기반 기술

프로바이오틱스, 파마바이오틱스, 유전체 분석 분야에 바이오일레븐만의 특화된 기반 기술이 있습니다.

마이크로바이옴

BCR 레퍼토리

NGS (Next Generation Sequencing)

NGS(Next Generation Sequencing)은 기본의 Sanger 염기서열 분석법과는 다르게 짧은 리드(short read), 대량 병렬(massively parallel) 염기 서열 기술을 이용함으로써 근본적으로 다른 접근 방법을 사용합니다. 이는 혁신적인 염기서열 분석 능력을 가지며 훨씬 저렴한 비용으로 훨씬 더 많은 데이터를 제공하는 차세대 염기서열 분석을 가능하게 합니다. NGS 기법은 신속하게 전장 유전체를 염기 서열 분석할 수 있으며, 인간 미생물 군의 유전체 연구를 가능하게 합니다. 또한 임상적으로 희귀 종양 체세포 변이를 탐색할 수 있어 표적 영역을 심층적으로 분석할 수 있는 최신 염기 서열 분석 기법입니다.

마이크로바이옴 분석

균주에 따른 분리 및 배양 방식이 다양함과 순차적 서열 분석에 소요되는 많은 시간과 비용으로 인하여, 그동안 마이크로바이옴 유전체 분석에 제한이 있었습니다. 그러나 NGS(Next Generation Sequencing, 차세대 염기서열 분석법)라는 새로운 분석기술이 도입되면서 마이크로바이옴 유전체 분석이 활성화되었습니다. 바이오일레븐 연구소는 Amplicon 및 Shotgun Metagenome 방식으로 한국인 수천 명의 장내 세균을 분석해 이에 대한 데이터베이스를 구축해왔으며, 대학병원과의 공동 연구를 통해서 장 질환을 포함한 여러 질환을 가진 환자군의 마이크로바이옴 유전체 정보를 확보했습니다. 또한 자체적으로 동정 및 개발한 균주는 Whole Genome Sequencing을 통해 전장 유전체 서열을 확보하고 기존 균주들과의 유전적 차이를 비교 분석함으로써 유전자 수준에서 차별성 있는 생화학적 특성을 이해할 수 있게 되었습니다. 현재 이용자의 편의를 고려해 마이크로바이옴 자동화 분석 소프트웨어 개발을 진행하고 있습니다.

BCR (B Cell Receptor, B 세포 수용체) 레퍼토리

BCR이란 기저 상태, 감염 상태, 약물, 마이크로바이옴 등 면역시스템에 영향을 주는 요소에 따라 IGH V, D, J, C 유전자 영역이 변화하면서 만들어내는 B 세포의 항체 서열을 말합니다. 이것이 바로 다양한 항체를 생산하는 근간이 됩니다. 이 BCR을 이용하면 항체 변화를 빠르고 정확하게 추적, 분석할 수 있습니다.

세계 최초 초고속 항체 분석 프로그램 Vistaimmune

바이오일레븐 연구소는 B 세포(BCR) 레퍼토리의 생성 및 변화를 추적, 분석할 수 있는 BCR 레퍼토리 플랫폼을 개발하였습니다. 이는 세계 최고의 초고속 항체 분석 프로그램으로 1천만 개 이상의 항체 정보를 1~3분 이내에 분석하는 것이 특징입니다. 바이오일레븐의 바이오팀과 IT팀이 5년간의 협업을 통해 개발한 자체 분석 알고리즘으로 이를 활용하여 면역 및 감염성 질환의 항체 변화 및 원인을 분석할 수 있고, 특정 항원에 반응한 항체 서열을 초고속으로 정확하게 확인할 수 있는 장점이 있습니다.

항체간 DNA 시퀀스 및 시간 흐름에 따른 항체 변화 비교
항체의 isotype class switch 추적
Heatmap, vertex view 형태로 시각화 된 분석 결과 제공
다양한 옵션 설정 통해 관심 정보 분석 및 데이터를 다양한 포맷으로 저장 가능

Vistaimmune 서비스 진행 과정

샘플 수집

Sample Preparation

연구 목적에 맞는 환자 혹은 건강한 사람의 혈액을 수집합니다.

면역 항체 RNA 추출

RNA extraction

B 세포에서 만들어내는 항체와 연관된 유전물질을 추출합니다.

항체 정보 분석

B-Cell Receptor Repertoire analysis

추출된 DNA를 통해 어떤 항체가 재조합되어 만들어졌는지 분석합니다.

분석 정보 수집

Gathering information

분석 결과와 관련된 항체와 임상의 결과를 함께 수집합니다.

수집 데이터 머신러닝

Machine Learning

모아진 데이터를 기반으로 머신 러닝을 실시합니다.

질병 예측

Disease prediction

질병의 유무에 따른 BCR의 변화를 기반으로 질병 예측의 툴로 활용합니다.

Sample Preparation

연구 목적에 맞는 환자 혹은 건강한 사람의 혈액을 수집합니다.

RNA extraction

B 세포에서 만들어내는 항체와 연관된 유전물질을 추출합니다.

B-Cell Receptor Repertoire analysis

추출된 DNA를 통해 어떤 항체가 재조합되어 만들어졌는지 분석합니다.

Gathering information

분석 결과와 관련된 항체와 임상의 결과를 함께 수집합니다.

Machine Learning

모아진 데이터를 기반으로 머신 러닝을 실시합니다.

Disease prediction

질병의 유무에 따른 BCR의 변화를 기반으로 질병 예측의 툴로 활용합니다.

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