기업 소개

피디젠은 차세대 생명공학을 추구합니다.

피디젠은 생명공학기술을 바탕으로 인류의 건강과 행복을 구현하는 세계적인 기업을 꿈꾸며 2013년에 설립된 회사로 차세대 생명공학을 추구하는 벤처회사입니다.

포스트게놈시대에 유전자 정보들은 매년 2배씩 증가하는 추세이며, 이러한 유전정보를 활용하여 만든 연구를 통해 생명공학은 비약적으로 발전해 나갈 것이다. 그러나 기존의 전임상 모델에서 탁월한 항암 효과를 보여 임상 시험까지 진입한 치료제의 약 90%가 실제 환자에서 유의한 암 진행의 억제 및 생존 연장을 유도하지 못하는데, 이는 기존에 사용되는 전임상 검증 시스템에 표적 치료제 개발 시대에 적합한 대안적인 모델이 필요함을 의미한다. 이에 면역 결핍 마우스의 정위적으로 종양조직을 이식하는 모델 확립 및 이를 통한 환자 유래 세포주 및 라이브러리 구축을 통해 실제 종양 환자의 싱물학적 및 분자적 특성, 유전형, 치료에 대한 반응성 및 예후를 포함한 임상 양상을 최대한 가깝게 재현하고 임상 시험에서의 항암 효과를 정확하게 예견하고자 합니다.

또한 글로벌 바이오 산업에 관한 최신 연구개발 동향 및 BT 관련 R&D 정책 기획 관련 비즈니스 컨설팅을 수행하고 있으며 건강하고 풍요로운 삶의 질 향상이라는 목표를 달성하여 국가 바이오산업의 발전 및 인류 건강에 공헌하는 선두 기업으로 자리매김 하고자 한다.

대표이사

안광성

Education

Sep 1990 - May 1996
University of Houston
Ph.D of Molecular Biology
Doctoral Advisor : Henry H. Henney

Sep 1986 - May 1989
Long Island University at CW Post
Master of Molecular Biology

Mar 1977 - Feb 1985
Sungkyunkwan University, Korea
Bachelor of Molecular Biology

Career

Sep 2013 ~
㈜PDXen
CEO

Mar 2011 - Dec 2013
서울대학교 의과대학
연구교수
암연구소
Seoul National University College of Medicine
Research Professor
Cancer Institute

May 2007 - Feb 2011
고려대학교 의과대학
연구교수
병리학교실
Korea University College of Medicine
Research Professor
Pathology class

Mar 1997 - Apr 2007
삼성생명과학연구소
선임연구원
임상의학센터
Samsung Biomedical Research Institute
Senior researcher
Clinical medical center

Feb 1996 - Feb 1997
CHS, UCLA
Post-Doctorate
Oral carcinogenesis

기업 구조

과제 이력

과제명 용역비
(백만원)
수행 기간 발주처 상태
혈중 암세포 유전체 정보를 이용한 딥러닝 기반 전이 예측 알고리즘 개발 316 17.10. ~ 18.09 중소기업기술정보진흥원 진행
한국인 유전자칩 분석 13 17.12 ~ 서울대학교병원 진행
Tagman Probe Assay Services 14 17.12 ~ 삼성의료재단 진행
미세잔류암세포의 특성 규명 및 항암제 불응성과 관련된 타겟 유전자 발굴 150 17.06 ~ 20.05 한국연구재단 진행
Kinex Antibody Microarray Servic 27 17.06 ~ 삼성서울병원 진행
대규모 딥러닝 고속 처리를 위한 HPC 시스템 개발 219 17.01 ~ 17.12 정보통신 기술 진흥 센터 진행
치주유래 줄기세포의 생물학적 특성 규명에 관한 연구 및 기계학습 알고리즘 개발 41 17.01 ~ 17.12 엠와이치과의원 진행
치매 데이터 수집 및 검증 41 17.01 ~ 17.11 한국전자통신 연구원 완료
미세 잔류암 세포 분리 및 배양 기법 개발 109 16.11 ~ 17.10 중소기업기술정보진흥원 완료
치주유래 줄기세포의 생물학적 특성 규명에 관한 연구 41 16.01 ~ 16.12 엠와이치과의원 완료
NGS분석 Library Construction 16 16.02 ~ 16.04 이화여자대학교 산학협력단 완료
피부조직유래 일차세포를 이용한 인공피부 개발을 위한 연구 20 15.01 ~ 15.12 아티뉴성형외과 완료
치주 줄기세포 배양기법 개발 38 15.01 ~ 15.12 엠와이치과의원 완료
치주유래 줄기세포의 생물학적 특성 규명에 관한 연구 21 15.01 ~ 15.12 세연치과의원 완료
장내세균무리의 유전체 분석 용역 57 15.01 ~ 15.05 이화여자대학교 산학협력단 완료
인간유전체WGS분석용역 116 15.06 ~ 15.09 이화여자대학교 산학협력단 완료
일차세포(primary cell) 공급체계 구축 시범사업 127 15.09 ~ 16.03 보건복지부 질병관리본부 완료

