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지아이바이옴, 더비타와 마이크로바이옴 신약 개발 추진

마이크로바이옴 연구·제품 개발 및 AI 신사업 MOU 체결

기사입력시간 20-12-23 16:42
최종업데이트 20-12-23 16:42

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지아이바이옴은 마이크로바이옴 연구·제품 개발과 인공지능(AI) 솔루션을 결합한 새로운 사업을 추진하기 위해 더비타와 업무협약(MOU)을 맺었다고 23일 밝혔다. 

이날 오후 지아이바이옴 본사에서 진행된 MOU 체결식에서 지아이바이옴 서주영 임상 총괄 사장과 더비타 이길연 대표는 양사의 핵심 역량에 대한 전략적 협업을 약속했다.

지난 2018년 바이오 신약개발 기업 지아이이노베이션과 프로바이오틱스 제조 전문기업 메디오젠의 합작에 의해 설립된 지아이바이옴은 마이크로바이옴 신약을 개발하는 회사다. 

오사카대학 면역학 프런티어 연구소(IFReC) 출신으로 장 면역 전문가인 양보기 CSO와 서울대학교 의과대학 출신으로 이화여자대학교 의료원 감염교육센터장을 역임한 서주영 사장, 그리고 경희대학교 한의과대학 출신으로 20년 가까이 임상 경험을 축적한 이한성 대표가 모여 비만 등 대사성 질환 및 자가면역질환 치료제와 항암, 항염증, 항바이러스 치료제를 개발하고 있다. 또한 지아이바이옴은 철저한 전임상 연구를 통해 기전(MoA)과 효능을 검증한 균주에 시너지를 극대화할 수 있는 조합의 생리활성 약초를 병용한 마이크로바이옴 플러스 허벌(μ⁺ herbal) 프로바이오틱스 제품 개발에도 속도를 내고 있다. 

더비타는 2018년 경희대학교 의과대학 외과교수이자 경희대학교 후마니타스 암병원 진료센터장인 이길연 대표가 설립한 헬스데이터 테크(Health Data Technology) 기업이다. 개인별 의료 데이터부터 유전체 데이터는 물론 스마트 기기를 통해 실시간으로 수집 및 축적되는 생활·습관 데이터인 라이프로그 등을 모아 인공지능(AI)으로 분석해 질병 가능성 예측과 예방 관리를 위한 개인 맞춤형 헬스케어 솔루션을 개발하고 있다. 여기에 경희대학교 후마니타스 암병원 원장이자 장 바이오학회 회장인 정상설 교수가 공동 창업자로 참여해 자기주도적 건강관리를 통한 의료 혁신 실현이라는 목표를 가능하게 하는 솔루션 개발에 힘을 보태고 있다.  

지아이바이옴은 그동안 동일한 프로바이오틱스 제품을 복용하더라도 개인별 장내 미생물 환경에 따라 그 효과는 다를 수 있는 점을 극복하기 위한 방법에 고심해 왔다. 진정한 의미의 맞춤형 마이크로바이옴 제품과 치료제 개발을 위해서는 결국 개인별 데이터를 수집하고 이렇게 축적된 빅데이터 알고리즘을 기반으로 지속적인 인풋-모니터링-솔루션 사이클을 통해 최적의 맞춤 솔루션을 찾아 나가는 순환적 접근(cyclical approach)만이 해결책이 될 것이라고 내다봤다. 

지아이바이옴이 이번 MOU 체결에 앞서 더비타의 지분 30%를 인수하며 전략적 투자에 나선 배경이다. 

더비타 이길연 대표는 "BT(Bio Technology)와 DT(Data Technology)의 만남이다. GI BIOME의 사명처럼 위대한 융합(GI. Great Integration)을 통해 Deep Biome 즉 인공지능을 통한 개인별로 맟춤화된 마이크로바이옴 생산이 가능할 것으로 판단된다"고 말했다. 

이번 MOU 체결을 통해 지아이바이옴이 향후 출시하는 프로바이오틱스 제품 개발에 더비타의 AI 플랫폼 기술이 전방위적으로 활용될 계획이다. 양사간 주요 업무협약 내용은 △마이크로바이옴 및 다양한 라이프로그 데이터베이스 구축 △AI 및 빅데이터 기반 맞춤형 프로바이오틱스 스크리닝 알고리즘 및 솔루션 개발 △빅데이터 기반 공동 임상 진행 (비만 및 면역질환) 등이다. 

구체적인 사업모델이 실현되면 고객은 자신의 상태에 가장 맞는 프로바이오틱스 제품을 AI 기반 솔루션을 통해 추천받게 되며, 이에 대한 반응이 각종 라이프로그 데이터와 함께 스마트 디바이스를 통해 지속적으로 모니터링돼 주기적으로 최적 제품 솔루션이 제공되는 완전히 차별화된 토탈 헬스케어 서비스를 받을 수 있다. 

서주영 지아이바이옴 임상 총괄 사장은 "더비타의 AI 플랫폼을 통해 선별된 마이크로바이옴을 빅데이터 분석을 통해 가장 뛰어난 효과를 나타낼 것으로 예측되는 환자군에 투약해 유효성을 검증하는 임상 디자인을 계획하고 있다"면서 "이러한 접근을 통해 임상 성공 확률을 획기적으로 높일 수 있을 것"이라고 말했다.