생물정보 데이터베이스에서 바이오융합기술미래를 디자인하다
글로벌 바이오의 중심인 생물정보 데이터베이스
I. 글로벌 바이오 경제의 현재 상황과 생물정보분석의 중요성
1. 글로벌 바이오 산업과 유전체 시장 분석
다른 여러 산업과는 달리 신비하고 경이로운 대상인 생명체와 관련된 기술을 중심으로 신기술과 융합하여 제품을 만들고 서비스를 생산하는 산업이 바이오 산업이다. 바이오 산업 역사에 있어서 획기적인 3가지를 열거하자면, 단연컨대 첫 번째는 1953년 4월 25일 제임스왓슨(25세)과 프랜시스 크릭(37세)이 네이처지에 발표한 DNA 이중나선 구조의 발견이다. 역사를 거슬러 올라가면 DNA는 사실 스위스의 프리드리히 미셔에 의해(1869년) 발견 되었고, 1944년 오즈월드 에이버리는 ‘DNA는 유전정보를 보관하는 물질’이라고 주장하였다. 그리고 필자가 강조하고 싶은 가슴 아픈 천재 프랭클린 로잘린드는 DNA 이중나선 구조의 진실에 가장 먼저 다가갔지만, 안타깝게도 같은 연구소내의 불협화음으로 인한 윌킨스의 은밀한 거래로 DNA 이중나선 구조의 발견이라는 영광은 왓슨에게 돌아가게 되었고, 그녀는 불행하게도 암으로 인해 38세의 젊은 나이에 유명하였다. 사연이야 어떻든 바이오 산업의 가장 큰 발견은 여러 스토리가 담겨있는 DNA 이중 구조의 발견이야말로 가장 획기적인 사건이다.
두 번째 사건은 2000년, 2001년 사이에 있었던 6개 국가의 공동연구팀과 셀레라 제노믹스간의 인간 게놈분석 경쟁이다. 당시 인간 게놈 프로젝트에서 염기 서열 분석에 상당한 시간이 걸릴 것으로 예상되었다. 하지만 민간 기업이었던 셀레라 제노믹스 크레이그 벤터 박사는 기존의 방법과 다른 분석방법(whole genome shotgun)으로 3년 내 게놈 분석을 하겠다고 선언하였고, 미국 국립보건원의 프랜시스 콜린스 박사 팀과의 선의의 경쟁으로 2003년 4월 15일 인간게놈 프로젝트가 완료되었다고 선언되었다. 위의 두 가지 사건으로 인해 바이오 기술은 획기적으로 발전할 수 있었다.
마지막으로 세 번째 사건은 유전체 비용을 큰 폭으로 하락시킬 수 있는 다양한 차세대 유전체 시퀀싱 기술의 개발이다. 일루미나, 써모피셔, 로슈, 퍼시픽 바이오사이언스 및 옥스퍼드 나노포어 등의 기업을 필두로 하는 다양한 방식의 차세대 시퀀싱 기술의 발달은 무어의 법칙보다 더 빠른 속도로 유전자 분석 비용이 떨어질 수 있게 하였다. 2014년 이미 1,000달러에 인간게놈을 분석하는 것에 돌입하였고, 2015년부터 23andMe는 99달러에 개인 유전자 분석 서비스를 제공하고 있다. 유전체 분석비용의 하락은 생물정보 데이터 생산의 폭발적인 증가를 초래하였고, 다양한 산업분야에서 생물정보를 이용할 수 있는 기반을 만들었다.
바이오 역사에 획을 그은 세 가지 사건으로 인해 바이오 산업은 급속히 성장하고 있다. 글로벌 바이오 시장 규모는 2014년 3,232억 달러이며, 연평균 약 13% 성장하여 2019년 4,273억으로 시장이 형성될 것으로 예상된다. 이중 의료 및 헬스케어 시장은 전체 시장의 60%를 차지하고 있고 뒤이어 바이오 농식품 시장이 약 13%를 차지하고 있다. 특히 바이오 시장의 핵심 영역이라고 할 수 있는 유전체 정보 분석 시장은 연평균 17％ 정도로 매우 급속히 증가하고 있고, 맞춤의료, 정밀의료, 헬스케어, 웰니스, 스킨케어, 의료기기, 모바일 산업, IT 또는 반려견 건강 관리 등의 전문 의료영역 뿐 아니라 생활밀착형 관리를 넘어선 개인의 삶의 문화에 영향을 미치는 다양한 맞춤형 서비스로 확대되고 있다.