특허 이력

발명의 명칭 출원 번호 비고
녹내장 발생 예측 방법 1020170183848 17.12.29 특허 출원
미세 잔류암 세포 분리 배양기 1020170143694 17.11.21 특허 출원
생체 내 장기와 접촉시 조직 손상을 감소시키기 위한 말단 구조체 1020100019752 10.03.05 특허권 이전
살아있는 세포 활성 분석 방법 1020100000396 10.01.05 특허권 이전
단일 챔버를 이용한 세포 파괴 및 핵산의 정제 방법 및장치 1020060030990 통상실시권 보유
유전체 분석 방법 1020160023344 16.04.25 특허출원
암재발 및 전이 모니터링 방법 및 그 시스템 1020160149000 16.11.09 특허 출원
질병 연구를 위한 핵심 단백질 네트워크 추출 방법 및 장치 1020110099175 통상실시권 보유
세포 관찰 장치 및 이의 구동방법 1020060119587 통상실시권 보유
세포 배양 관찰 장치 1020060106142 통상실시권 보유
배양 환경의 자동제어가 가능한 세포 배양용 인큐베이터 1020060104300 통상실시권 보유
지방 분해 장치 1020120003902 16.05.23 권리양수

‘빅데이터 활용해 유방암 환자 MRI만으로 유방암 재발 가능성 예측’

8일 서울아산병원서 '제1회 의료 빅데이터 분석 콘테스트'
총 117개 팀 참여해 빅데이터 분석 혁신 의료 기술 선 봬
피디젠, 유방 MRI만으로 유방암 재발 예측하는 기술로 1위 영예
서울경제2017.03.09


유방암 환자의 유방 MRI만으로는 유방암 재발 가능성을 예측할 수 없다. 하지만 수많은 유방암 환자들의 유방 MRI를 빅데이터를 이용해 분석하면 유방 MRI만으로 유방암이 재발 할 가능성이 높은 유방암 환자를 예측할 수 있다. 빅데이터 분석이 가능한 데이터는 유방 MRI뿐만 아니라 뇌 MR 영상, 흉부전산화 단층 촬영 영상, 갑성선 초음파 등 그 종류가 무궁무진하다. 빅데이터 분석이 가져올 의료 기술 변화의 방향을 가늠해볼 수 있는 혁신적인 기술들이 ‘의료 빅데이터 분석 콘테스트’를 통해 공개됐다. 한국마이크로소프트는 서울아산병원과 공동으로 지난 8일 서울아산병원에서 ‘제1회 의료 빅데이터 분석 콘테스트’ 시상식을 개최했다고 9일 밝혔다. 이번 콘테스트는 빅데이터 분석을 실제 활용 가능한 의료기술에 적용해 봄으로써 산업적 가치를 창출하고 의료업계의 현안에 대한 해결책을 모색하고자 마련됐다. 콘테스트에 참가한 연구팀들은 마이크로소프트의 클라우드 플랫폼 ‘애저(Azure)’를 기반으로 의료 분석 솔루션을 개발했다. 다양한 기술이 쏟아져 나온 가운데 기술 독창성과 임상 적용 가능성, 사업화 가능성, 글로벌 진출 가능성 등을 포괄적으로 고려해 진행한 심사를 통해 콘테스트에 참가한 총 117팀 중 10개 팀이 최종 수상자로 선정됐다.
1등의 영광은 유방 MRI 영상으로 재발가능성을 예측하는 알고리즘을 개발한 ‘㈜피디젠’에 돌아갔다. 피디젠은 수많은 유방암 환자들의 유방 MRI를 빅데이터를 이용해 분석해 개인의 유방 MRI만으로 유방암 재발가능성을 예측할 수 있는 기술을 선보여 심사위원들의 호평을 받았다.
심사를 지켜본 김영학 서울아산병원 헬스이노베이션빅데이터센터 소장은 “빅데이터와 머신러닝, 인공지능(AI) 등 다양한 IT기술의 발전이 의료 분야에도 변화의 물결을 일으키고 있다”며 “이러한 콘테스트가 일회성에 그치지 않고, 참가자들과 연구진들이 본격적으로 함께 할수 있는 협업의 장을 마련해 의사와 환자 모두를 위한 의료 서비스의 혁신이 앞당겨지기를 바란다”고 말했다.

