| [[동사의 소개]]
개인별 맞춤의학 및 맞춤 유전체학 발전을 주도하기 위해선, 공공 기반의 생의학 데이타베이스 분석 툴과 그 응용이라는 선결 요건 해결 필요성을 인식, 탐색엔진-분석 툴-그 응용, 즉 생명과학에 특화된 소프트웨어와 서비스 개발의 선두 개척자로 나선 당사는 두가지 방면, 데이터 탐색-데이타가공 분석 서비스를 위한 in silico(계산기내) biology track과, 개인별 맞춤의학-임상유전체학-유전체학 분석 영역에서의 질병 관련 유전체학 개발에 연구 초점을 맞추고 있다.
>>PoLab—Post-Omics Laboratory *omics=생물정보해석학
동사는 서울의 KIST에 위치.. 모든 공공 생의학 DBs를 종합, 수많은 데이타분야들 간에 상호연계를 추출-주석명기-분석해내는 top-down biology tool<바이오맵>을 개발해 냈고, 더 나아가 시스템생물학을 완성할 밴티지포인트솔루션 개발 중에 있다.
>>Post-Omics Research in PoLab
PoLab의 Post-Omics 연구목표는 작업흐름도 내에서 모든 생의학자료분석의 추출 자동화라는 단순 환경 조성임.. 더 나아가서 proteomics, genomics, transcriptomics, variomics, toxicogenomics, pharmacogenomics, medical science, statistics, computer engineering, 그외 기타 영역들간의 서로 다른 다양한 연구영역별 현존 데이타 및 새로운 연구 결과를 통합, 융합기술화하여 실생활에서 그 실제적 응용이 가능케 하는데에 있음 .. <2Dgels, SNPchip, microarray and toxicogenomics>등의 omics를 근거로 의미있는 약제 및 질병관련 후보물질 찾고자 하는 생의학/생명과학연구자들은 바이오인포메틱스를 이용할 때 그 해답을 찾게 되는데, 결국 융합연구가 더 발전할 수록 타겟 설정이 더 쉬워지기에 이 융합기술을 더 다듬고 더 가속화하고 더 나은 응용기술을 지속적으로 개발해 나가고자 한다...
>>Internet Research in PoLab
동사의 PoLab을 이용하는 인터넷연구는 BIORI, BioMap Networks, 그리고 BioMap systems에 그 초점을 두고 있어서, 생의학연구에는 leveraging semantics(지렛대 의미론)을, 생의학분석에 있어서 automatic workflow systems을, 그리고 동시에 다양한 서로 다른 원칙을 가진 영역간의 융합연구를 가능하게 한다 . 현재 당사의 PoLab은 4가지 제품군을 보유하고 있는데 BIORI<: biomedical thesauri, 생의학보물창고> BMAP service<: collection of biomedical component workflows>, BioMap System<: interactive search for NGS-pL, BIORI, BMAP, CMAP, and their full atom simulation=VECsim>, 그리고 PMAP <: personal genome annotation Map in inter-disciplinary study>가 그것이다.
[[동사의 분석 영역]][[Analytics =Bio Analysis schema]]
**1>샘플 분석 : 저널 아티클 리뷰 -->관심 영역(gene-유전자, compound-구성물질, SNP-단일염기다형성=유전적 다양성발현)선택 ->BioMap시스템으로부터 출력 ->매주 Bio Analysis 가동, 무료 공급
**2>플랫폼 : 유전체학 적용의 미래는 바이오인포매틱스 안에 있음 생물정보학은 개인별 맞춤의학과 개인별 유전체학을 가능케 함 raw data를 해독 분석하는 omics연구가 활발해지면서 현재 보건-의학분야 응용이 가능해졌고 생활 스타일을 뿌리채 광범하게 변화시킬 정도까지 이르렀는데, 이 가운데서, 동사는 omics연구 데이터에 생기를 불어 넣는 data search 플랫폼과 analytic tool 을 제공할 뿐 아니라 biomedical data의 약학-의학적 용도로 적용키 위한 post-omics응용을 개발하고 있다.
----->>Bio Big Data 관리 및 연구 --데이터쓰나미 시대를 위한 3세대 플랫폼 테크놀로지
<1세대 : Entrez DBGet --2세대 SRS--3세대:RVR>
동사의 바이오연구플랫폼인 ***RVR(Records Virtual Rack)-DBMS<기반데이터>및 ***RVR-extract<자료추출속도 증대>는 차세대 genome sequencing기술로부터 발출된 biomedical data 급격한 증가 요구를 해결하기 위해 2009년 개발되었음. 2010년에는 제2판으로서 ***RVR-engine<탐색엔진>이 (구글과 유사한, 아직 강력한 특이적 생의학 연구기술을 보유한 생명과학 종사자들에게 힘을 보태기 위해) bio search 플랫폼을 완성하기 위해 더하여졌으며, 제3판은 automatic workflows의 모듈인 ***RVR-gear<기어 역할 -- 이는 마치 annotation modules과 같은, 자동작업흐름 위한 미들웨어 집합이며 동시에 DBs, BLAST run, SHEBA run, 기타 수많은 미들웨어 내용들 사이 연결 도모>인데 user APIs를 포함해서 2012년 완성되었다. 동사는 과학자들에게 더 많은, 더 나은 analytical workflows를 지속적으로 공급할 예정.
**3>솔루션
>>BIORI(BIOmedicaL ThesauRI) 연구 - 주제어와 문헌 탐색 연결 원스톱서비스
GENE->DRUG->DISEASE MECHANISM->TEXT>다양한 omics연구로부터 찾아낸 질병관련 부위, 약제나 약물후보군을 <키워드>삼아 공공의 바이오메디칼 DBs로 부터 평가 프로세스를 거쳐 종합, 비전문가적인 언어를 전문가적인 언어화 하는 것..BIORI는 PubChem, GeneBank and dbSNP같은 professional public URL links 를 제공한다. 하여, protein sequence, protein structure, nucleotide sequence, chemical compounds, genetics and epidemiology data.등의 raw data로부터 질병 또는 약제 관련 단서들을 추출 가능.
------>>BioMap
- COMPOUND, GENE, SNP, PPI, PATHWAY, EPITOPE, FDAdrug CANDIDATES 기타 등등 이미 개발된 multiple analytics workflows들은 ultra-fast Google-like Engine, RVR (records virtual rack)을 사용하여 가치부여과정을 거쳐서 750x백만 여개 이상의 biomedical records를 가진 시스템화하였다.. 연구자들은 이로부터 2D gels (proteomics), SNPchip (genomics), Microarray (transcriptomics), and cell-based assay (toxicogenomics).처럼, omics연구를 통한 산물인 약제나 질병관련 타겟 후보자를 얻을 수 있다. 동사는 여기서 더 나아가 더 넓게 종횡무진으로 연결해나가고 있는 중. 다음은 일반적인 바이오맵의 예인데, 고객의 요구에 따라 더 확장 가능.