2. 세계적인 IT 전문 기업들이 바이오에 열광을 하는 이유
바이오 산업 기술은 의료, 제약, 식품, 농업 및 환경 등의 기존 산업의 근본적 변화를 이끌 뿐 아니라 타 기술과의 융합을 통해 다양한 신사업을 창출할 것이다. 두말할 필요 없이 이러한 이유 때문에 국내외 대기업들은 바이오 산업시장을 향하여 적극적인 투자를 아끼지 않고 신규 비즈니스 영역으로 확장하고 있다.
글로벌 IT 기업인 Google, Apple, IBM 및 Microsoft 역시 바이오 사업에 적극적 진출을 하고 있고, Dupont, Dow Chemical, BASF, Bayer 및 DSM 같은 화학기업 역시 바이오 사업을 추진하고 있다. 바이오 산업에 대한 그들의 관심의 이유는 한마디로 바이오 산업만이 식량 및 자원 부족, 고령화, 환경오염 등의 미래 이슈에 대한 해결책을 제시할 수 있는 유일한 대안이라는 점, 그리고 이 영역에서 미래 경제적 가치가 나오기 때문이다. 하지만 필자가 강조하고 싶은 가장 핵심적인 이유는 생물정보 데이터에 대한 가치이고, 이에 대한 경제적 가치는 현재는 측정이 불가한 미지의 영역이며, 무한하기 때문일 것이다.
구글 벤처스는 미래투자 사업의 포트폴리오(2014년)를 보면 생명과학 및 헬스케어 사업에 전체 투자비의 36%로 가장 많은 부분을 투자하고 있다. 2015년에도 4억 2,500만 달러(한화 약4,900억)를 투자하였고, 구체적으로 23andMe, Calico 등에 공격적인 투자를 하였다. 작년에는 대형 제약사 존슨앤존슨과 스마트수술 로봇을 개발할 합작회사를 만들기로 했다. 2014년 4,800억 원을 들여서 인수한 딥마인드의 성과인 알파고(AlphaGo)가 최근 유명세를 탔지만 결국 AI의 영역은 바이오 영역에서도 크게 부각 될 것으로 예상된다.
인공지능의 선두주자는 사실 구글 보다 IBM이 약 30년 앞서있다. 1990년대 후반 세계 체스 챔피언을 꺽은 딥블루(Deep Blue)의 개발사도 IBM 이었다. IBM의 차기작인 왓슨은 2011년 미국 텔레비전 퀴즈쇼 제퍼디에서 인간 퀴즈 왕들을 물리치면서 세간의 주목을 받았었다. 2013년부터는 왓슨은 암치료 연구에도 활용되기 시작했고, 현재 메모리얼 슬론-케터링 암센터와 MD 앤더슨등의 글로벌 대형 병원에서 인간의사를 도와 암환자 진료에 활용되고 있다. 2016년에는 전세계 25개국에 왓슨의 바이오 빅데이터 분석기술을 기반으로 하는 인공지능 첨단 의료기술이 확산 될 것이며 그 경제적 가치 역시 수조원에 이를 것이다.