[2017 디지털이노베이션대상]

암의 재발∙전이 예측 가능한 플랫폼 개발
한국일보2017.09.28


'피디젠(대표 안광성, www.pdxen.com)'은 BT-IT(BIT) 융합기술 서비스 전문 기업으로, 아웃소싱 사업과 솔루션 사업 중심의 BIT 융합 서비스를 제공하고 있다.

피디젠은 미세잔류암세포 분리기기, 혈중암세포 분리기기, 실시간세포추적 시스템, 유전체 분석 알고리즘 개발, 임상 적용을 위한 혈중암세포 기반 인체 유래 이종이식 모델, 임상정보 기반 딥러닝 알고리즘 개발 등 임상에 이용되는 다양한 기기와 기술을 개발하고 있다.

또한 다수의 임상의사와 공동연구를 통해 임상 현장의 문제점을 해결하기 위한 융합서비스를 제공하고 있다.

피디젠은 올해 서울대병원 혈액종양내과 연구팀과 공동연구를 기반으로 혈액암 환자의 미세잔류암세포 분리 및 배양이 가능한 장비를 개발하는데 성공했다. 지난 8월에는 중국 하얼빈의 의료서비스기업과 ‘임상적용 플랫폼 개발’을 위한 기술 이전을 체결하기도 했다.

피디젠은 특히 암 환자의 양질의 삶을 위한 딥러닝 기반 재발 및 전이 예측 플랫폼을 개발 중이다. 이로 인해 암의 진행(재발, 전이, 항암제 불응성)에 관여하는 악성 세포의 유전체 분석이 가능하고 악성세포를 선별적으로 분리할 수 있다.

(주)피디젠 연구소기업 등록 500호 기록

금강일보2017.11.30


출연연 등 공공연구기관의 기술 출자로 공공연구성과를 사업화하는 연구소기업이 등록 제500호를 기록했다.

제500호 연구소기업으로 등록된 ㈜피디젠은 한국전자통신연구원(ETRI)과 에트리홀딩스㈜가 기존 기업에 출자해 설립한 회사로 ETRI가 출자한‘암 환자의 재발 및 전이예측 헬스케어 모니터링 서비스’에 기초한다.

피디젠, 폐암·대장암·치매 등 예측 가능한 플랫폼 개발

독자적인 기계학습 알고리즘 확보[업코리아] 2018.01.03

▲ 안광성 대표는 세계적인 기술력을 확보한 강소기업으로 성장하기 위해 연구개발을 강화하고 있다.


㈜피디젠(대표 안광성)은 기계학습 기반 알고리즘을 이용해 질병의 진행을 예측할 수 있는 플랫폼을 개발하는 기술혁신형 중소기업이다. 2013년 설립된 피디젠은 암환자의 재발의 원인이 되는 혈중암세포 및 미세잔류암세포의 생물학적 특성 규명을 위한 분석 기법을 개발하였고, 분석결과와 임상 정보 및 혈액 분석 정보를 통합 분석하여 질환의 진행을 예측할 수 있는 독자적인 기계학습 알고리즘 확보가 이 회사가 가지고 있는 경쟁력이다.

피디젠은 2017년 한국전자통신연구원(ETRI) 연구소 기업(500호)으로 편입되어 연구개발을 강화하고 있으며, 폐암을 비롯한 대장암, 치매, 다발골수종, 만성질환 등의 진행을 예측할 수 있는 4차 산업 플랫폼 서비스를 제공하는 혁신형 기업으로 발돋음 하고 있다.