**1>Gene,PPI(단백질간상호작용),Pathway-Map:
• Target Validation Biomarker • Disease Monitoring Biomarker • miRNA Silencing• Epitope Prediction • Drug Targeting
**2>Compound-Map:
• Target/Compound Interaction Biomarker • Virtual Screening • Chemical Classification • Drug Candidate Selection • Evidence-based Virtual Screening
**3>SNP-Map:
• Pharmacodynamics Biomarker • Patient Selection Biomarker • Correlated Markers (short and long distance LD) • Correlated Traits
**4>Map 2 Map:
• Drug Candidate Validation • Drug Repositioning • Drug Derivatives • Disease Mechanism
[[동사의 서비스]]
## GPBS (일반목적 바이오맵서비스, General Purpose BioMap Service)
--독특한 탐색작업기술(구글과 유사한 엔진)과 인덱싱, SQL없이 데이타추출작업을 하는 등 일련의 역동적 탄력적 작업흐름방법으로 정의
--유전자, 구성물질들, SNPs, PPIs, pathways 기타 다양한 타겟들에 대해 적용 가능, 기능적 분류, 질병기전 관련 분류 등을 통해서 질병-map, 기능-map, 기타 역학적으로 가치 있는 네트워크 등을 고안 분석해낼 수 있게 하며, 바로 이런 것들이 BioMap 솔루션!!!. 일반 목적 서비스로서 BioMap은 연구자의 wet Lab 결과의 가치평가, 질병기전/연관네트워크 검정에도 사용 중.
--GPBS의 용도는 예를 들어 보면, 확장성 제한이 없이 연구자들이 현존하는 bio analytics problems 를 해결하기 위해, 부딪히는 문제들과 top-down viewpoint 로부터 target/candidates of interest 들을 추출하는데 사용할 수 있으며, 생명과학 또는 제약학 연구자들과 과학도들은 원하는 바 타겟과 가설을 빠른 시간내에 평가하거나 심지어는 탑-다운 분석으로부터 유추된 새로운 타겟을 제안 가능케 한다. 이 자동적 흐름 서비스는 고식적 방법보다 약10-1000배 더 빠르며, 이로 인해 연구자들은 NGS-pipeline (whole genome sequencing and whole exome sequencing), 2Dgels, SNPchip, Microarray, and Toxicogenomics 등의 omics연구를 통하여 약물후보 또는 질병관련 타겟 탐색에 큰 도움 제공.
##Bio Components
**1>BMAP : Biomedical component maps -- gene, SNP, compound, protein-compound, protein-protein, pathway, FDAdrug and epitope<항원작용부위>.등을 포함
##Disease, Function, and Mechanism
**2>CMAP : CMAP의 정의는 질병과 기능분류 위한 cumulated protein/chemical interaction maps (or Cell Map)이다 . 현재 식물과 인간질병 치료 위한 유전자들을 집적, 추산중. CMAP system에서 벗어난 기능 및 질병 관련 유전자들의 존재 가능성은 부인되고 있다.. Applied CMAP에는 NGS-map, Biopatent-Map, and Blockbuster-Map.등이 속함
##in silico(계산기내에서 수행하는) Systems Biology
**3>BioMap : 웹기반 BioMap 관리시스템은 초급과 고급 작업흐름 모듈을 다 포함하는데 거기에는 RVR, BMAP, CMAP, VECsim and NGS-pipeline(한군데에서 150 ~ 200 public databases를 가진)이 다 포함된다. 이 BioMap은 특별하게 디자인된 in silico top-down biology이다 (*IGA 와 PMAP은 BioMap system과는 무관). BioMap은 단일 point system 으로서 사용자들은 SNP > Mutation > Malfunction > Disease의 분석경로를 통하여 SNP로부터 최종목적인 질병에 이르기까지 즉각적인 통찰을 얻을 수 있다.. 질병타겟, 바이오마커 예측, 약물발견에 대한 정보를 얻는데 BioMap은 큰 도움이 되고 있다.
##Indexed multi-Genome Analysis
**4>IGA : IGA는 indexed multi-Genome Analysis browser이다. IGA는 multi-genomes이 상호작용하에 queried(컴언어화), processed(조합), annotated(명기), and analyzed(분석)되도록 고안한 것으로서, RVR 기술, 샘플, 표현형, 유전형, 주석명기 들이 서로 레버리징하면서 매우 빨리 인덱싱된다. 이로 인해 연구자들은 질병관련 표지자들을 추출 분석 가능.. 이 시스템에서는 보조적 서비스로서 1000genomes에 대한 allelle 빈도 및 Korean HapMap (공공연히모두에 적용하기는 어렵다)도 제공된다. IGA의 궁극적인 목표는 임상적으로 작동 가능한 genomics data를 만드는 것..
##Personal genome annotation Map
**5>PMAP : Personal Genome Map (PMAP) ---모든 기능 및 질병 연관정보를 얻을 수 있는 단일 포인트 접근법 제공 위해 고안, 그 소스는 BMAP and CMAP (기능, 기전), 여기에다 PGM21, 1000 genomes and the HapMap project로 얻은 LD and allele frequencies같은 population parameters를 더 고려.. 게다가 PMAP은 general purpose system으로 디자인 했다.., 하여 input data로서 NGS data를 주면 그로부터 VCF (variant call format)이 있는 질병을 진단해내는 데에 직접 사용 가능...