아이폰, 맥시리즈, 아이패드 등을 주 제품으로 하는 IT 전문 회사인 애플은 이제는 헬스케어 회사라고 말할 수 있을 정도로 의료와 헬스케어 산업 혁신의 선두에 서있다. 애플은 디지털 의학을 중점으로 바이오 산업에 구체적으로 접근하고 있다. 디지털 의학 구현을 위한 단계로 첫째로 개인의 모든 데이터를 측정하는 것, 둘째로 개별적 측정 헬스케어 데이터가 통합되어 개인의 건강 및 의학적 상태에 대한 데이터로 되는 것, 마지막으로 시간에 따라 역동적으로 변하는 개인의 건강에 대한 빅데이터를 분석하여 새로운 인사이트를 환자개인과 병원에 제공하는 인공지능이다. 애플은 애플워치, 헬스키트를 통해 개인의 모든 데이터를 측정하고 있으며, 특히 헬스키트 플랫폼은 기존의 어플, 디바이스 및 병원의 고객을 모두 끌어들이려는 전략을 품고 있다. 미국의 선도 병원들은 빠르게 헬스키트 플랫폼을 받아들이고 있으며 미국 선도병원 23개중 14개 병원이 헬스키트를 사용하거나 고려중이라고 보고되었다. 애플워치 단일 항목으로 2015년 2분기에만 360만대의 제품을 출하하여 전체 시장의 19.9%를 차지하며, 개인의 개별적 헬스케어 데이터를 개인 건강 및 의학적 데이터로 통합시키고 있다. 인공지능을 위해서는 IBM과 협력하여 스마트기기를 통해 축적된 건강 정보를 기반으로 의료진단까지 가능한 헬스케어 인공지능을 개발하고 있다.
II. 시약 전문기업 Qiagen과 IT 전문기업 Intel과의 전략적 제휴 시약 전문기업 Qiagen과 IT 전문기업 Intel과
□ Qiagen & Intel의 안정적인 전장유전체 분석(Whole Genome Analysis) 서비스
유전자 분자 진단 분야의 성장은 지난 몇 년간 관련 기업들의 매출의 폭발적 성장을 보면 더 이상 의구심이 들지 않을 것이다. 분자 진단 시장을 단계적으로 나누어 보면 개체 시료에서의 샘플 준비(DNA, RNA) 단계, 유전 정보를 읽어내는 해독(Sequencing) 단계, 생성된 유전 정보를 분석하는(Data Analysis) 단계, 해당 데이터를 건강 정보 등으로 통합적으로 해석하는 해석(Data Integration)하는 단계로 이루어진다. 전반의 두 단계 시장을 독점하고 있는 기업들은 분명하게 드러나 있지만, 후반 단계는 아직 불분명하다.
바이오 산업의 시약 전문 기업 Qiagen은 분자 진단 단계의 전반부 프로세스인 샘플 준비과정(Sample Preparation) 시장을 가장 크게 확보하고 있다. Qiagen은 DNA, RNA 및 Protein 등 분자 진단, 제약 및 분자생물학 실험을 위한 기기 및 시약을 판매하는 기업이다. 독일에 본사를 두고 있고 현재까지 알려진 바로 20개국에 35개 이상의 오피스를 가지고 있는 다국적 기업이다. 시가총액 56억 원으로 미국 내 경쟁업체인 일루미나(시가총액 263억 원)와 써모피셔(시가총액 573억 원)에 비하면 절반 이하의 규모 밖에 되지 않는 작은 회사이다. 연매출은 총 1조 4,788억 원으로 일루미나(2조 1,485억 원)나 써모피셔(20조 원)에 비해 매우 적은 편이다.
하지만 Qiagen의 Bioinformatics 및 Clinical Genomics에 대한 행보가 예사롭지 않다. Qiagen은 2013~2014년 생물정보 데이터베이스 및 솔루션을 보유중인 Biobase, Ingenuity Systems 및 CLC bio를 인수하였다. 또한 2012년에는 직접 유전체를 해독하기 위해 해독 장비 기업 Intelligent Biosystems를 인수하였고, GeneReader 라는 NGS 장비 출시를 눈앞에 두고 있다. 더욱 주목할 것은 최근 안정적인 전장 유전체 분석(Whole Genome Analysis)을 위해 Intel과 협력하였다. Qiagen은 인텔과 함께 생물정보 산업을 이끌어갈 유전체 분석 도구를 저렴한 가격으로 제공하여 전장 유전체 분석이 가능한 세계적인 기반시설을 만들고 있다.