이 회사는 국내외 유수 기업들과 공동 연구를 수행하고 있으며, 독자적인 방법을 기반으로 국내 공동 연구와 국제 협력 연구를 통하여 최첨단 기술을 확보하고 있다. 배양된 다양한 일차세포를 이용해 유전체 변이 분석 알고리즘을 개발하여 유전체 변이에 따른 세포의 생물학적 특성을 분석할 수 있다. 더 나아가 세포 특성 변화를 실시간으로 분석할 수 있는 실시간 세포 추적 시스템(RCTsys)를 개발했으며, 미세잔류암세포 분리 및 배양기(MRDsys)를 개발하는데 성공했다.

이를 통해 암세포 및 줄기세포의 생물학적 특성을 규명하는 연구를 수행하고 있으며, 이들의 결과를 기반으로 임상적용을 위한 연구를 수행하고 있다. 환자의 삶의 질적 향상을 위해 질병의 진행을 예측하고, 효율적인 치료를 위하여 기계학습 기반 의료서비스를 위한 앞선 기술력을 제공하기 위해 2020년 기계학습 플랫폼 서비스 (DPminer Service)를 제공하는 것을 목표로 하고 있다.

의료진과 공동 연구를 통하여 질병 진행 예측을 위한 바이오 마커, 분석 알고리즘, 유전체 변이에 따른 환자의 유전학적 특성 규명을 통한 질병 진행 분석, 암환자의 혈중암세포 및 미세잔류암세포 유전체 분석을 통한 항암제 감수성 예측 모델 등과 같은 의료 분야의 불 충족된 부분(Clinical Unmet Need)을 해결하는 서비스를 제공하기 위해 연구개발을 강화하고 있다. 피디젠은 중국 회사와의 협력 연구를 기반으로 앞선 기술력을 제공해 해외시장 공략에 적극 나섰다. 안광성 대표는 “세계적인 기술력을 확보한 강소기업으로 성장하기 위해 연구개발을 강화하고 있다”며 “최첨단 기법을 국내외의 연구자와 공동 연구를 통해 실현하겠다”고 강조했다.

피디젠, 질병 예측할 수 있는 기계학습 알고리즘 개발

한국경제2018.03.20


㈜피디젠(대표 안광성)은 건강한 삶을 통한 행복을 제공하기 위해 질병의 방향을 예측하고, 분석된 결과를 바탕으로 환자의 진행 예측 정보를 공유하는 혁신형 기업이다.

특히 기계학습 기반 예측 알고리즘을 개발해 환자의 삶의 질 향상을 위한 다양한 정보를 제공하고 있다.

질병을 극복하기 위하여 질병의 병태생리기전 규명은 매우 중요하며 이러한 연구를 수행하기 위하여 우선적으로 질병과 관련된 일차세포를 인체 조직에서 확보하는 것은 필수적이다.

질병의 발생 및 진행은 매우 복잡한 인자들의 상호작용에 의하여 발병하는 것으로 질병을 예측하기 위한 기계학습 기반 알고리즘을 개발하기 위하여 Big Data는 중요하다. 개인의 의료정보는 매우 중요한 역할을 하며, 의료 정보를 기반으로한 기계학습 알고리즘의 개발은 의료 Big Data를 확보하고 있는 그룹이 시작점에서 우의를 차지하기 때문에 비록 우수한 알고리즘 개발자가 있다고 하더라도 의료 정보가 없이 실용화를 위해 벤처 기업 단독으로 질병 치료를 위한 기계학습 기반 알고리즘을 개발하는 것은 많은 한계점이 있다.

피디젠은 이러한 문제점을 해결해기 위해 의료정보에서 개인 식별이 불가능 하도록 암호화 알고리즘을 개발했으며, 암호화된 의료 정보를 통하여 질병의 진행을 파악하는데 성공했다.

이 회사는 기계학습 알고리즘을 이용해 질병 예측 플랫폼 서비스가 환자의 치료에 이용되고 수익이 창출되는 경우, 이익의 10%를 사회에 환원해 기업의 사회적 책임을 다한다는 계획이다.

안광성 대표는 “지속적인 연구개발을 강화해 대장암, 폐암, 장질환의 진행을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하고 있다”며 “4차 산업 플랫폼 서비스를 제공하는 혁신형 기업으로 발돋음 하겠다”고 말했다.

Science News