-->BMAP^sys == Gene-Map(homology-based full scale Gene annotation search), Compound-Map(Simiarity-based FS Chemical Compound AS) SNP-Map(LD block-based sinle nucleotide polymorphism -단일염기다형성-AS) PPI-Map (Knowledge & PFAM based search, Protein-protein interaction) Pathway-Map(Knowledge & PFAM based search, FS Pathway) FDAdrug-Map((ds-related Protein-drug interaction, candidate for drug repositioning) Epitope-Map(full collection of Epitope, candidates in 3D space)
-->CMAP^sys == CMAP(interaction betw.ds.classes) NGS(NextGeneSequencing, full collection of gene-Maps with their protein/chemical interaction NW) BioPatent(full collection of biomedical components-gene,compound, ds, or contents) Blockbuster(full collection of blockbuster drugs, their targets, and their protein/chemical interaction NW)
-->IGA^sys(Indexed multi-genome Analysis)
-->PMAP^sys(Personal Genome Map)
-->BioMAP^sys(in silico sys.biology portal service)
[[바이오데이타베이스]][[BIO DBS]] ---1<2 > ::3차 카테고리화하여 분류
===1차 카테고리4 영역들>>Genomics , Variomics, Proteomics, Chem-informatics
----Genomics <유전체학*genomic DB * Human & other vertebrate Genomics *Human Gene & disease * Metabolic & signaking Pathway *Microarray Data & other gene expression DB *Nucleotide sequence DB *Other molecular biology DB * Protein sequence DB * RNA *structure DB Organelle DB Plant DB>
----Variomics(변이체학)
----Proteonomics<단백체학,*Metabolic & Signalingpathways * Protein sequence DB * structure DB *Proteonomic Resources *Immunological DB *Cell biology>
----Chem-Informatics <화학물질정보학,*Metabolic &Signaling pathways * Other molecular biology DB *structure DB>
@@@연구결과 산출전개도 : BIORI>>>BioMap(BMAP) >>>CellMap(CMAP)>>>Amber-GPU(Vec-simulator) : VLP. MHS-epitope, PCI, folding
..@@@1. PMAP개요
**1>미래 맞춤의료시장 --(유전형기반 질병원인) : PMAP<개인별 유전자지도> 현재 확인된 것은 유전자-유전형(35000여개) -- 질병-유전형(약2500개) -- 검진-표현-유전형(약2000개)
==>유전체 유전형 기반으로 한 질병원인 정리, 추구가 가장 타당함 : @유전형기반 MICRO *원인/ 단서/처방 제공 [유전자 <-> 변이<-> 음식/약물/환경 감수성 ::: *감수성 <-> 질병원인]
*적용대상 영역
중개의학 (내과 및 외과: 현상 기반 처방) 한의학(사상체질 & 천연물 기반 처방) 대체의학(물리장비 기반 처방) 맞춤의학(세부원인사항에 대한 처방) 예방의학(유전형 분류)맞춤영양(유전형에 따른 영양제 제공) 을 총 망라함==*추구대상은 인간의 전장 유전체 및 음식/약물/환경 (평생Follow-up가능) *그에 따른 진단은객관적이고 영원히 변하지않음 ##반면에 사상의학은 표현형기반의 개개인 맞춤의료라 할 수는 있겠으나 주관적요소가 많고 의사에 따라 진단도 틀리며, 치료도 개인별이 된다..
**2>PMAP 서비스 상품&처방내역
==약물감수성/저항성(*내성) : *167종 주요 약물대사 감수성 검사 *6,000종 약물 내성검사
==음식물 감수성/저항성(*내성) : *880 여종의음식물 검사
==대사물질생성 겹핍성 : *9,000개 대사물질결핍성 검사
==영양유전체6종류
*항산화-제독(Ox-Detox)감수성 *심장(Heart)-영양감수성 *염증(Inflammation)-영양감수성 *뼈(Bone)-영양감수성 *인슐린저항(Insulin-resistance) 감수성 *신경전달물질(neurotransmitter) 감수성
<그 외의 검사 분야로는, ==만성질환23종류 == 암질환22종류 == 조직/장기 32 종류 == 개인의 일반적 장단점 27종류 == 희귀변이 (Recessive carrier) == X- 변이>
===>[리포트 형식 보고서 작성].. =만성질환23종 = 암질환22종 = 조직/장기질환 32 종 =영양유전체6 종 =질병원인-유전자 감수성(약2500개) :
===>동사<차세대맞춤치료유전체사업단>의 2012-2014년 유전체분석실적 = 4500명
===>국내: 8조시장 ( 병원* 30 억)/ yr 국외: 822조시장( 병원* 30 억* 100 배)/yr
**3>PMAP 서비스 대상 : 병원/의료센터 --약물 대사 및 부작용 종합유전자 검사” + 서비스
****** 미국식품의약청(FDA) 조사 : 매년 사망자중 1/5 : 약물부작용으로 사망, 이로 인한 사회적인 비용매년136조원 [1] USA FDA 참고자료.
*약물 내성, 대사, 부작용 시뮬레이션
AssistedModelBuildingEnergyRefinement(AMBER)(force field)
Charmm(force field)-molecular dynamic simulations HARMM(Harvard)
R287Q ===--wiild type Mutant(R287Q)
***Wet 실험[*자료: 미국NIH] ***시뮬레이션 검증[*자료: 국립암센터 제출]
*암의 원인 발굴 및 맞춤치료
:: 암의 원인 추출(암유발 관련 유전자 부위) ==> Pathway 기반 맞춤 치료
***암- 전장유전체 (WGS) 2000명기반 감수성 원인 희귀변이 추출프로젝트 3월초 완료
***Dr. Amy Yasko 10,000명의“Autism 맞춤치료”에 활용하여 활발하게 사용됨
{PMAP서비스}
1차가공-[[시퀀싱 : FastQ(원시) --->BAM, VCF]] ==>2차가공-[[R&D 연구기관서비스*1> *2>]] ==>3차가공-[[병원전용서비스]]
*1>Adiscan : Allele Depth DB-- 2천5명(세계인) :
-----A.[*1> 희귀질환 형질(Mendelian Trait) --Rare Mutation (암/희귀변이)
*2> Haploscan: Haplo DB --5천명 (세계인) ]
-----B..GP-trait : 39,000개 생성 유전자 생성물 형질 (Gene-Product Trait) =GP감수성(상품2)
-----C..HPO-trait : 2,400질병 형질 (Human Phenotype Ontology Trait) =HPO감수성(상품3)
[[병원전용서비스--상품1]] •암/희귀질병 돌연변이 •Recessive carrier •약물 대사/ 내성/ 부작용 • 영양 결핍 •식품 과민성 •Allergen 과민성
@@@2. 시뮬레이션<차세대준비제품>=MD시뮬레이션대상 <약물내성/표적단백질>약2000개,
그중 알려진 약물내성표적=869개, 알려진 약물표적=1114개 (:::: 수용체19%, oxidoreductase 17.3% transferase 9.5% transporter 8.1% ion channel 7.7% hydrolase 6.2% synthase and synthethase 5.6% kinase 5.3% ligase 4.3% phospahtase 1.3%)
---이를 처리하기 위해 현대과학은 현재보다 일천배 빠른 컴퓨팅능력을 요구--- GPGOU Kepler급(2500 cores)이 있어도 전체 표적단백질을 시물레이션에 200년의 시간 필요.. --->세계 최고속 전장 원자기반 포스필드 단백질 시물레이션시스템으로도 500개 단백질 시뮬레이션에 약2000일, 30장으로는 2달의 기간 필요.
