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2016 유전체산업동향

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2016 유전체 산업 동향

Veröffentlicht in: Gesundheitswesen
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2016 유전체산업동향

  1. 1. -2-
  2. 2. -3-
  3. 3. IT 기업 분석/기기 기업 서비스 기업 제약기업 의료기기 의료서비스 (Big Data) 트렌드 “고령화 인구 증가” “IT산업의 경쟁력 약화” 신약개발 병원서비스 새로운 Needs 분야 융합 분야 “새로운 비즈니스 시장” (융합비즈니스 모델) 트렌드 “미국 정부의 맞춤의료, U-health 진흥정책” 병원서비스 헬스기기 바이오+IT 바이오+헬스
  4. 4. Novartis Qualcomm Google IBM 유전정보 수집, 분석 기반 맞춤치료 준비 (노바티스 내 IT 인력은 전체의 1/3수준) ‘Qualcomm Life Inc.’ 설립 (의료기기장비/서비스 산업 및 디지털 병원사업 투자 본격화 ‘Google Ventures’ 바이오헬스분야에 투자 비중을 급격히 증가 (14년 36%-> 15년 31%) 슈퍼컴퓨터 Watson의 빅데이터 분석 능력을 극대화한 의료결정 지원 서비스 제공 23andME Kaisewr Permanente Ancestry.com 질환위험 유전자 검사로 축적된 DB를 기반으로 신약 개발 계획 발표 (15. 3) (신약개발 전문가 리처드 쉘러 영입) 미국 대표 건강보험 회사, 병원 체인기관 으로 DNA 표본 수집하여 전자 의료 기록 및 환경 정보 데이터 베이스에 연동 그간 축적된 DNA 데이터를 기반으로 의학연구 기업으로 영역을 확대
  5. 5. 치료 진단 예방 관리 * 치료중심의 Ecosystem - 사후예방/ 사전관리 미흡 * 병원 주도의 치료, 진단 제공 * 개인화 한계 - 질홖/ 증상 중심 대응 [현재] 치료 중심에서 예방, 관리 중심으로 변화 - 사물간 정보를 주고받는 IoT 기반 일상 관리화 - 유전체 분석 등 BT 기반 개인 맞춤 의료 가능 치료 진단 예방 관리[미래] * 예방/ 관리 중심의 Ecosystem - 사후예방/ 사전관리 체계화 * 수요자(개인, 홖자) 중심의 건강관리 서비스 * 맞춤의료 적용 확대 - 개인 생홗 건강 중심 치 료 진 단 예 방 관 리 산업화 개인 병원 병원 ICT 통신기기 BT 진단분석 개인 진단, 치료 미세화, 조기진단, 예방 생홗건강 정보분석 일상예방/ 관리 솔루션 빅데이터 홗용 맞춤의료 홖자 상시 모니터링 IBM 왓슨: Oncology 개인유전체 분석 Foundation Medicine 애플 헬스킷
  6. 6. Implication for market • 23andMe, 구글 벤처스 투자로, 화이자/제넨테크 등 글로벌 제약사와 유전체 데이터 사용에 관한 파트너십 체결 • IBM, Watson Genomic Analytics 개발로 암 환자 치료에 유 전체 분석 활용(메모리얼 슬론-캐터링 암 연구소와 협력, 2015.5) Partnership • 23andMe, Pathway genomics 뿐 아니라 IBM, 애플 등 거대 ICT 기업들도 유전체 분석 서비스 산업에 진입 • 신규 비즈니스 모델의 출현: Veritas Genetics, Genos • 국내: 개인유전체 시장 활성화의 원년 – 유전자 검사 민간 에 개방 • 23andMe, ’13년 FDA로 부터 진단 결과에 대한 신뢰성 부족 으로 판매 중단 후, ’15년 2월 희귀유전질환에 대한 보인자 여부 테스트에 대한 허가 획득(블룸증후군) • Myriad사의 특허 무효 -> 유전체 산업 활성화 의 가속도 Regulation Market • NGS 기술 발전으로 개인 유전체 분석 비용이 2014년 이후 1,000달러 이하로 감소 • Pathway Genomics, 애플의 HealthKit 플랫폼 데이터, Fitbit 의 데이터, 개인 GPS 데이터를 유전정보와 통합한 후 분석 하여 개인 맞춤형 건강 가이드라인을 제공(OME) Technology 유전체 분석 기반 헬스케어 서비스 확대 다양한 데이터와 연계하여 분석 정확도를 향상 병원 및 연구소와 협력 홗발 1 2 3 Market Trend 질병 예측/진단을 넘어 데이터 판매 및 활용 분야로 확장하고 있음 “Genome Data Driven Healthcare Service”
  7. 7. Effort Seeks to Take Advantage of Technological Advances to Analyze People’s Full Genetic Makeups
  8. 8. Cell 2014 157, 241-253DOI: (10.1016/j.cell.2014.02.012)
  9. 9. Cell 2014 157, 241-253
  10. 10. Precision Medicine (prevention, diagn osis, treatment)
  11. 11. Nature 2016 534, 462-63 Genomeweb Jun 23, 2016 China's $9.2 billion precision medicine initiative could see about 100 million whole human genomes sequenced by 2030 nextBIG FUTURE June 7, 2016
  12. 12. 의료기술 풍부한 의료 인력 임상 경쟁력 빅데이터 데이터 처리 용량 네트워크 + BT 역량 IT 역량
  13. 13. • 체질량지수 (FTO, MC/R, BDNF 유전자) • 중성지방농도 (GCKR, DOCK7, BAZ1B, TBL2, LOC105375745 유전자) • 콜레스테롤(CELSR2, HVGCR, ABO, ABCA1, MYL2, LIPG, CETP 유전자) • 혈당 (CDKN2A/B, G6PC2, GCK, GCKR, GUS3, MTNR1B, DGKB-TMEM195, SLCS0A8 유전자) • 혈압 (NPR3, ATP2B1, NT5C2, CSK, HECTD4, GUCY1A3, CYP17A1, FGF5 유전자 • 색소침착 (OCA2, MC1R 유전자) • 탈모 (chr20p11, IL2RA, HLA-DQB1 유전자) • 모발굵기 (EDAR 유전자) • 피부노화 (AGER 유전자) • 피부탄력 (MMP1 유전자) • 비타민C 농도 (SLC23A1 (SVCT1)유전자) • 카페인대사 (AHR, CYP1A1-CYP1A2)
  14. 14. Source: Illumina Genomeweb Genomeweb

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