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(주)제핏의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

<기업개요 및 핵심역량> ○㈜제핏은 제브라피쉬 전문 CRO 기업으로 제약회사에게 제브라피쉬 모델을 활용하여 신약 스크리닝 연구서비스를 제공하는 회사입니다.○제브라피쉬(in-vivo) 모델을 활용한 효력 시험 또는 안전성 시험 결과 데이터를 제공하고, 데이터베이스를 구축하고 있음○디지털화한 시험결과 데이터베이스와 임상 데이터를 기반으로 AI 기반의 임상 성공률 예측 솔루션을 제작하여 In-silico(컴퓨터 시뮬레이션) 단계의 가공 결과를 고객에게 제공함 ○전문성:제브라피쉬 모델 활용 질환 치료제 평가 연구결과 제공 및 데이터 확보 ○차별성:질병 연관 유전자 활용 제브라피쉬 모델 ○유연성: 고객 니즈 맞춤 연구 서비스 제공

기업한글명

(주)제핏

도로명주소

대구광역시 서구 와룡로 307 (중리동)

등록일

2025-01-20

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1798701024&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

○신약으로 개발하는 물질의 타겟(유전자)을 발굴하는 플랫폼으로, Input데이터로(1)임상 진행중 또는 완료된 약물명, (2)타겟정보, (3)적응증을, Output데이터로 승인여부 결과를 학습합니다.○ZenoLinkTM위의 데이터셋을 기반으로 임상 성공률을 예측하는AI솔루션입니다.- 최신 GPT 알고리즘(BERT)을 적용한 AI 모델로, 임상성공률 예측을 최적화하도록 설계된 AI 모델입니다.- 임상 시험 약물, 타겟(유전자), 적응증(indication) 등 다양한 바이오 데이터를 연결 및 조합하여 임베딩하는 전처리 기술이 적용됩니다.- ZenoLinkTM솔루션을 활용하여binary classfication하여높은 임상성공률(예측 결과)의 타겟을 발굴할 수 있습니다.

상세주소

디센터 422호

설립일자

2018-09-01

실적(요약)

<연도별 주요 실적 현황>○2019년- 정출연, 한OOOO연구원 뇌질환 관련 연구수행○2020년- 안OOO연구소 독성평가 용역 수행○2021년- 파킨슨병, 뇌전증 유효물질 효력평가 시험 수행○2022년- JW중외제약을 포함한 고객사 및 기관 12곳과 유효물질 효력시험 결과 데이터 제공○2023년- JW중외제약, 국립보건연구원을 포함한 고객사 및 기관 42곳과 유효물질 효력시험 결과 데이터 제공○2024년- JW중외제약, 국립보건연구원을 포함한 고객사 및 기관 37곳과 유효물질 효력시험 결과 데이터 제공

유지보수(후속지원)전략(요약)

○수요기업 간 의사소통 단계별 대응 체계각 데이터별로 유지보수 관리자와 대응 담당자를 배치하여 업무에 대한 혼선을 막고,데이터 판매의 증가에 대비하여 효율적인 대응 및 유지보수를 진행하고자 합니다.- 대응 담당자는 수요기업과의 커뮤니케이션을 담당하고,다음과 같은 단계별 의사소통 체계를 마련하여 진행되는 과정에 따른 대응을 할 수 있습니다.(1) (단계1:착수)착수 후7일 이내 데이터 가공을 위한 실험 설계 및 방법 논의, 추진 일정, 결과 데이터 형태 등이 담긴 사업추진계획서를 제공합니다.(2) (단계2:월간)매월 진행사항 보고, 향후 계획에 대하여 업무보고서를 공유합니다.(3) (단계3:완료)결과 데이터가 나온 경우,결과 데이터와 최종 결과에 대한 해석이 담긴 결과 보고서를 제공합니다.(4) (단계4:이슈발생)이슈가 발생하거나,협의가 필요한 부분이 있을 경우에 수요기업에서 선택가능한 의사결정에 대한 장단점을 정리한 이슈 리포트를 제공하며 수요기업이 요청하는 의사결정에 따라 업무를 진행합니다.(5) (단계5:종료 후)계약 종료 후6개월 이내,제공한 데이터의 만족도 조사,제공한 최종 데이터 활용 경과에 대해 설문조사하며 본 서비스에 대한 피드백과 후속 연구에 대한 제안을 진행합니다.단계명기간세부내용산출물착수착수 후, 7일 내-데이터 도출을 위한 실험 설계 및 방법-추진 일정-결과 데이터 형태사업추진계획서월간매월 (구체적인 일자는 별도로 협의)-진행사항 보고-향후 계획업무보고서완료완료 후-결과 데이터-최종 결과에 대한 해석결과보고서이슈발생필요 시-발생한 문제점-수요기업에서 선택가능한 의사결정에 대한 장단점이슈 리포트종료후계약 종료 후6개월 이내-최종 데이터 만족도 조사-최종 데이터 활용 경과-본 서비스에 대한 피드백-후속연구 제안설문조사○유지보수 관리자 배정과 유지보수 대상 지정에 따른 후속 지원 전략- 유지보수 대상은 제브라피쉬 유효성 평가 데이터의 모든 구성요소를 대상으로 지원함- 공급한 데이터 및 가공 결과가 아래와 같은 하자가 있는 경우 무상하자 보수를 원

주요서비스 상세정보(요약)