본 솔루션의 유전체 해독 파이프라인은 NGS 분야 과학자들이 효율적인 비용으로 생산성을 증대할 수 있도록 한층 더 자연스럽게 디자인 되었다. 전장 유전체 분석을 진행하는데 발생하는 비용은 22달러(한화 약 25,000원)만으로 가능하게 되었다. 이것은 일루미나 HiSeq X ten이 요구하는 컴퓨팅 성능과 분석의 수요를 만족시킬 수 있다. HiSeq X ten이 요구하는 컴퓨팅 파워는 85-node 클러스터이나, Intel의 혁신적인 기술력이 담긴 32-node 클러스터(28-core E5-2697 v3 @ 2.60GHz, 128 GB RAM)를 통한 BWA + GATK variant calling 파이프 라인은 연구자들로 하여금 굳이 85 node 클러스터를 구입하지 않아도 안정적인 전장 유전체 분석이 가능하도록 하여 1.3 백만 달러(한화 15억 원)를 절약할 수 있도록 하였다.
Qiagen 솔루션의 달라진 점은 아래와 같이 정리된다.
● 서버에 설치된 분석 도구: 이 시스템은 Biomedical Genomics Server 솔루션 사용
● 안정성: 연구실의 컴퓨팅 성능, 네트워킹, 저장용량에 대한 요구에 적합하게 디자인 되어서 분석
용량에 대한 관리가 상당히 비용 효율적이고, 편리한 관리
● 신뢰할 수 있는 정확성: NGS data 분석에 있어서 분석 효율과 비용 효율이 중요하지만, 본 솔루션은 Variant calling과 해석에 있어서 신뢰할 수 있음
● 사용자 편리성: 본 솔루션은 클러스터 계산과 같은 복잡한 것들을 마스킹하여 Biomedical
Genomics Workbench(BxWB)로 사용하기 편리함
● 신속한 데이터 연결성: 대역폭이 포트당 최대 40 Gbps Intel True Scale Fabric 기반의 고성능
상호 연결 시스템으로 컴퓨팅 노드와 중앙 집중형 저장 공간과의 연결이 가능함
● 병렬 저장 능력: 본 솔루션은 모든 컴퓨터의 노드(Node)와 코어(Core) 및 쓰레드(Thread)를 유지 하면서도 높은 효율성을 띄는 병렬 저장 시스템인 Intel 엔터프라이즈 에디션으로 통합되었음
Intel의 혁신적 기술력이 담긴 32개 노드 시스템은 평균적으로 24시간 동안 일루미나 HiSeq X Ten이 생산 할 수 있는 48개의 genome을 생산하고 분석할 수 있다. 또한 24시간 안에 대략 1,440 인간 엑솜(Exome) 데이터를 분석 할 수 있다. 2016년 4월 Bio-IT World Conference에서 Qiagen과 Intel의 전략적 제휴를 통한 공동 솔루션을 발표하였다.
전장 유전체 분석에 고성능 CPU를 제공하는 인텔(Integrated Electronics)은 세계에서 가장 큰 반도체 제조사로 본사는 캘리포니아 주 산타클라라에 있으며, 반도체 제조 공장은 같은 주의 새너제이에 있다. 1968년 7월 8일 고든 무어와 로버트 노이스가 인텔을 설립하였고, 1971년 최초 마이크로프로세서 인텔 4004를 만들었다. 1.5년마다 CPU 속도가 2배가 된다는 무어의 법칙도 인텔의 설립자인 고든 무어가 발표한 내용이다. 인텔은 반도체 뿐 아니라 메인보드 칩셋, 네트워크 카드, 집적회로, 플래시 메모리, 그래픽 프로세서 및 임베디드 프로세서 등 통신과 컴퓨팅에 관련된 장치를 만들면서 그 사업의 영역을 무한히 확장하였다. 2012년부터 지속적으로 매년 52,708 백만달러(한화 60조 원)이상의 매출을 내고 있으며, 2014년 64조 원이라는 사상 최대 매출액을 기록하였고 2015년은 63조원으로 전년대비 약 1% 감소하였다.
