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차바이오그룹, 마티카바이오·차바이오텍 ‘2024 바이오 USA’서 CGT 기술력 과시
  • 오민택 기자
  • 등록 2024-05-21 11:54:14
  • 수정 2024-05-21 21:03:01
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  • 휴런 ‘Heuron ICH’, 국내 최초 선별솔루션으로 美 FDA 허가 ... 휴런, ‘ISMRM’ 챌린지 파이널리스트(Finalist) 선정 ... 딥바이오, 유방암 분석 AI 알고리즘 성능평가 연구 발표

차바이오그룹은 오는 6월3일부터 6일까지 미국 샌디에이고에서 열리는 세계 최대 바이오 전시회인 '2024 바이오 인터내셔널 컨벤션(바이오 USA)'에 참가한다고 21일 밝혔다.


올해는 전시부스를 2개로 확대했다. 차바이오텍 미국 자회사 CGT(세포·유전자치료제) CDMO 기업 마티카 바이오테크놀로지(Matica Biotechnology) 부스와 차바이오그룹 부스를 운영한다.


마티카 바이오 부스는 국내외 CDMO 기업들이 자리잡은 전시장에 마련된다. 마티카 바이오는 2022년 국내 기업 최초로 미국 텍사스에 CGT CDMO 시설을 구축했고, 2023년에는 세포주 마티맥스(MatiMax)를 개발하는 성과를 거뒀다.


또 미국 마티카 바이오테크놀로지, 한국의 분당차병원 GMP, 마티카바이오랩스, CGB(Cell Gene Biobank), 일본 마티카바이오재팬 등 총 5개의 생산시설을 토대로 아시아와 북미로 사업영역을 확장하고 있다.


마티카 바이오는 행사기간 동안 고객사 및 잠재 고객사를 대상으로 이러한 경쟁력을 소개할 계획이다.


최근 미국 정부가 추진중인 생물보안법(Biosecure Act)은 바이오 의약품을 미국 내에서 생산하도록 하는 내용을 담고 있다. 마티카 바이오는 미국 현지에서 CGT CDMO 시설 갖추고 있다는 강점을 내세워 적극적으로 수주할 계획이다. 행사기간 동안 30개 이상의 고객사 및 잠재 고객사들과 미팅이 계획돼 있다.


차바이오그룹 부스에서는 차바이오텍과 CMG제약, 차백신연구소의 핵심 파이프라인을 적극적으로 알리고, 기술이전과 공동개발 등을 논의할 예정이다. 북미 지역을 비롯한 글로벌 전시관들이 많은 곳에 부스 위치를 선정, 활발한 비즈니스 파트너링을 전개한다.


차바이오텍은 NK세포를 기반으로 개발 중인 항암 면역세포치료제인 'CBT101'와 줄기세포치료제 'CordSTEM-DD'를 비롯한 세포치료제 개발 현황을 적극 알릴 예정이다.


특히 NK세포치료제의 효과와 특성을 극대화하기 위해 면역항암제, 항체 등 다양한 병용 치료요법과 키메라 항원 수용체(CAR)를 적용한 CAR-NK 세포치료제를 개발하고 있다. 글로벌 기업과 기술이전과 공동개발을 논의할 예정이다.


차백신연구소는 글로벌 빅파마, 바이오텍 관계자와 파트너링 미팅을 적극적으로 진행할 계획이다. 독자개발 면역증강제를 활용한 B형간염 예방백신과 대상포진 예방백신의 기술이전이나 공동개발뿐만 아니라 새롭게 개발중인 면역항암제에 대한 논의도 함께 진행해 항암제 영역으로도 연구영역을 확장할 계획이다.


오상훈 차바이오텍 대표는 "해외 바이오기업들의 R&D 투자가 확대되면서 바이오 산업 전반의 사업환경이 개선되고 있다"며 "바이오 USA에서 차바이오그룹의 세포치료제 기술력과 CDMO 경쟁력을 소개하고 글로벌 시장을 개척하겠다"고 말했다.


(주)휴런의 비조영 CT 영상 분석 솔루션 ‘Heuron ICH’

(주)휴런의 비조영 CT 영상 분석 솔루션 ‘Heuron ICH’가 미국 식품의약품안전국(FDA)으로부터 시판 전 허가를 획득했다. 국내 뇌질환 솔루션 중에서 미국 FDA로부터 선별 및 알람의 목적으로 허가된 첫 번째 솔루션이다. 


‘Heuron ICH’는 비조영 CT 영상만으로 두 개내출혈 양성 의심 사례를 자동으로 선별 및 알람을 주는 인공지능 솔루션이다. 


사람의 눈으로는 판독하기 어려운 아주 작은 출혈까지도 신속하게 분석해 빠른 대응이 필요한 응급 뇌출혈 환자들을 선별하는 데에 도움을 주며 특히 민감도 및 특이도는 각각 86%와 88%에 달한다. 


Heuron ICH는 휴런이 미국 FDA로부터 허가받은 다섯 번째 솔루션으로 휴런은 현재까지 국내 의료기기 허가·인증 15건, 유럽 CE(MDD) 4건 등의 국내외 인증을 보유하고 있다.


신동훈 대표는 “이번 제품 허가를 통해 휴런의 미국 진출에 더욱 박차를 가할 수 있게 되었다”며 “앞으로도 더 많은 의료 솔루션의 FDA 등록은 물론, 휴런의 다양한 솔루션들이 미국 임상현장에서 응급 환자들에게 보다 유용하게 쓰일 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다”고 밝혔다.


