유전체 정보와 AI

유전자의 염기서열은 빅 데이터로 정보의 저장방식이 복잡하지만, 최근 데이터 분석과 패턴 인식 기능을 가진 머신러닝(ML) 이나 딥러닝(Deep Learning)과 같은 인공지능(AI) 기술을 접목하여 데이터 분석을 통한 헬스케어, 신약개발 등 분야에 활용되고 있습니다.

메디클라우드는 유전체정보에 AI 기술을 접목해 개발한 DIMS, LIMS, SIMS 플랫폼을 보유하고 있으며, 헬스케어 분야에 활용하고 있습니다.

DIMS :  질병의 유전적 변이 및 특이성 분석 및 진단키트 설계/개발 AI 플랫폼

LIMS :  NGS,DNA CHIP 데이터(89만개 SNP) 및 의료정보 데이터 통합 분석 AI 플랫폼

SIMS :  AI 기반 표적 및 후보 물질 탐색, 선도 물질 검증, 신규 바이오마커 도출, 바이어마커 확보 후 후보 약물 재창출 및 표적탐색 플랫폼

유전체 정보와 운동

스켈레톤 황제 윤성빈 선수는 유전체 분석을 통해 결과에 따른 맞춤 훈련 프로그램을 수행했습니다. 운동 능력 및 회복속도 등과 관련된 수십 종류의 유전자 중에서 특히 ‘ACTN3’ 유전자는 순발력와 관련된 속근과 지구력에 좋은 지근 구성비율에 영향을 미칩니다. 따라서 속근과 지근의 유전적 활성도 결과를 반영하여 맞춤 훈련 프로그램을 진행하였고, 2018 평창 동계 올림픽에 금메탈을 따는 데 큰 도움이 됐을 것이라고 평가됩니다.

유전체정보와 건강기능식품

헬스케어를 위해 매일 섭취하는 건강기능식품의 체내 대사도 유전정보와 관련이 있습니다. BCMO1 유전자의 특정 대립 유전자를 가진 사람들은 비타민이 많은 음식을 먹지 않을 경우 비타민 A 보충제가 필요하다는 결과가 있습니다. 유전자검사를 통해 개인별 유전적 영양소 대사를 확인하고 맞춤 건강기능식품을 선택하여 보다 현명한 섭취를 권장할 수 있습니다.