***계산시간 시간=표적개수*평균돌연변이수*약물후보수*Maxwell시간/1개당
#약물표적시뮬레이션-표적개수-평균돌연변이-평균약물후보-Kepler계산소요시간-총계산시간
===암-약물표적 : 250-1--5-2-1040일/30장=34일, 약물대사(DMET) :200-10-502-833일/30장=27일, 면역(HLA) :30-60-5-2-500일/30장=16일
{PMAP리포트 내용}
@ 26개 인종과 환자의 약물표적 단백질과 비교 + 약물내성/약물대사에 대한 차이점 리포트
@ 질병관련 약물(의사가 선별) 10개 이내 상세 결과 : 약물내성/약물대사 및 26개 인종과 비교한
변이 요약정보 **시뮬레이션 결과 리포트 생성
@ 환자의“유전적 건강지표 위험도 리포트 생성” : =*건강상태(심장, 조직/장기, 뼈, 신경계, 인슐린수용체, 면역, 염증) =** 타-약물복용 여부
및 약물상호작용 =*** 암 질환
^^^인제대 5개 병원에 현재 공급 : 하루 최소 4명씩 총 20명 기준*단가50만원 =1천만원-->20 * 500,000 * 365일 ===> 36억이상 연매출 기대 (*인제대 병원 ==10,000개 커스텀chip 소비를 예상)
===>1일 20명이상 (4명x5개병원)이면 병원그룹당 1년 매출=약 30~50억 가능(국내 종합병원 수= 274 개)
======*향후 지속적으로 1 년에 5개~10개씩 신규병원 개척 계획임.
<<시장 : 병원/의료센터>>약물 “ 내성, 대사 및 부작용 종합유전자 분석”
===* FDA 조사에 의하면, 매년 총사망 원인의 5 분의 1은 약물부작용..
-- 이로 인한 사회적 비용 매년136조원
==>Clinical Genomics!!
<<가족/친척 찾기--23쌍 염색체 비교 = 23&Me>>해결에도 확장 사용 가능.
***개인의 가족별 DNA구성이 다른 가정과는 확연히 다름 : 잃어버린 가족/친척 찾기 가능***나라/민족별 DNA구성도 다름 : 동아시안 20.5% 사하라남부 38.6% 유럽인 24.7% 기타로 크게 분류 가능
[[비교표]]
PG: Pathway Genomics, FM: Foundation Medicine,
[wet실험실]
High Tech Area for Customer Service PG FM 23&Me Synteka
NGS sequencing 10 10 10 0
Experimental validation ability 10 10 10 0
Drug resistance detection quality 10 10 0 5
Somatic mutations and precise therapeutics 10 10 0 5
Pathway based therapeutics 10 5 0 8
[dry 실험실]
Ancestry assignment 5 5 10 8
NGS big data manipulation & statistics 5 5 10 10
Drug metabolism susceptibility 5 5 10 10
Drug resistance detection coverage 5 5 8 10
NGS integration & indexing engines 0 0 8 10
Allergen sensitivity detection 0 0 0 10
Comparison of 1 vs. 5,000 individuals 0 0 0 10
Bioactive variant sites and their detection 0 0 0 10
Collection of cancer rare germline mutation 0 0 0 10
Protein-mutation-drug 3D simulation 0 0 0 10
Service methods Wet L Wet L Dry L Dry L
[Dis. therapeutics] & [IT & HealthCare] Dis. Dis. H-Care H-Care & Dis.
[[R&D매출, 정부출연금 현황]]
2014 년매출현황 === R &D 포함 약9.3억
일반 매출 현황 분석 166,181,818 하드웨어 20,900,000라이선스 350,000.000 =537,081,818
+ R & D 매출 현황(정부출연금) 서울시 및 연구개발특구진흥재단 399,239,000
^^^2014 년 세금 계산서 발행 내역 <총 537,081,818>
이화여자대학교 산학협력단 서버 20,900,000
동부팜한농㈜ 연구용역계약 계약금 (PPO단백질의 분자 모델링연구) 5,454,545
㈜베이직사이언스 농림축산검역본부 질병진단과 연구용역 4,000,000
동부팜한농㈜ 연구용역계약 중도금 (PPO단백질의 분자 모델링연구) 4,090,909
삼성전자㈜ 서울삼성병원_ICGC 데이터 표준포멧팅및 분석 4,545,455
㈜베이직사이언스 농림축산검역본부 질병진단과 연구용역 4,000,000
동부팜한농㈜ 연구용역계약 잔금 (PPO단백질의 분자 모델링연구) 4,090,909
일양약품㈜ 연구용역계약 계약금 (Peptide 구조 분석) 5,000,000
이화여대산학협력단 포스트게놈 다부처유전체사업_1차지급분 26,000,000
이화여대 산학협력단 포스트게놈 다부처유전체사업_2차지급분 104,000,000
일양약품㈜ 연구용역계약 잔금 (Peptide 구조 분석) 5,000,000
㈜제주칸트리구락부 마하NGS플랫폼 350,000,000
===[5년간 정부출연금 수주현황
------5 년간 정부출연금수주 현황 <단위: 천원> 정부출연금및 지원금 ------- 1,052,811
2010 <80,000> 지식경제부(참여) 지식경제 기술혁신사업 - 고성능 바이오 메디컬 정보 분석 기술 개발
2011 <120,000> 지식경제부(참여) 산업융합원천기술개발사업(1차년도)- 차세대 생명정보 분석을 위한 생명정보학 플랫폼 개발
2011 <109,400> 중소기업청(주관) 중소기업기술개발지원사업(서비스연구개발) - 바이오메디컬 고부가가치 분석워크플로우 서비스 시스템 개발
2012<95000 >지식경제부(참여)산업융합원천기술개발사업(2차년도) - 차세대 생명정보 분석을 위한 생명정보학 플랫폼 개발
2012<80000 > 서울시 서울생산형창업보육센터 입주기업 지원사업(1차년도)- 임상유전체 진단용 엔진 및 브라우징 개발
2013<95000 > 지식경제부(참여) 산업융합원천기술개발사업(3차년도) - 차세대 생명정보 분석을 위한 생명정보학 플랫폼 개발
2013<74172 > 서울시 서울생산형창업보육센터 입주기업 지원사업(2차년도)
