요꼬가와, 혁신적인 바이오프로세스 디지털 트윈 기술 개발업체 인실리코 바이오테크놀로지 인수

바이오 의약품 개발 및 생산을 위한 솔루션 구현

2021-11-09 17:47 출처: Yokogawa Electric Corporation

도쿄--(뉴스와이어) 2021년 11월 09일 -- 요꼬가와전기(Yokogawa Electric Corporation)(도쿄증권거래소: 6841)가 독일 슈투트가르트 기반의 바이오프로세스 소프트웨어 및 서비스 개발자이자 공급업체인 인실리코 바이오테크놀로지(Insilico Biotechnology AG, 이하 ‘인실리코’)의 지분을 모두 인수했다고 발표했다.

바이오 경제 발전 촉진은 요꼬가와의 지속 가능성 목표 내에서 최우선 과제 중 하나이며 요꼬가와는 이번 인수를 활용해 제조에 이르기까지 바이오 의약품 개발을 지원하는 토털 바이오프로세스 솔루션 구축을 목표로 한다.

코로나19 촉발로 부작용이 적고 난치성 희귀 환자를 치료하는 데 사용할 수 있는 바이오 의약품에 대한 수요가 계속 늘어나고 있다. 화학적으로 합성된 범용 의약품 생산과 달리 바이오 의약품 생산의 전체적인 비용은 더 많이 들며 표적 단백질을 효율적이고 안정적으로 얻는 데 필요한 복합적인 세포 배양 과정은 엄격한 품질 관리 수단이 필요해 대량 생산이 상당히 어렵다는 것이 문제점으로 대두되고 있다.

생물 반응 장치는 상당한 수의 세포를 배양한다. 이들 각각의 세포는 의약품의 활성 성분을 형성하는 물질을 생성하기 때문에 개별적인 대사 반응을 관찰해야 한다. pH 및 용존 산소 농도의 변화와 같은 특정 환경 요인에 대한 실시간 시각화와 분석도 매우 중요한 과정이다. 이처럼 상당수의 매개변수로 복합적인 세포 반응 시스템을 제어해 세포를 생산하는 것은 상당히 어려운 일이었다.

인실리코의 디지털 트윈 기술은 세포 내 대사 네트워크의 고유한 특성을 보인 기계론적 모델[1]과 머신 러닝 프로세스를 이용한 프로세스 데이터로 구성된 데이터 기반 모델[2]로 만들어진 첨단 하이브리드 모델을 사용하고 있다. 지금까지 여러 해가 걸렸던 개발 과정을 획기적으로 앞당길 뿐 아니라 예측과 시뮬레이션을 통해 대사 과정도 깊이 있게 이해할 수 있게 한다. 더욱이 이 솔루션을 통해 박테리아와 기타 여러 종류의 세포 유기체에 대한 대사 모델을 구축할 수 있어 식품, 화학 물질 및 생명 공학을 활용하는 기타 제품과 관련된 다양한 분야에 응용할 수 있다.

제조 분야에서도 인실리코의 디지털 트윈 기술을 통해 공정 데이터를 실시간 분석할 수 있어 배양 성과의 지속적인 예측과 직접 측정할 수 없는 영양 성분의 연성 감지, 공정 이상 조기 감지 그리고 작업자 안내 등이 가능하다. 이런 문제 해결 기술을 적용해 제품 품질을 안정화할 수 있어 효율적인 대량 생산에 기여한다.

클라우스 마우흐(Klaus Mauch) 인실리코 CEO는 “바이오프로세스에 대한 우리의 첨단 디지털 트윈 소프트웨어 기술과 요꼬가와의 의약품 생산 시스템 솔루션 간의 융합에 큰 기대를 걸고 있다”며 “요꼬가와의 글로벌 네트워크를 통해 판매 채널을 확장하고 바이오 의약품 산업에 크게 기여할 수 있을 것으로 믿는다”고 말했다.

나카오 히로시(Hiroshi Nakao) 요꼬가와 부사장 겸 생명사업 본부 책임자는 “주요 바이오제약 업체들과 함께하면서 실적이 검증된 인실리코가 제공하는 혁신적인 디지털 트윈 기술은 바이오프로세싱 산업의 디지털 전환을 가속할 것이라고 굳게 믿는다”며 “우리의 엔지니어링 기술을 활용하고 바이오프로세스 상용화를 위해 사업을 발전시킬 것”이라고 밝혔다.

인실리코 바이오테크놀로지(Insilico Biotechnology AG) 개요

· 설립: 2001년
· 위치: 독일 슈투트가르트
· CEO: 클라우스 마우흐(Klaus Mauch)
· 직원 수: 29명
· 사업 분야: 디지털 트윈 기반 소프트웨어 개발 및 바이오프로세스 서비스 제공
· 웹사이트: https://www.insilico-biotechnology.com/

[1] 기계론적 모델: 관련 반응 또는 메커니즘의 기본 원리를 기반으로 개발된 모델이므로 모델을 구성하려면 프로세스에 대한 깊은 지식과 이해가 필요하다. 결과로 얻어진 모델은 물리적으로 해석할 수 있는 변수와 매개변수를 가지고 있으며 고도의 일반화가 가능하다. 그러나 고정밀 물리적 모델은 높은 개발 및 계산 비용이 필요하다.

[2] 데이터 기반 모델: 기계론적 모델과 달리 관련 프로세스의 기본 원리에 대한 지식이 필요하지 않다. 이 모델의 장점은 단순한 구현과 상대적으로 낮은 개발 및 계산 비용 등이다. 그러나 예측 또는 시뮬레이션을 수행 후 데이터를 해석하고 결과를 일반화하는 데 어려움이 있다는 단점이 있다. 모델을 구성하기 위해 많은 양의 프로세스 데이터가 필요하다는 것도 이 기법의 또 다른 단점이다.

요꼬가와(Yokogawa) 개요

요꼬가와(Yokogawa)는 에너지, 화학, 원료, 제약 및 식품을 포함한 광범위한 산업 분야의 고객에게 측정, 제어 및 정보 분야의 첨단 솔루션을 공급하고 있다. 요꼬가와는 디지털 기술의 효과적으로 적용함으로써 생산, 자산 및 공급 사슬의 최적화와 관련된 고객 문제를 해결해 자율적인 사업 운영으로 전환할 수 있게 해준다.

1915년 도쿄에서 설립된 요꼬가와는 61개국에 걸쳐 119개 기업으로 이뤄진 글로벌 네트워크에서 1만7500명의 직원과 지속 가능한 사회를 추구하기 위해 지속해서 노력하고 있다.

자세한 내용은 웹사이트 www.yokogawa.com 참조.

이 보도자료에 있는 기업, 조직, 제품, 서비스 및 로고의 이름은 요꼬가와전기, 인실리코 바이오테크놀로지 또는 각 소유자의 등록상표 또는 상표다.

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