사업목적 및 내용

바이오헬스 분야 빅데이터 선점 및 산업선도 + 신약개발의 체계적 데이터 수집을 통한 바이오 신약 개발 촉진 → 사업내용 : 빅데이터 관련 인프라 구축 (H/W, 운영공간, 인력 등), 바이오의약 관련 데이터 수집 및 분석체계 마련

추진실적 및 사업성과

2018년도

• 청주 바이오의료 빅데이터센터 인프라 전산장비 구축
  • 빅데이터센터 인프라 필요 장비 산출
  • 오송첨단의료산업진흥재단 장비심의위원회 심의
  • 전산장비 구매, 도입 및 빅데이터센터 인프라 구축

2019년도

• 국가 R&D 사업 지원을 통한 연구비 확보를 통해 청주 바이오의료 빅데이터센터의 지속성 확보
  • 추상적인 개념의 데이터 수집, 가공 및 보관이 아닌 국가 R&D 사업과의 연계를 통한 연구자 수요가 높은 분야의 데이터 수집, 가공 및 보관을 통한 빅데이터센터의 양적, 질적 발전을 도모
• 4차산업혁명 쟁점 대응을 위한 내부 연구를 통한 빅데이터 및 인공지능 활용 기술 확보

현황

하드웨어 인프라

• GPU node
  • 2.3GHz 36core 256GB RAM 동등 규격
• File archive node
  • 2.1GHz 8core 32GB RAM 120TB HDD 동등 규격
• Network switch 및 rack cabinet
• 워크스테이션
  • GPU node 및 file archive node 관리자용 워크스테이션: 3.2GHz 8core 32GB RAM 동등 규격
  • PLGS 워크스테이션: 2.0GHz 6core 64GB RAM 동등 규격

소프트웨어 인프라

• Ingenuity Pathway Analysis (QIAGEN Bioinformatics)
• Variant analysis software for Human NGS data (QIAGEN Bioinformatics)

데이터베이스 인프라

• 신약개발통합데이터베이스
  • 공개 자료의 수집 및 통합을 통한 다중 오믹스 통합 데이터베이스 구축을 통한 신약개발 관련 정보 제공

빅데이터 생산

• 신약개발최적화지원부 - 자체 생산 빅데이터
  • 항체 서열 정보: 항체의약품팀에서 생산되고 있는 항체 라이브러리 선별 결과
  • 구조 정보: 항원으로 사용된 단백질 및 이에 대응하는 항체 구조 및 모델
  • 상호작용의 정량적 정보: ELISA 나 SPR을 통해 생산되는 항원 vs 항체 간 친화도
  • 항체 구조 vs 생산성과의 관련성 데이터 축적
• 신약개발최적화지원부 - 협력 연구단과의 빅데이터 공유
  • 가천대학교 의과대학 병원과의 데이터 공유를 위한 협업 협의: 환자의 임상데이터 및 차세대서열결정 데이터, 마이크로비옴 데이터
  • 국립마산병원 임상연구소와의 데이터 공유를 위한 협업 협의: 결핵 환자의 임상데이터 및 차세대서열결정 데이터, 내성균주의 유전체 데이터
• 융합기술지원부
  • 프로테오믹스 정보: 분석 샘플 내 존재하는 단백질의 정량적 정성적 데이터의 축적
• 빅데이터 및 인공지능 활용 신약개발 - 항체 신약 최적화를 위한 인공지능 기반 플랫폼 구축
  • 항체 신약 선도물질 최적화를 위한 인공지능 플랫폼 훈련 데이터 구축 및 검증
  • 항체 신약 최적화를 위한 인공지능 기반 플랫폼 구축 및 검증
  • 선도물질 도출

향후 계획

청주 바이오의료 빅데이터센터 연계 빅데이터 및 인공지능 관련 협업

• 의과대학 및 의료기관 과의 협업을 통한 환자 임상 자료 확보를 통한 공동 연구를 통해 신약 개발 연구 관련 빅데이터 확보 및 인공지능 활용 신약 개발 관련 연구
• 인공지능 관련 기업 과의 협업을 통한 신약 개발 관련 인공지능 플랫폼 기술 개발 및 원천 기술 확보
• 연구기관 및 기업 과의 협업을 통한 빅데이터 및 인공지능 기술 활용을 통한 질병 관련 마커 발굴 및 진단 기술 개발 연구, 신약 개발 관련 연구

4차산업혁명 쟁점 대응을 위한 빅데이터 및 인공지능 활용 기술 확보

• 빅데이터 분석 결과 기반 바이오의약품 분야 유망 질병 및 질병군 선별 연구
  • 건강보험심사평가원 보건의료빅데이터개방시스템 환자표본자료 이용
  • 한국인 호발성 질환 유병 환자의 호발성 질환 진단 전후의 질병 진단 정보를 추적하여 한국인 호발성 질환의 동반질환 발굴을 통한 한국인 호발성 질병군 발굴
  • 신약 개발 유망 질병 및 질병군의 기존 의약품 현황 비교 분석을 통한 바이오의약품 분야 유망 질병 및 질병군 선별
• 약물 표적 단백질의 속성을 이용한 새로운 약물 표적 단백질의 발굴 및 평가 기술 개발
  • 화합물 의약품 및 바이오 의약품 특이적인 약물 표적 단백질의 속성 데이터베이스 구축
  • 화합물 의약품 및 바이오 의약품 특이적인 표적 단백질의 속성 발굴
  • 빅 데이터 및 기계학습 기반 약물 표적 단백질 특이적 속성 이용 새로운 약물 표적 단백질 발굴 기법 확립
  • 발굴된 예측 약물 표적 단백질의 in-silico, in-vitro 검증
  • 예측 약물 표적 단백질 데이터베이스 구축 및 성과 확산
• 빅데이터 및 인공지능 기반 약물-약물 상호작용 정보를 이용한 병용투여 가능 약물군 선정 연구
  • 기존 약물의 표적, 기전 정보를 이용 (화합물 의약품 및 바이오 의약품)
  • 기존 약물의 기전 정보의 기계학습을 통해 타켓 및 기전을 공유하는 약물을 분류하고 약물-약물 상호작용 가능성을 판단하여 약물-약물 상호작용 가능성을 가지는 약물군 분류
  • 약물-약물 상호작용 가능성을 가지는 약물군 중 상호보완적인 기전을 공유하는 약물을 선정하여 병용투여 가능 약물군 분류 및 선정

기타 내, 외부 수요에 맞춘 연구 수요 발굴을 통해 빅데이터 및 인공지능 기반 신약 개발 관련 연구를 지속적으로 수행하여 연구 성과 창출 및 연구 성과 확산을 통한 신약 개발 분야 빅 데이터 및 인공지능 기술 도입 및 활용을 극대화 하고 또한 신약개발 분야 빅 데이터 및 기계학습 활용 전문 인력 양성을 통해 국내 신약 개발 역량 제고