------------------------------------------------------------------------------------
2014<99239 > 서울시 서울생산형창업보육센터 입주기업 지원사업(3차년도)
2014<300000 >연구개발특구진흥재단 2014년특구기술사업화사업(연구소기업전략육성)- 유전체자원 통합 및 개방형 플랫폼 개발 및 활용
[[2015 매출계획]]2015 년 매출 상세 계획 --단위(천원)
비용 수익
*우리금융자금 **3~4월 투자회사 투자금
2월 운영비 40,000
웹 개발 완료 (12,000)
신규 단백체 팀생성 (8,000)
커스텀칩 디자인(22,000)
3월 운영비 40,000 커스터칩 (400,000)
4월 운영비 40,000 커스터칩 (400,000)
5월 운영비 40,000 커스터칩 (400,000)
6월매출 300,000
7월매출 400,000
8월매출 500,000
9월매출 600,000
----------------------------------------------------------------------------------
10월매출*** 700,000
11월매출 1,200,000
12월매출 900,000
120,000 1,200,000 4,500,000
*우리금융자금 **3월~4월투자회사: 현재4군데 투자회사에서 실사중 ***10월매출부터 영업이익흑전
[[회사소개]]----㈜신테카바이오 일반 개요
*BI: Bioinformatics, 생물정보 (컴퓨터를 활용한 생명공학연구)
=== 대표이사--정 종선 Ph.D, CEO/CTO
<시스템 BI 4년>
(현)신테카바이오 대표 2009~현재,
디엔에이링크 BI 본부장 2008~2009
<유전체 BI 7년>
질병관리본부 책임연구원 2004~2008
한국과학기술연구원 2002~2004
<단백체 BI 7년> 미국국립보건성암연구소 1996~2002 아메리칸대학 박사 1996~1999
###㈜신테카바이오 연혁
**2015>>02 “PMAP (개인별 인간 유전체 맵 자동 생성 시스템) 완성”
**2014>>04 한국전자통신연구원(ETRI) 연구소기업, 03 건국대병원 & 건대의전 BK21사업단 MOU
**2013>>12 “2020 미래 100대 기술과 주역”선정 04 RVR DBMS/검색 시스템 미국특허청 등록 결정
04 (주)SLS 의학진단검사 전문회사와 기술/영업 협력 MOU
**2012>>02 유전체분석플랫폼(NGS-pL) 완성 01차세대맞춤의료유전체사업단 유전체통합 용역 수행
**2011>>08 의약바이오컨버전스연구단(서울대약대) MOU체결 04 포스트오믹스(Post-OMICS) 연구소 설립 03 바이오앱 스토어(BioAPP STORE)서비스 착수 02 원스톱 (ONESTOP)검색 서비스 착수 02 바이오리(BioMedical Thesauri) 서비스 착수
**2010>>07 미국 실리콘벨리에 비즈니스본부 설립 06 한국과학기술연구원 벤처센터로 회사 이전
**2009>>12 기술보증기금 벤처 인증 12 YPRC 바이오마커 기술 이전 12 ETRI 클라우드컴퓨팅 기술이전 진행 10 상호 및 대표이사 변경: (주)신테카바이오 08 (주)유바이오리 설립
@2015.02 현재 당사 근무인원<총12명 정직원>
**포스트오믹스연구소<연구개발> 의학정보연구팀 3명, 생물정보연구팀2명, 시스템&커널연구팀2명
**전략사업부<경영/재정/마켓팅> 경영관리팀1명, 국내마켓팅-국외마켓팅-기획재정팀 0명
**인터넷사업부<상품개발>: BioICT-IDC : 웹모듈연구팀 2명 아키텍쳐연구팀2명 국제화연구팀 0명
[[기술소개 자료]]- IT BT. HT
<>신개념 유전체 산업의 특성<>
**집단유전학을 예방의학관점에서 분석수단으로 사용<환자/의학/약학 데이터 인프라 바탕> , 개개인의 단백체 및 유전체를 융합바이오기술을 이용하여 분석(자료 집적--빅데이터 인덱싱), 그 다음 단계로서 바이오슈퍼컴퓨팅(ETRI의 마하슈퍼컴 이용 계산) 통해 개인별 바이오맵을 작성, 개개인의 약물감수성-질병감수성-희귀질환 유발 단백체/유전체변이 등을 탐구 약물/변이 시뮬레이션 기술을 적용하여 진단/치료하고자함..이 과정에 융합바이오기술-바이오맵 작성기술-약물/변이 시뮬레이션 기술을 생물정보융합기술로 칭함(=BI)
===>신테카 바이오의 영역은 ETRI의 마하슈퍼컴 통한 컴퓨팅 결과를 분석 결론 도출하는 것(ETRI+BI), 이과정에 시스템기술(H/W, S/W)-생물정보융합기술(BI),바이오기술(BT), 의학/약학기술을 Tool로 사용케 됨
<>신테카바이오는 ETRI연구소기업.=[ETRI]기술투자+[신테카바이오] 바이오솔루션
-----유전체분석 플랫폼기술(NGS-pL^tm)+ ETRI슈퍼컴퓨팅 미들웨어기술(마하슈퍼컴) 결합
<>바이오IDC용 마하NGS플랫폼 =보안강화형 슈퍼컴 인프라(*고성능 연산성능 가속장치 기반 *고집적, 저비용, HW시스템 *독자기술 기반 고속시스템 네트워크*바이오특화용 고집적 인덱싱 환경)=사용자편의성, 대규모/고성능, 저비용
==>수요처[환자 검체 채취-->시퀀싱센터-->동사의 영역{슈퍼컴분석/데이터센터}--> 의사진단] ::::: 샘플채취-->마하NGS플랫폼(게놈어셈블리-개인변이체분석-단백질변이 약물반응-질병연관성 분석)-->진단/처방-->맞춤형 진료/치료
<>동사의 핵심역량
**1>3D 단백체 엔지니어링 툴 기술
<*Jung J, Lee B, Protein Eng. 2000 Aug;13(8):535-43. *Jung J, Lee B, Protein Sci. 2001 Sep;10(9):1881-6., *Jung J, Lee B, Protein Sci. 2000 Aug;9(8):1576-88. >
**2>유전체 : 집단유전학-인구계층화(맞춤의학/진단/영양)
**3>IT-기반 바이오 빅데이터 기술(=데이터 연구기술)
< RVR미국 특허(유전체 noSQL DB) -records virtual rack>
<>동사의 핵심기술분석
**미국NIH(국립보건원) 7년 단백체 툴 개발
**질병관리본부 및 (주)DNAlink : 7년 유전체 개발
**동사 설립 후 시스템 엔지니어들과 4년(BT+IT)개발업무
<>동사의 지적재산권 및 특허/SW등록
(가) 특허/프로그램 출원․등록실적 --출원중인특허3건
1 단일 데이터 검색을 위한 파일 생성 방법 및 단일 데이터파일의 검색방법 그리고 단일 파일 검색을 위한 RAT파일이 저장된 기록매체(한) 2009년 1월 19일 특허 제10-0880531호
