이번 ‘멀티오믹스를 이용한 임상효능핵심인자 연구’로 유전체, 전사체, 단백체 등 서로 다른 계층의 데이터를 통해 질병을 조절하는 분자적 네트워크를 파악함으로써 ‘멀티오믹스’를 통해 대상 환자군의 정교한 목표 설정이 가능할 것으로 기대된다.
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멀티오믹스 분석은 방대한 데이터 양과 복잡한 데이터 형식을 띠기 때문에 효율적이고 정확한 분석을 위한 고도의 데이터 처리 능력이 필요하다. 이를 위해 유틸렉스와 황대희 교수팀은 선행적으로 AI를 이용해 분석을 진행하고 있다.
황 교수는 생명과학과 AI를 융합한 바이오인포매틱스 전문가로 현재 국가바이오빅데이터 운영위원 및 산하 자문회의 유전체, 멀티오믹스 자문회 위원을 맡고 있다.
신약개발에서 멀티오믹스 활용은 늘어나는 추세다. 지난 10월 발표된 글로벌 시장조사 기관 리서치앤마켓의 리포트에 따르면 2023년 10억 달러(약 1조4000억원)에 이르는 멀티오믹스 시장은 연평균(CAGR) 15.55% 성장해 2030년 29억 달러까지 확장될 것으로 전망된다.
황 교수는 “질병의 정확한 진단에 따른 맞춤형 치료는 국가 차원에서 국민 건강과 관련한 사회적 비용 감소에 매우 중요하다”라면서 “이는 치료 과정 이전 신약 연구개발 단계부터 고려돼야 하므로 AI 기반의 멀티오믹스 분석이 큰 도움이 된다”고 말했다.
유연호 유틸렉스 대표는 “신약개발 가능성을 높이기 위해 멀티오믹스 연구에 고도화된 AI 역량을 지속적으로 투입할 것”이라고 했다.