컴퓨터의 가장 핵심인 인텔 CPU의 급속한 발전은 유전체 해독기술의 발전 및 유전체 해독비용 감소에 큰 영향을 미쳤다. 앞서 열거한 IT 회사들과 같이 인텔도 기존의 IT 시장에서 벌어들인 수익으로 또 다른 미래 먹거리 발굴에 열정을 보이고 있으며, 그 중 스마트 헬스케어를 위한 IoT 기술 활용에 투자를 아끼지 않고 있다. 인텔은 2007년 헬스케어 부문을 성장 동력 중 하나로 보고 생명과학 부분에 투자하였고, 2015년 8월 암환자의 유전자 및 임상 데이터 공유가 가능한 클라우드 플랫폼인 CCC(Collaborative Cancer Cloud)를 발표했다. 이 시스템은 병원 및 연구기관에서 환자의 유전자 정보, 의학용 시각 자료, 임상 데이터 등을 공유한다. 또한 헬스케어 시장에 최적화된 제온(Xeon) CPU를 개발하였고, CareWork 라인을 만들어 워크스테이션 및 서버 제품을 전세계 각 의료기관에 공급하고 있다.
더욱 주목할 것은 인텔이 헬스케어 및 생명과학의 맞춤형 의료서비스 및 분석을 제공하고 있다는 점이다. 데이터 세트 관리 및 분석도구를 강화하여 헬스 및 생명과학 분야에 최적화된 진단과 진료의 제공을 위해 헬스케어 분야의 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고 있다. 심장 건강을 예측할 수 있는 플랫폼 개발을 통해 펜실베니아 대학 병원의 의료진들이 심장병 환자들의 치료법과 심장 건강을 개선하는데 큰 역할을 하고 있다. 또한 오레곤 보건대학과 공동 연구를 수행하여 개인 맞춤형 치료를 위한 클라우드 분석 등 끊임없이 생물정보분석을 향하여 투자하고 있다.
III. 생물정보 전문기업 인실리코젠의 외길 열정
II. 생물정보 전문기업 인실리코젠의 외길 열정
1. 인실리코젠이 걸어온 길
(주)인실리코젠은 다양한 생물학적 데이터 분석을 효과적으로 공유하고 소통할 수 있는 플랫폼을 제공하고 있다. Bionformatics, Deep in Big 이라는 기치아래 고객과 함께 정보의 축적을 넘어 새로운 가치 창조를 실현하고자 한다. 이를 위해 11년이라는 기간 동안 생물정보학이라는 한 길을 걸어오며 그 가치를 실현해 왔다. 이 기간 동안 생물정보라는 테두리에서 각 분야의 전문가들이 모였고, 人Co 라는 철학을 만들어 왔다. 사람을 중심(Core)으로, 사람과 컴퓨터(Computer)에 의해, 배려(Consideration)와 소통(Communication)을 통한 새로운 문화를 창조해 왔다.
2004년 개업 이후 국가기관 중심으로 동물유전체정보시스템 구축, 농생명 육종 연계활용 시스템 구축, 고대 유전자원 데이터베이스 구추, 유전체 지식베이스 구축 및 시맨틱 기술개발, 6.25 전사자 신원확인 유전자 정보시스템 개발, 배추의 SNP마커 생물정보학 분석, 3자간 Plant Genomics 체결(CLC bio A/S, 서울대학교, 인실리코젠), 전통식품의 역사 · 과학적 근거기반의 ICT 융복합 콘텐츠 활용시스템 구축 등 대한민국의 상당부분의 생물정보 관련 데이터 베이스를 구축하였다.
주목할 만한 성과로써, 2014년 고추유전체 염기서열 분석결과를 Nature Genetics에 게재하였고, 2014년 농생명 데이터베이스 구축의 일환으로 농업생명공학정보센터(NABIC)를 구축하였고, 이는 국무총리상을 받기도 하였으며, 2013년 범부처 농생명 빅데이터 등록허브로 지정되었고, 2016년 정부 3.0의 큰 성과로 인정받았다. 최근 한국 참전복 유전체 해독 및 분석을 통해 전복의 기원, 진화 비밀 해석을 밝히기도 했다.
