔습니다. Laponis에 따르면, 회사는 657개의 NGS Applications 고객사에 서비스를 제공했으며, 그중 182개 업체가 자사의 제품을 채택했습니다.
AI 신약 개발 (AI Drug Discovery) 수요 확대
Leproust는 고객들이 대량의 DNA 서열을 설계하고, 가설을 테스트하며, 반복적인 설계-제작-테스트-학습 (design-build-test-learn) 워크플로우를 통해 치료 후보 물질을 정교화하기 위해 인공지능 (AI) 및 머신러닝 (Machine-learning) 모델을 점점 더 많이 사용하고 있다고 말했습니다.
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