㈜휴런이 지난 4일부터 9일까지 싱가포르에서 열린 국제자기공명의과학회(ISMRM) 챌린지에서 finalist에 올랐다. ISMRM는 세계 최대 규모를 자랑하는 국제 MRI 학회로, 매년 다양한 국적의 의료진 및 연구자 수백 명이 모여 최신 지견을 공유하고 네트워크를 형성하는 MRI 분야 세계 최고 권위의 학회다.


휴런 연구진(고성민, 허환, 이아름, 조정원)은 2024 ISMRM에서 3D 멀티 에코 GRE 시퀀스를 이용한 뉴로멜라닌 및 나이그로좀1 영상동시분석(Simultaneous neuromelanin and nigrosome1 imaging using a single 3D multi-echo GRE sequence)연구를 통해 파킨슨병 부문 챌린지 finalist로 선정됐다.


ISMRM 챌린지는 총 여섯 가지 부문에 대해 전 세계 연구자들을 대상으로 과제를 부여하고 연구 결과를 바탕으로 finalist를 선정하는 프로그램이다. 휴런은 국내 최초로 ISMRM 챌린지 finalist에 이름을 올리며 전세계 의료진과 연구자들을 대상으로 구연 발표를 진행했다.


휴런은 이번 챌린지에서 약 4분의 단시간 MRI 촬영을 통해 뉴로멜라닌과 나이그로좀1 영상을 동시에 습득할 수 있음을 입증했다. 특히나 휴런 솔루션은 습득한 영상에서 뉴로멜라닌과 나이그로좀1 영역을 자동으로 탐지하고 정량화해 분석 결과를 제공했다.


뉴로멜라닌과 나이그로좀1은 파킨슨 병의 진단할 때 사용되는 주요 바이오 마커다. 흔히 뉴로멜라닌과 나이그로좀1 영역의 변화를 분석해 파킨슨병 및 파킨슨 증후군의 여부와 병의 진행 정도를 알 수 있다. 이번 챌린지에서는 이 두 영역을 이용해 현재의 파킨슨 병 진단법을 개선하는 솔루션이 과제로 출제됐다.


일반적으로 뉴로멜라닌과 나이그로좀1의 MRI 영상을 얻기 위해서는 각각의 촬영이 따로 필요하고 총촬영 시간은 10분 이상 소요된다. 하지만 본 연구에서는 두 가지 영상을 한 번의 촬영만으로 습득하며 촬영 시간을 5분 미만으로 줄였다는 점, 기존의 기법과는 달리 모든 MRI vendor 장비에서 쉽게 적용이 가능하다는 점, 제품의 성능을 나타내는 민감도·특이도가 각각 90.9%, 94.4%에 달했다는 점 등에서 그 의의를 인정받았다.


신동훈 휴런 대표는 “휴런의 세계적인 기술력을 공신력 있는 학회의 챌린지를 통해 다시 한번 입증할 수 있어 기쁘다”며 “무엇보다 우리나라 의료AI의 수준을 전 세계로 알릴 수 있는 기회였다고 생각한다. 앞으로도 휴런이 의료AI 분야를 선도해나가는 기업이 될 수 있도록 연구개발을 위한 최선의 투자를 다하겠다”고 말했다.


 

딥바이오-MurSS 모델의 시각화 결과: 침윤성 유관암은 빨간색, 모호한 영역은 보라색으로 구분해 처리했다.

딥바이오는 유방암 수술 후 채취한 검체에서 침윤성 유방암(invasive ductal carcinoma, IDC)의 병변과 비침윤성 상피내암(ductal carcinoma in situ,DCIS)의 병변을 정확하게 분할해 암종을 식별하는 유방암 분석 AI 알고리즘 성능 평가 연구 결과를 발표했다.

전체 여성 암의 24.5%를 차지하는 유방암은 침윤성 유관암, 침윤성 소엽암, 유관 상피내암 등으로 나눠지며, 환자별 유방암 발병 양상과 중증도에 따라 치료방법이 달라진다. 이에 유방암 치료를 위해서는 병변 양상과 크기, 중증도를 정확하게 예측하는 것이 중요하다.

진민선 가톨릭대 부천성모병원 교수, 김정렬 고려대 구로병원 교수 등과 공동 수행한 해당 연구에서 딥바이오는 헤마톡실린과 에오신(H&E)으로 염색된 유방암 병리 슬라이드 이미지를 활용하여 유방암 병변을 사용자에게 자동으로 제공하는 유방암에 대한 다중 해상도 선택적 분할 모델(MurSS: A Multi-resolution Selective Segmentation Model for Breast Cancer)을 제안했다.

다중 해상도의 이미지를 활용해 진단 정확도를 향상시키며 진단에 있어 불확실한 영역을 자동으로 학습에서 제외하는 선택적 분할 방법(selective segmentation method)을 도입해 모델 결과의 안정성과 신뢰성을 높인 모델이다.

연구 결과에 따르면, 이렇게 학습된 MurSS는 유방암 H&E 슬라이드에서 96.88%(95% 신뢰 구간 95.67% ~ 97.61%)의 픽셀 레벨 정확도를 달성해 기존에 발표된 최신 딥러닝 모델보다 높은 정확도를 보여줬다.
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