2 FILE GENERATION AND SEARCH METHODS FOR DATA SEARCH, AND DATABASE MANAGEMENT SYSTEM FOR DATA FILE SEARCH(미) 2013년3월 US8,423,513,B2
3 전체원자기반 고분자 복합체의 시뮬레이션 시스템 및 방법(2014년 5월 20일 틍록 결정 통보 받음.) (한) 2014년5월 특허출원 10-2013- 0007561
4 고집적인덱스 데이터베이스 및 쿼리 데이터의 검색과 연산 기능 분할에 의한 그래픽 프로세서 기반 병렬분산 처리 시스템 및 방법(한) 2010년11월18일 특허 제10-0996443호
5 군집 및 백본 데이터베이스 깁간 바이오 메디컬 통합 정보 검색 방법 및 시스템(한) 2012년 5월 31일 특허 제10-1035959호
6 상호 연계 가능한 다중 맵 생성을 통한 바이오메디컬 기능 연관정보 제공 시스템 및 방법(한) 2012년 2월 10일 특허 제10-1117603호
7 PASSC(or PASH)-RVR/단백질 구조예측 프로그램(한) 2010년 1월 28일 2010-01-111-000499
8 LSHEBA(or SHEBA)-RVR/단백질 3D 구조 비교 프로그램(한) 2010년 1월 28일 2010-01-111-000500
9 IDA/질병예측 프로그램(한) 2010년 1월 28일 2010-01-111-000501
10 EMAP단백질 3D환경 계산 프로그램(한) 2010년 1월 28일 2010-01-111-000502
11 RVR/바이오메디컬 데이터 관리 시스템 (한) 2010년 1월 28일 2010-01-111-000503
(나)지적재산권-10개
[[단기마켓팅]]
1.인제대 5개 백병원에 “약물유전체시스템” 서비스 개시 (2015년 서비스 개시 예정)
2.차움에 “고가 개인 맞춤시스템”에 서비스 공급 (2015 년 서비스 개시 예정)
3.중국의료관광 “개인 맞춤시스템”에 서비스 공급 (2015 년 서비스 개시 예정)
4.SK 텔레콤, 中헬스케어사업 본격화, 중국에 진출한 SK에 “개인 맞춤시스템”에 서비스 공급 (2015 년 서비스 협의중)
>>[2013-04-11,뉴시스] '맞춤형 의료시대'…ETRI, 슈퍼컴 활용 유전체 분석 돌입
【대전=뉴시스】김양수 기자 = ETRI는 자체개발한 유전체 분석 슈퍼컴퓨터 '마하'를 활용해 유전체 분석에 본격 돌입한다고 11일 밝혔다. 한국전자통신연구원(원장 김흥남:ETRI)이 유전체 분석에 활용키 위해 자체개발한 슈퍼컴퓨터를 활용, 본격적인 개인 맞춤형 의료시대에 도전한다.
11일 ETRI에 따르면 지난 2011년 개발한 슈퍼컴퓨터 '마하(MAHA)'를 이용해 암환자를 포함, 개인별 병적 특이성을 구별해 낼 수 있는 유전체분석 작업에 본격 돌입한다.
이 기술이 정착되면 개인별 DNA를 표준군과 대조, 차이나는 변이형질(SNP:개인편차를 나타내는 염기변이)을 추출해 개인적으로 특별히 취약한 암이나 만성질환 등도 1시간 이내로 진단과 검사가 가능해질 전망이다. ETRI는 산업 및 의료계와 협력해 오는 2016년 상용화를 이룬다는 계획이다.
마하 개발 뒤 지난 2년여에 걸친 시험연구를 통해 ETRI는 12시간19분 걸리던 기존 DNA 분석시간을 5시간54분으로 절반이나 줄였다. 이로써 컴퓨터를 이용하는데 드는 소요시간은 물론 비용도 절반으로 줄게 됐다.
이 기술에 대해 ETRI는 차세대맞춤의료유전체사업단의 한국인 유전체 데이터베이스를 접목시켜 검증하면 대규모 대국민 유전체 분석 서비스 제공의 기틀을 마련할 수 있어 국민건강 및 복지 증진에 큰 기여가 가능하다고 설명했다.
이번 결과는 유전체 분석에 특화된 마하 시스템SW(v1.0)의 개발로 가능해진 것으로 마하시스템은 다수의 CPU를 갖는 매니코어 100테라급 독자 유전체 분석용 슈퍼컴퓨팅 시스템이다.
또 마하 시스템은 최신의 매니코어 코프로세서 장치를 장착하고 있어 유전체 및 단백질 구조 분석 시뮬레이션을 고속으로 수행할 수 있고 시스템이 고집적화돼 고성능, 저전력, 저비용의 장점이 있다.
특히 마하는 유전체 어셈블리 단계에서부터 유전체변이분석과 약물반응분석, 맞춤약물 제안 등이 가능하며 작동이 쉽고 낮은 구축비용으로도 유전체 데이터 분석에 필요한 대규모 저장공간 및 높은 입출력 성능을 보유할 수 있다.
이번 유전체 분석작업은 ETRI와 차세대맞춤의료유전체사업단과의 지난해 체결한 MOU 및 ㈜신테카바이오와의 업무 협력으로 이뤄졌다.
클라우드컴퓨팅연구부 최완 부장은 "향후 본 시스템이 완료되는 오는 2016년께는 의사들이 피 한방울로도 슈퍼컴을 통해 DNA 분석이 가능해져 맞춤형 의료체계가 실현될 것"이라고 말했다.
고성능컴퓨팅시스템연구실 우영춘 실장도 "현재 슈퍼컴을 활용한 유전체 분석은 전 세계적으로 경쟁적 연구가 진행 중에 있다"면서 "마하를 상용화하려면 분석시간 단축, 높은 수용력, 질병예측 기술의 상용화 등이 이뤄져야 하며 이를 2016년까지 완성할 것"이라고 말했다.
>>2013.04.11...[미디어 다음] ETRI, 슈퍼컴 활용 한국인 중증 질환 분석 나섰다
한국전자통신연구원이 슈퍼컴퓨터를 활용한 한국인 중증 질환 분석에 시동을 걸었다.
한국전자통신연구원(ETRI·원장 김흥남)은 이 분석 작업에 지난 2011년 자체 개발한 슈퍼컴퓨터 `마하(MAHA)`를 이용한다.이 작업에는 ETRI를 중심으로 차세대 맞춤의료 유전체 사업단과 신테카바이오가 참여하기로 했다. 연구진은 오는 2016년까지 개인별 DNA를 표준군과 대조해 차이나는 변이형질(SNP·개인편차를 나타내는 염기변이)을 추출할 계획이다. 이 프로젝트가 완료되면 암이나 만성 질환 등을 1시간이내 검사하는 것이 가능해진다.
이번 연구에 활용할 슈퍼컴 `마하`는 현재 DNA 1개를 분석하는 데 5시간 54분씩 걸린다. 기존 시스템으로는 12시간 19분이 소요됐다. `마하`에는 유전체 분석에 특화한 국산 SW를 탑재하고 있다. 하드웨어로는 100테라플롭스급(1초당 100조회 연산) 최신 매니코어 코프로세서를 장착했다. 유전체 및 단백질 구조 분석 시뮬레이션을 고속으로 수행할 수 있다. 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템에 익숙하지 않은 사용자도 편리하게 사용할 수 있도록 바이오 워크플로우 관리 기능과 유전체 데이터 분석에 특화된 컴퓨팅 자원 관리 기능을 제공한다.
