MEDI:GATE NEWS 테라젠바이오, AI기반 환자분류 분자 아형 산출장치 DeepOmics Marker 특허 취득

기사입력시간 22.04.07 15:34최종 업데이트 22.04.07 15:34

글로벌 유전체 분석서비스 및 인공지능(AI) 기반 신약개발기업 테라젠바이오는 AI기반 환자분류 분자 아형 산출장치 ‘DeepOmics Marker’에 대한 특허취득을 완료했다고 7일 밝혔다. 특허의 정식명칭은 '분자 아형 산출 장치, 질환에 대한 분자 아형 개수를 산출하는 방법 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램 DeepOmics Marker'다. 딥러닝 기반 프로그램을 활용해 효과적으로 환자를 분류하고 각 질환 세부 아형 별 주요 마커를 도출해 환자별 맞춤 약 또는 신약개발 표적을 찾아내는 것이 목표다. 유전체 빅데이터 서비스 딥오믹스는 테라젠바이오가 개발하고 있는 AI 기반 환자별 진단 예후분석 플랫폼이다. 항암백신 연구개발을 위한 플랫폼 DeepOmics Neo와 개별 환자별 동반진단 전 증상과 예후를 분석하는 플랫폼 DeepOmics Marker. 환자의 약물 작용을 분석하는 DeepOmics Network, 효과적인 치료 약물 타깃을 선별하는 DeepOmics Target으로 구성돼 있다. 현재까지 DeepOmics Marker에 대한 특허 2개와 DeepOmics Neo에 대한 특허 3개를 취득했다. 향후 딥오믹스와 세부 서비스의 특허 출원을 통해 환자별 맞춤 치료 타깃과 신약개발을 진행한다는 계획이다. DeepOmics Marker는 기존 분석방식과는 달리 각 샘플에서 정상대비 유전자 간의 발현 순위 차이를 대입해 분석하는 방법으로 기존보다 정확하게 질병을 분류할 수 있다. 또한 자동으로 질환 코호트 중 분자아형을 발굴하므로 기존방법으로 분자아형 분류가 어려웠던 질환의 분자아형을 발굴 가능하다. 특히 대규모 유방암 코호트 분석결과 기존 분자아형 분류법으로 저위험군으로 분류되는 Luminal A 분자아형 환자 중 예후가 나쁜 환자들을 DeepOmics Marker로 감별할 수 있다. 테라젠바이오 황태순 대표는 "각 환자에 DeepOmics Marker를 적용해 세밀한 분자아형으로 분류하게 되면 개인별 기존 약제에 대한 반응성을 예측할 수 있고 특히 현재 치료제가 없는 악성 분자아형들의 치료표적을 발굴해 신약개발의 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대한다”며 "기존 분류체계가 없는 질환에 대한 환자 분류와 진단 마커의 개발 및 치료제 개발을 통해 진단에서부터 예후 예측과 맞춤치료 및 신규 치료표적 발굴에 이르기까지 AI 기반 토탈 유전체 분석 플랫폼을 완성해 나가겠다"고 말했다.

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테라젠바이오, AI기반 환자분류 분자 아형 산출장치 'DeepOmics Marker' 특허 취득

환자와 주요 마커 효과적으로 분류해 맞춤형 치료 전략 수립 기대

글로벌 유전체 분석서비스 및 인공지능(AI) 기반 신약개발기업 테라젠바이오는 AI기반 환자분류 분자 아형 산출장치 ‘DeepOmics Marker’에 대한 특허취득을 완료했다고 7일 밝혔다.

특허의 정식명칭은 '분자 아형 산출 장치, 질환에 대한 분자 아형 개수를 산출하는 방법 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램 DeepOmics Marker'다. 딥러닝 기반 프로그램을 활용해 효과적으로 환자를 분류하고 각 질환 세부 아형 별 주요 마커를 도출해 환자별 맞춤 약 또는 신약개발 표적을 찾아내는 것이 목표다.

유전체 빅데이터 서비스 딥오믹스는 테라젠바이오가 개발하고 있는 AI 기반 환자별 진단 예후분석 플랫폼이다. 항암백신 연구개발을 위한 플랫폼 DeepOmics Neo와 개별 환자별 동반진단 전 증상과 예후를 분석하는 플랫폼 DeepOmics Marker. 환자의 약물 작용을 분석하는 DeepOmics Network, 효과적인 치료 약물 타깃을 선별하는 DeepOmics Target으로 구성돼 있다. 현재까지 DeepOmics Marker에 대한 특허 2개와 DeepOmics Neo에 대한 특허 3개를 취득했다. 향후 딥오믹스와 세부 서비스의 특허 출원을 통해 환자별 맞춤 치료 타깃과 신약개발을 진행한다는 계획이다.

DeepOmics Marker는 기존 분석방식과는 달리 각 샘플에서 정상대비 유전자 간의 발현 순위 차이를 대입해 분석하는 방법으로 기존보다 정확하게 질병을 분류할 수 있다. 또한 자동으로 질환 코호트 중 분자아형을 발굴하므로 기존방법으로 분자아형 분류가 어려웠던 질환의 분자아형을 발굴 가능하다. 특히 대규모 유방암 코호트 분석결과 기존 분자아형 분류법으로 저위험군으로 분류되는 Luminal A 분자아형 환자 중 예후가 나쁜 환자들을 DeepOmics Marker로 감별할 수 있다.

테라젠바이오 황태순 대표는 "각 환자에 DeepOmics Marker를 적용해 세밀한 분자아형으로 분류하게 되면 개인별 기존 약제에 대한 반응성을 예측할 수 있고 특히 현재 치료제가 없는 악성 분자아형들의 치료표적을 발굴해 신약개발의 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대한다”며 "기존 분류체계가 없는 질환에 대한 환자 분류와 진단 마커의 개발 및 치료제 개발을 통해 진단에서부터 예후 예측과 맞춤치료 및 신규 치료표적 발굴에 이르기까지 AI 기반 토탈 유전체 분석 플랫폼을 완성해 나가겠다"고 말했다.

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박도영 기자 (dypark@medigatenews.com)더 건강한 사회를 위한 기사를 쓰겠습니다

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