필자는 대한민국에 생물정보학이 단순히 학문 또는 기초 산업인 시퀀싱에서만 그치지 않고 생물정보 산업 및 데이터베이스로 발전할 수 있었던 것은 많은 부분 (주)인실리코젠의 끊임없는 노력 때문이라고 본다. 본 기업의 지속적인 노력으로 인해 각 정부 기관에 다양한 생물 관련 데이터베이스가 구축이 되었고, 각 연구기관 및 산업현장에 고도의 생물정보 분석을 위한 시스템, 소프트웨어 및 분석 컨설팅이 제공 되어왔다. 이로 인해 생물정보라는 산업은 기초 산업을 넘어선 고급 산업의 영역으로 도약할 수 있었고, 이를 기반으로 다양한 기술과 융합을 통한 새로운 미래를 그릴 수 있는 BI 플랫폼을 창조할 수 있게 되었다. 생물정보 산업의 발전을 위해 (주)인실리코젠이 이뤄낸 결실은 실로 대한민국 생물정보의 산실이었다고 평가할 만하다.
또한 인실리코젠은 생물정보분석에 사용되는 세계 회사들과의 적극적인 협력을 통해 국내에 Ventor NTI를 시작으로, 현재 Qiagen에서 판매되는 대부분의 생물정보 솔루션인 CLC Genome Work Bench, Ingenuity Pathway Studio, Ingenuity Variant Analysis를 대표적으로 HGMD, PGMD, Genome Trax, Pathway Studio 등을 공급하고 있고, 그 사용법 및 분석 방법에 대해 컨설팅을 하고 있다. 생명정보에 필요한 모든 것이 인실리코젠에 모두 존재한다. 단언컨대 미래의 대한민국 생물정보는 인실리코젠이 그 중심을 이룰 것이다.
2. Qiagen의 Intel과 Insilicogen과의 업무 제휴
전세계의 IT 대기업들이 헬스케어, 생물정보 분야에 길게는 10년 전부터, 짧게는 2-3년 전부터 뛰어들고 있다. 시약 전문기업 Qiagen이 IT 전문 기업인 Intel과 손을 잡고, 국내 생물정보 전문기업인 Insilicogen과 제휴 하는 이유 역시도 향후 바이오 산업 중 생물정보 분석이 모든 산업분야의 중심이 될 것이라는 것을 반증하고 있다. 지금까지는 바이오 기술 자체가 발전하는 과정이었다고 한다면 이제는 바이오가 ICT를 비롯한 다양한 기술과 융합하는 시대가 될 것이다. 따라서 생물정보 데이터베이스 기반의 바이오 기술은 대부분의 산업 분야에 적용 되는 미래의 융합기술을 실현하는 가장 구체적이고 실질적인 대안이다.
대한민국 생물정보의 역사와 함께해온 인실리코젠과 Qiagen 협력은 아시아 시장 진출을 위한 꼭 필요한 초석이라고 생각된다. 인실리코젠은 Qiagen이 합병해온 생물정보 관련 회사들과 전부터 제휴를 통해 국내에 생물정보 솔루션을 공급해왔고 국내 그 어떤 기업보다 생물정보 솔루션을 잘 알고 있는 기업이기 때문에 Qiagen은 생물정보 솔루션의 국내 공급을 위한 핵심 채널임이 틀림없다. Qiagen 뿐 아니라 생물정보 관련해서는 세계적인 파트너십을 보유하고 있는 인실리코젠은 대한민국의 생물정보의 대명사가 되었다.
3. 생물정보 전문기업 인실리코젠
아웃라이어 책의 저자 말콤 글래드웰은 백만시간의 법칙을 주장하였다. 어떤 일에 대한 전문가가 되려면 최소한 일만 시간을 보내야한다는 법칙이다. 필자는 여기에 한가지 말을 추가하고 싶다. 전문가가 되기 위해 일만 시간을 보내기 위해서는 먼저 안락하지 않은 약간은 불편한 상태로 있어야 한다. 인실리코젠은 숫자적으로 생물전보 분야에서 일만 시간이 아닌 백만 시간을 보내어 왔다. 이 시간동안 국내 유수의 생물정보 분석, 생물정보 데이터베이스 구축 및 생물정보 컨설팅을 전문적으로 해오면서 대한민국 생물정보 전문기업이 되었다. 아직 인실리코젠이 백만 시간을 채웠음에도 더욱 갈증을 느끼는 이유는 바로 그 약간의 불폄함이 아닐까 생각한다.