분산 파일 시스템인 마하 파일시스템(MAHA-FS)은 기성품 스토리지 부품 및 서버를 활용했다. 기존 고성능 컴퓨팅 전용 스토리지 대비 구축비용이 낮을 수밖에 없는 구조다.
최완 ETRI 클라우드컴퓨팅연구부장은 "오는 2016년께면 의사들이 슈퍼컴을 이용해 피 한 방울로도 DNA 분석이 가능한 맞춤형 의료시대가 실현될 것"이라며 "유전체 DNA서비스 비용의 80%가 컴퓨팅 비용임을 감안하면 향후 새로운 시장개척도 가능할 것으로 본다"고 말했다.
>> 2013.04.11[뉴스타운]..ETRI, 슈퍼컴 활용 유전체 분석 나선다--차세대 유전체 분석위한
▲ 마하시스템
국내 연구진이 최초로 자체 개발한 슈퍼컴퓨터로 유전체 분석을 위한 전 과정을 실행해 향후 전개될 개인 맞춤형 의료시대에 바짝 다가서게 되었다. ETRI(한국전자통신연구원, 원장 김흥남)는 지난 2011년 자체 개발한 슈퍼컴퓨터 ‘마하(MAHA)'를 이용, 암환자를 포함, 개인별 병적 특이성을 구별해 내는 작업에 시동을 걸었다고 11일 밝혔다.
ETRI는 기존 DNA 분석시간이 12시간 19분 걸리던 것을 마하 시스템을 이용하면 5시간 54분, 즉 반이상 줄일 수 있게 되었다고 설명했다. 이로써 컴퓨터를 이용하는데 드는 소요시간은 물론 비용도 절반으로 줄게 되었다. 따라서 본 연구가 마무리되는 오는 2016년이 되면 개인별 DNA를 표준군과 대조, 차이나는 변이형질(SNP)을 추출해 개인적으로 특별히 취약한 암이나 만성질환 등을 1시간 이내에도 검사가 가능할 전망이다.
ETRI는 특히 보건복지부 산하 차세대맞춤의료유전체사업단의 한국인 유전체 데이터베이스를 적용, 검증함으로써 대규모 대국민 유전체 분석 서비스 제공의 기틀을 마련하였고 국민 건강 및 복지 증진에 기여할 수 있는 기반을 마련하였다는데 의미가 있다고 설명했다. 특히, 이번 결과는 유전체 분석에 특화된 마하 시스템SW(v1.0)를 국내 최초 독자 시스템으로 개발한 것이 중요하다고 ETRI는 말했다. 결국 SW기술이 슈퍼컴에도 큰 비중을 차지한다는 것이다.
ETRI가 개발에 성공한 마하시스템은 ‘매니코어 100테라급 독자 유전체 분석용 슈퍼컴퓨팅 시스템’이다. 100 테라플롭스급의 마하 시스템은 최신의 매니코어 코프로세서 장치를 장착하고 있다. 따라서 유전체 및 단백질 구조 분석 시뮬레이션을 고속으로 수행함과 동시에 시스템의 고집적화를 통한 고성능, 저전력, 저비용 시스템 제공을 목표로 개발되었다. 개발된 시스템에서는 유전체 어셈블리 단계에서부터 유전체변이분석과 이에 의한 약물반응분석, 그리고 맞춤약물 제안까지의 분석이 가능하게 된다. 마하 시스템SW는 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템에 익숙하지 않은 사용자도 마하 시스템상에서 유전체 데이터 분석을 편리하게 수행할 수 있는 바이오 워크플로우 관리 기능과 유전체 데이터 분석에 특화된 컴퓨팅 자원 관리 기능을 제공하여 유전체 데이터 분석의 성능을 개선하였다. 또한, 마하 시스템 SW에서 제공되는 분산 파일 시스템인 마하 파일시스템(MAHA-FS)은 기성품 스토리지 부품 및 서버를 활용하여 기존 고성능 컴퓨팅 전용 스토리지 대비 낮은 구축 비용으로 유전체 데이터 분석에 필요한 대규모 저장 공간 및 높은 입출력 성능을 제공한다.
이번 유전체 분석 작업은 ETRI와 차세대맞춤의료유전체사업단과의 지난해 체결한 MOU 및 ㈜신테카바이오와의 업무 협력으로 이루어졌다. ETRI 클라우드컴퓨팅연구부 최완 부장은 “향후 본 시스템이 완료되는 오는 2016년 경에는 의사들이 피 한방울로도 슈퍼컴을 통해 DNA 분석기반으로 질병예측이 가능해져 맞춤형 의료체계가 실현될 것이다”고 말했다.
현재 슈퍼컴을 활용한 유전체 분석은 전 세계적으로 경쟁적 연구가 진행중에 있으며 본 기술의 개발로 현재 시행중인 DNA검사는 기간도 단축되고 간편해 지며 값도 저렴해 질 것으로 보인다. 아울러 전 세계 유전자 DB에 한국인의 데이터를 입력함으로써 유전체 DNA서비스 비용의 80%가 컴퓨팅 비용임을 감안하면 향후 새로운 시장개척도 가능해질 것으로 ETRI는 전망했다
>>2014.08.20{ETN뉴스]..ETRI 슈퍼컴 `마하`, 국제컨소시엄 유전체전문 분석센터로 선정돼
한국전자통신연구원(ETRI·원장 김흥남)은 자체개발한 슈퍼컴퓨팅 시스템 ‘마하(MAHA)’가 국제암유전체컨소시엄(ICGC)의 유전체 전문 분석 데이터센터로 선정됐다고 20일 밝혔다.
이 컨소시엄에는 ETRI를 비롯한 미국 시카고대학 및 텍사스 슈퍼컴센터, 일본 도쿄대 의료과학연구소, 스페인 바르셀로나 슈퍼컴센터, 유럽 바이오정보연구소 등 6개 기관이 참여하고 있다. 이용자는 전세계 전문가 2000여명이나 된다. ETRI 측은 슈퍼컴을 이용해 암세포나 희귀질환을 손쉽게 분석할 수 있다고 설명했다. 혈액 한방울을 ‘시퀀서’라는 기계에 넣고 돌리면 DNA 조각들이 대량 쏟아진다. 사람의 염색체 23개의 쌍을 서로 연결하면 염기쌍이 사람 1인당 30억 개가 만들어 지는데 이를 슈퍼컴을 이용해 분석하는 것이다. 암질환이나 유전적 희귀병을 쉽게 판단할 수 있다. ETRI는 이 기술을 바탕으로 오는 2020년 상용화 시장 진출을 위해 연구소기업 신테카바이오를 설립했다. ‘마하’는 개인용 범용 PC 500대를 운용하는 것과 맞먹는 105테라플롭스(TFlops)급이다. 저장공간은 1.5페타(Peta, 1500테라바이트), 코어(Core)수는 3만 6000개다. 미래창조과학부가 선정한 ‘2014년도 국가연구개발 우수성과 100선’에 포함됐다. 최 완 ETRI 클라우드컴퓨팅연구부장은“향후 펼쳐질 글로벌 유전체 분석시장을 선점하기 위한 좋은 기회”라며 “우리나라의 독자 슈퍼컴퓨팅 시스템 개발 능력을 국제적으로 인정받은 셈”이라고 말했다.
