이번 '멀티오믹스를 이용한 임상효능핵심인자 연구'는 유전체, 전사체, 단백체 등 서로 다른 계층의 데이터를 통해 질병을 조절하는 분자적 네트워크를 파악하는 '멀티오믹스'를 통해 대상 환자군의 정교한 목표 설정이 가능하다.
멀티오믹스는 유전체, 전사체, 단백체 등 다양한 생물학적 데이터를 통합 분석해 질병의 분자적 기전을 이해하는 기술이다. 그러나 방대한 데이터 양과 복잡한 형식으로 인해 고도의 데이터 처리 능력이 요구된다. 유틸렉스와 황대희 교수팀은 AI 기술을 활용해 효율적이고 정확한 분석을 진행 중이다.
황대희 교수는 생명과학과 AI를 융합한 바이오인포매틱스 분야의 전문가다. 그는 국가바이오빅데이터 운영위원과 멀티오믹스 자문회의 위원으로 활동하며, 바이오 데이터 활용과 분석 기술에 대한 전문성을 인정받고 있다.
황 교수는 "AI 기반 멀티오믹스 분석은 신약개발 초기 단계부터 질병 맞춤형 치료의 가능성을 열어주며, 사회적 비용 절감에도 기여할 것"이라고 말했다.
유연호 유틸렉스 유연호 대표는 "신약개발 성공 가능성을 높이기 위해 AI 역량을 지속적으로 강화할 계획"이라며, "서울대와의 협력을 통해 신약 연구의 혁신을 이끌어나가겠다"고 밝혔다.
이종균 기자
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