필자가 생각하는 그 불편함은 생물정보가 아직 대국민과의 접촉 지점이 부족하고, 향후 헬스케어 뿐 아니라 푸드케어, 메디케어, 뷰티케어, 에듀케어, 데이터케어, 라이프케어, 에너지케어 등의 확장분야가 다양함에도 불구하고 그것이 실현화되지 않은 것에 대한 불편함 때문에 아직 인실리코젠은 현재에 안주하지 않고 불편한 상태에서 생물정보 데이터를 통하여 개인의 삶을 이롭게하는 실현을 위해서 계속하여 탐구하고 도전하고 있다.
지금까지 생산된 개인의 임상 데이터는 약 10% 밖에 불구하다. 여기에 유전체 데이터가 합쳐져야 약 30% 수준밖에 되지 않는다. 아직까지 남아있는 생명체의 데이터는 글루코스 모니터링, 칼로리 섭취량 모니터링, 신체적 활동 측정, 스트레스 레벨, 수면 패턴, 사회적 교감능력, 고용 등에 관한 라이프로그 데이터 뿐 아니라 개인 생활 전반 걸친 데이터가 60% 이상이 남아있다. 결국 개인의 이런 정보들이 모여서 바이오 빅데이터가 되어 이 데이터를 분석하여 개인의 삶을 질을 향상할 수 있는 개인 맞춤형 시대를 준비하기 위해서 인실리코젠은 아직도 목이 마르며, 해야할 일이 많다고 생각한다.
개인의 임상데이터, 유전체 데이터, 라이프로그 데이터 등 개인의 정보들이 축적되어 쌓이는 바이오 빅데이터 분석의 영역의 발달을 위해서는 하드웨어 및 소프트웨어의 동시 발달이 필요하다. 온/오프라인에서의 스토리지 성능, 서버 성능, 분석 성능이 발절 되어야 한다. 특별히 데이터의 분석 영역에서는 이전 블로그에 개제된 바와 같이 인공지능이라는 핵심 키워드가 존재하고, 이를 잘 이용하고 다룰 수 있는 인공지능을 관리하고 설계하고 조절할 수 있는 인재 또한 필요하다 생각한다.
인실리코젠에 모인 人Co인들이 써가는 생물정보 인생의 역사는 세간의 집중을 받을것 임이 틀림없다. 인간, 미생물, 식물, 동물의 각 분야에서 써내려가는 생물정보에 관한 전문적인 분석에 관한 스토리가 대한민국의 모든 산업에 영향을 주어 창조경제를 실현하고, 모든 국민들에게 전달될 때까지 인실리코젠은 생물정보라는 펜을 내려놓지 않고 계속하여 스토리를 써갈 것이다.
[참조자료]
1. LG비즈니스인사이트. LGERI리포트. “바이오기술 대중화 시대 열리고 있다”. 2016.01
2. Qiagen Hompage and Financial Report. 2016.04
3. Yahoo Finance Thermo and illumina information. 2016.04
4. 최윤섭의 Healthcare Innovation. 2015.03
5. 조선비즈. 2014.02
6. http://www.nasdaq.com/ 2016.04
7. http://google.finace.com/ 2016.04
8. https://www.qiagenbioinformatics.com/blog/discovery/whole-human-genome-analysis/ 2015.11
9. https://www.qiagenbioinformatics.com/blog/discovery/bio-it-world-2016/ 2016.04.
10. 연합뉴스. 구글 알파고, IBM 왓슨. 2016.03
11. http://www.insilicogen.com/ (주)인실리코젠 홈페이지 2016.04
생물정보학 중심의 바이오 융합 기술 실현을 위한 BIT Planner Sinceritary Jihyun
2016.04.18