>>ETRI 슈퍼컴퓨터 '마하', 국제암유전체컨소시엄 유전체분석 데이터센터 선정--혈액 속 유전체정보로 질환 발견.."표적 항암제 쉽게 찾을 수 있어"
[이데일리 이승현 기자] 한국전자통신연구원(ETRI)이 자체 개발한 토종 슈퍼컴퓨터로 암과 희귀병 등을 미리 발견, 분석할 수 있는 길을 열었다. 80조원에 이르는 세계 항암제 시장을 참여할 수 있는 계기를 마련한 것으로 평가된다.
ETRI는 클라우드컴퓨팅연구부가 개발한 바이오 특화형 슈퍼컴퓨팅 시스템인 ‘마하’(MAHA)가 세계 최고 권위의 인간유전체 연구 프로젝트인 ‘국제암유전체컨소시엄’(ICGC)의 유전체 분석 데이터센터에 선정됐다고 20일 밝혔다. 마하는 105테라플롭스(TFlops)급으로, 스토리지는 1500테라바이트이며 코어(Core)수는 3만6000개다.
이 컨소시엄에는 ETRI를 비롯해 미국 시카고대학의 슈퍼컴센터, 일본 도쿄대의 의료과학연구소, 스페인 바르셀로나의 슈퍼컴센터 등 모두 6개 기관의 슈퍼컴퓨터가 참여하고 있다. 이들 슈퍼컴퓨터는 전세계 2000명의 암유전체 데이터를 분석하고 있다.
슈퍼컴을 이용한 암세포 및 희귀질환 분석 방법은 사람의 혈액 속의 유전체 정보를 분석해 특이 염기쌍을 구별하는 것이다. 혈액 한방울을 ‘시퀀서’라는 기계에 넣고 돌리면 DNA 조각들이 대량으로 쏟아지는데, 사람 염색체 23개의 쌍을 서로 연결하면 염기쌍은 1인당 30억개가 만들어진다. 이를 슈퍼컴을 이용해 분석하면 빠른 시간 안에 그 사람만의 특이한 염기쌍 구별이 가능해져 암질환이나 유전적 희귀병을 알게 되는 것이다.
연구팀은 “이 방법으로 본인 몸에 맞는 항암제도 쉽게 찾을 수 있다”며 “여기에는 대규모의 컴퓨팅 파워가 필요하다”고 설명했다. 오는 2016년쯤에는 개인별 DNA를 표준군과 대조하면 비교가 가능한 변이형질을 추출해 암이나 만성질환 여부를 1시간 이내에 검사할 수 있을 것으로 연구팀은 보고 있다. 또한 슈퍼컴을 이용한 분석방법은 과도한 치료나 약물 부작용도 줄일 수 있어 의료비 지출을 최소화할 수도 있다. 올해 기준 인간 유전체 해독비용은 기존 5000달러에서 1000달러로 크게 떨어진 상태다.
ETRI는 이와 관련, 지난해 유전체분석용 슈퍼컴퓨팅 시스템을 적용하는 연구소기업인 신테카바이오를 설립했다. 오는 2020년 상용화를 목표로 세계 유전체 분석시장에 본격적으로 뛰어든 것이다. 사업 책임자인 최완 ETRI 클라우드컴퓨팅연구부장은 “우리의 독자기술로 일궈낸 이번 성과는 앞으로 펼쳐질 글로벌 유전체 분석시장을 선점하기 위한 좋은 기회”라고 말했다.
>>2015.08.18 <한경>[특징주]유전체분석 관련주, 강세…규제 해소 기대
[ 한민수 기자 ] 유전체 분석 관련주들이 규제 해소 기대감에 상승세다.
18일 오전 9시3분 현재 마크로젠은 전날보다 1550원(4.03%) 오른 4만50원에 거래되고 있다. 디엔에이링크와 테라젠이텍스도 각각 3.90%와 2.94%의 오름세다. 랩지노믹스는 1.24% 상승 중이다.
박근혜 대통령은 전날 을지국무회의를 주재하면서 "선진국들은 유전체 분석 기술과 빅데이터를 활용해 세계 시장을 선도해 나가고 있다"며 "한국은 유전자 치료 연구를 극히 제한적으로 허용하는 등 치료제 개발과 산업화를 위한 투자는 엄두도 내지 못하고 있다"고 말했다.
바이오산업이 규제 때문에 제대로 성장하지 못하고 있음을 지적한 것이다. 박 대통령의 발언으로 규제 완화 기대감이 생겨나고 있다.<코넥스 : 에스엔피제네틱스 엠지메드 바이오코아>
>> 2015/08/12 <한국미디어네트위크>디엔에이링크, 성장성 확보로 중장기적 관심 필요
교보증권은 12일 디엔에이링크(127120)에 대해 "동사는 글로벌 유전체분석시장의 고성장과 맞춤의학 시대를 맞아 직접적인 수혜가 예상된다. 금년 중국 진출과 마우스아바타 국내외 사업 본격화 등 다양한 성장성 확보로 중장기적인 관심이 필요한 시점"이라고 분석했다.
또한 교보증권은 "동사는 중국 현지 기업인 진파마(GenePharma)사와 개인맞춤의료사업 제휴 계약을 하고, 중국 내 유전체기반 시장 진출을 위해 JV 등 다양한 전략적 방안을 검토 중"이라고 밝혔다.
한편 "마우스아바타 사업은 환자 유래 암조직 이종이식 기술 (Patient-Derived Xenograft, PDX)을 이용한 항암제 반응예측 플랫폼의 개발을 대학병원과 협약 체결 등 글로벌 제약사와 신약개발과 관련 공동 연구 계획"이라고 전망했다.
**유전체분석기업##15년말 기준 영업이익//시총... 녹십자ms 32억//1520억(0.021)-PER 32.58 랩지노8.59억//1228억(0.007)-PER45.5 아이센스212.6억//4738억(0.044)-PER 32.5 ===>평균 PER 36.86
***15년 예상영업이익 4600-1200-120 =3280백만 / (비교상장업종 3회사평균 영익/시총 비율)0.024 =예상시총1366억66666666원/상장전2641800주 =51732(*0.5=25866(장외적정가)..*0.6 =31039원 (25%할인, 20%신주공모 가상시 공모기준가)
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