1.고객 또는 제핏이 제공하는 시험 결과 데이터와 임상 시험 결과 데이터를 기반으로 데이터셋을 구축합니다.2.시험 결과 데이터셋을 기반으로 아래의 기능을 사용할 수 있는 임상성공률 예측 솔루션을 가공 결과로 제공합니다.<가공 결과물의 기능>①상동유전자 타겟 검색:인간-마우스-제브라피쉬의 상동유전자DB를 통해 후보물질의 타겟 상동성을 확인할 수 있습니다.②타겟 연관 적응증(indication)검색:타겟 연관FDA승인약물DB를 통해 해당 타겟의 연관 적응증을 확인할 수 있습니다.③타겟 및 약물 연관pathway우선순위 도출:타겟 연관pathway를 검색함으로써,타겟의 종간 유사도(Orthologue)우선순위를 도출하여 중요도를 확인할 수 있습니다.④타겟 및 멀티 타겟 임상 성공률 예측: FDA임상,마우스,제브라피쉬 간 비교 데이터 기반의 최신GPT알고리즘을 적용하여,임상 성공률 예측 결과를 얻을 수 있습니다.⑤고객별 특화형AI솔루션 제공:고객 특화형AI솔루션은 고객이 원하는 타겟과 적응증(indication)의 시험 데이터를 추가하여,고객별로 관심도가 높은 질환에 대한 예측률이 증가하는 장점을 가집니다.<장점>①BERT(최신 GPT 알고리즘) 알고리즘을 적용한 AI 모델을 사용한 모델입니다.② 다양한 질병(예: 암, 중추신경계 CNS 질환, 비만, 당뇨, 지방간, 난치성 유전자 질환 등)에 대한 약물 정보를 기반으로 학습한 인공지능(AI) 모델입니다.③ 제브라피쉬, 마우스 시험 결과 데이터가 계속해서 업데이트 되어, 임상 예측률이 더 정확해지는 바이오 AI 솔루션입니다.

카테고리구분

전처리,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,생성·수집,자동화

품질확보전략(요약)

<데이터 품질확보 조직 운영 및 품질확보 프로세스>○데이터 품질확보 조직을 운영하고 ISO 9001;2015 품질경영시스템 구축을 통해 품질확보를 위한 프로세스를 매뉴얼화하여 제공하는 데이터의 높은 quality를 유지하고자 함- 품질확보 조직은 경영팀에서 각 용역별로 책임자와 실무담당자를 구성시키며 데이터 품질 총괄, 데이터 생산, 데이터 품질 관리, 데이터 지원 및 보안 역할을 수행합니다.(1)데이터 품질 총괄은 데이터 품질에 대한 목표와 추진방향 설정,품질 진단 계획,품질 개선 계획을 세워 데이터 품질을 유지하기 위한 체제를 구성합니다.(2)데이터 생산은 수요기업의 데이터 활용도 및 요청사항에 맞도록 업무 가이드라인을 설계하고, 설계한 가이드라인에 대한 프로세스에 따라 데이터 가공을 진행하며 이슈가 발생했을 경우에 이슈 분석을 진행하여 프로세스 재검토를 진행하고, 개선 프로세스를 통한 데이터 재가공을 진행합니다.(3)데이터 품질 진단은 데이터 가공 결과 별로 품질을 진단할 수 있는 측정 항목을 관리하고,측정 항목에 따른 품질 진단을 수행합니다.구분역할 및 책임데이터 품질 총괄-데이터 품질에 대한 목표와 추진방향 설정-품질 진단 계획-품질 개선 계획데이터 생산-수요기업의 데이터 활용도 및 요청사항에 따른 업무 가이드라인 설계-설계한 가이드라인에 대한 프로세스에 따라 데이터 가공 진행-이슈 발생 시,이슈 분석을 진행하여 프로세스 재검토-이슈 발생 시,개선 프로세스를 통한 데이터 재가공을 진행데이터 품질 진단-데이터 가공 결과별 품질 진단 측정 항목 관리-측정 항목에 따른 품질 진단 수행데이터 지원 및 보안-품질 진단 수행 지원-품질 개선 활동 지원-데이터 품질에 대한 보안 체계 구축(4)데이터 지원 및 보안은 품질 진단 수행 지원, 품질 개선 활동 지원, 데이터 품질에 대한 보안 체계 구축을 수행합니다. - 데이터 품질확보 프로세스는 품질진단 조직 구성→품질진단 계획수립→품질진단 수행→품질 진단 개선사항 업데이트 과정으로 이루어집니다.(1)품

활용사례(요약)

기존 신약개발과정과 달리,ZenoLinkTMAI 솔루션과 제브라피쉬 모델을 도입한 신약개발 과정을 활용하면 더 신속하고, 정교한 치료전략(Therapeutic Strategy)을 설계할 수 때문에 신약개발 실패를 최소화시킬 수 있습니다.①신약개발 과정에서 인간-마우스-제브라피쉬 다종간 비교시험 결과 데이터를train하여 예측한 임상 성공률을 알 수 있으므로 약물의 시험결과 성공률을 더 높일 수 있습니다.②실례로 상동 유전자 기반의 임상시험 성공률을 도출하였을 때,최소1.7배 향상되는 것을 확인하였습니다.③약물이 여러 유전자를 타겟하는 멀티 타겟인 경우에 임상 성공률(예측 결과)을 확인하여 기존에 타겟하지 않은 유전자를 타겟으로 가감하여Modification할 수 있음④약물의 타겟 유전자가 없는 경우,1)임상 진행중 또는FDA승인된 약물의 타겟 정보 및 연관Pathway우선순위,2)멀티 타겟으로 가장 높은 임상 성공률(예측 결과)을 기반으로First-in-class(혁신신약)신약개발 전략을 구축할 수 있음⑤약물의 타겟 유전자가 있는 경우,1)동일 또는 유사한 타겟의 경쟁약물과 비교하는 시험 설계,2)연관Pathway를 통해Side effect를 유추하여Best-in-class(경쟁신약)신약개발 전략을 구축할 수 있음