연구 과제는 거대 언어 모델(LLM)을 활용한 AI(인공지능) 기반 유전변이 분석 지원 알고리즘 개발 연구다. LLM은 방대한 양의 데이터를 학습해 인간 언어를 이해하고 답을 만드는 AI 모델 유형이다.
인실리코젠은 이번 과제를 통해 유전변이의 정확한 예측과 분석을 제공, 연구·의료 분야 내 응용 가능성 향상을 목표로 한다. 유전변이 문헌 연구 및 질병별 해석 알고리즘 검증을 위해 삼성의료원 이지연 교수팀도 공동 연구에 참여한다.
앞서 회사는 혈액 기반 생체 검사를 위한 고민감도 표적 유전자 선별 키트 개발, 코로나19 멀티 오믹스 데이터 전처리 프로세스 구축 등 여러 정부 과제를 수행한 바 있다. 또 생물자원 연구의 경쟁력 강화를 위해 LLM을 적극 활용, 논문 데이터에서 중요한 정보를 자동으로 추출하는 등 연구 데이터 고도화 및 생물자원 탐색 분석에 집중하고 있다.
김형용 인실리코젠 최고기술책임자(CTO)는 "정확하고 포괄적인 유전변이 해석은 의료 서비스의 질을 향상시킬 것"이라며 "앞으로 AI 기반 LLM 기술을 확대 발전시켜 유전체 분석 분야에 적용할 계획"이라고 말했다.
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