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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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주식회사 메디리타 VWorld 지도 이미지

주식회사 메디리타 - 서울특별시 마포구

광고
지번주소
서울 마포구 매봉산로 37
기업개요 및 핵심역량(요약)
기업 개요-㈜메디리타는 멀티오믹스 네트워크 기반 인공지능 솔루션인MuN-AI (Multi-omics Network AI)를 개발하여 신약 개발의 패러다임 혁신을 이루고자 하는 인공지능 기업임.- MuN-AI는 특허 등록6건으로 저작권을 보호 받은 인공지능 솔루션으로,인체의 복잡성을 반영하여 적중률 높은 신약 개발을 돕기 위해㈜메디리타가 자체 구축한 멀티오믹스 네트워크 데이터베이스를 활용하는 솔루션임. MuN-AI의 활용으로 신약 개발 단계에서 기존 방식 대비50%이상의 비용 절감과80%이상의 기간 단축의 효과가 기대됨.-㈜메디리타는 멀티오믹스 네트워크 데이터베이스 및MuN-AI활용을 통해,제약·바이오 고객사들과 협력하여 신약 파이프라인을 확보해 나가고 있음.†오믹스(Omics):생물학에서 유전체학,단백질체학과 같이 생물정보학 기법을 활용하여 통합적인 생물 정보와 이들 간의 상호관계를 특성화 및 정량화 하는 연구 분야‡멀티오믹스(Multi-omics):유전체학,단백질체학,신진대사체학 등 다양한 분자 수준에서 생성된 여러 오믹스 데이터 및 인체 작용을 표현하는 각종 생물학적 데이터를 통합적으로 연구하는 분야핵심 역량-멀티오믹스 네트워크 데이터베이스를 활용한 인공지능 솔루션인MuN-AI를 통해 신약 개발 패러다임 혁신AS-ISTO-BE신약 개발 패러다임 혁신1단계가설가설"2~5단계 영역에서MuN-AI를 활용하여 기존방식 대비50%이상 비용 절감이 가능한 구조를구축하고 이를 통해 기존 비용 효율성 이슈로 개발이 지연된 연구에 신약 발굴 기회를 제공한다."2단계Target IdentiflcationMuN-AI3단계Hit Discovery4단계Hlt to Lead5단계Lead Optimization6단계Preclinical TastsPreclinical Tasts1. -신약 후보 물질 발굴 기간80%단축-기간 단축에 따른50%이상 비용 절감7단계Clinical TrialsClinical Trials2. -신약 발굴 가능한 환경 구축-희귀 질환 치료제 등
기업한글명
주식회사 메디리타
도로명주소
서울특별시 마포구 매봉산로 37
등록일
2025-02-12
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=7728600870&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
607
보유솔루션(요약)
■물적 자원활용 자원:당사 보유 연구개발 물적 자원은 아래 표와 같음.보유기관연구시설·장비명수량(대)구매 연도용도㈜메디리타NAS RS820RP
42TB12020NAS저장소,데이터 저장㈜메디리타Desktop server
GPU RTX 2080Ti12018DB서버,데이터 저장㈜메디리타Desktop PC
GPU GTX 106052018/2019Application및AI알고리즘 연구개발용,데이터 가공·생산㈜메디리타Desktop server
GPU RTX 2060 Super12020Application및AI알고리즘 연구개발용,데이터 품질 관리㈜메디리타GPGPU:RTX quadro 600072020솔루션 구동 서버 및AI알고리즘 연구개발용,데이터 품질 관리NIPAGPU V1003-AI알고리즘 연구개발 및 학습용
상세주소
2층 201호
설립일자
2018-06-08
실적(요약)
■유사 연구 개발 사업 참여 실적과 성과유사 연구 개발 사업 참여 내역연번사업명/부처과제명수행 기간역할현황1창업선도대학/중소벤처기업부신약 개발을 위한 멀티스케일 네트워크 기반 인공지능 기술2018.06.01 ~ 2019.03.31주관기관완료(최우수)2창업성장기술개발(디딤돌)/중소벤처기업부멀티스케일 네트워크 활용 약물 후보물질 구조 및 물성 예측 딥러닝 기술2019.12.02 ~ 2020.12.01주관기관완료3글로벌창업사관학교/중소벤처기업부신약 후보 물질 발굴을 위한 인공지능 솔루션 사업화2020.07.29 ~ 2021.02.26주관기관완료4창업도약패키지(이웃프로그램)/중소벤처기업부신약 개발용 멀티오믹스 네트워크 인공지능 솔루션 사업화2021.09.01 ~ 2022.06.30주관기관완료5창업성장기술개발(전략형)/중소벤처기업부딥러닝 기반 신약 후보 물질 합성 설계를 포함한 인공지능 솔루션 개발 및 이를 활용한 근감소증 치료 후보물질 개발2021.11.01 ~ 2023.10.31주관기관완료6인공지능신약개발플랫폼구축/과학기술정보통신부인공지능 학습을 위한 바이오의약품용 데이터베이스 및 플랫폼2020.03.01 ~ 2020.12.31주관기관완료7인공지능고성능컴퓨팅자원/과학기술정보통신부AI제품개발2020.02.01 ~ 2022.12.31주관기관완료8데이터바우처(가공부문)/과학기술정보통신부멀티오믹스네트워크기술기반신약후보물질발굴을위한인공지능2020.07.01 ~ 2020.11.27주관기관완료9바이오산업핵심기술개발/산업통상자원부AI기술 기반 스마트 제형설계 및 제조공정 플랫폼 기술(AI세부 과제)2020.04.01 ~ 2020.12.31세부과제책임완료
영문주소
37 Maebongsan-ro, Mapo-gu, Seoul
우편번호
3,909
유지보수(후속지원)전략(요약)
■수요기업 유지보수 계획유지보수계획서를 작성하여 유지보수 관리를 하며 유지보수계획서에는 수요기업의 사업에 따라 세부 내용을 작성하되,반드시 아래의 항목을 포함하여 기재함.유지보수 범위 및 기간 지정-유지보수 범위:공급한 납품 데이터의 모든 구성 요소-유지보수 기간:무상보수 기간은 사업 완료일로부터 최소한6개월로 지정하고,유상보수 기간은 별도 협의함.수행 방안-㈜메디리타는 데이터바우처 공급 사업 완료 후 수요기업과의 사업의 환경적,기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여,하자보수 및 장애 발생에 대하여 신속하게 대응할 것이며 당사는 아래와 같은 지원 체계를 유지함.역할업무분장유지보수책임자데이터 납품 및 유지보수 기간 내 데이터 보수 시 필요 사항을 전달받고메디리타 측 조율 일정을 알림.유지보수담당자데이터 납품 일정에 맞춰 데이터를 제공하고 유지보수 기간 내 유지보수 항목에 대한 수요기업의 요청에 대응함.유지보수 대상 정리표구분내용유지보수 대상공급한 납품 데이터의 모든 구성 요소를 대상으로 지원무상유지보수대상공급한 목적물에 하자가 있는 경우 무상 하자 보수를 원칙으로 함.-데이터 하자는 다음과 같은 경우임.1.파일이 열리지 않는 경우2.파일이 크기 제한에 의해 열리지 않는 경우3.파일 및 일부 데이터가 손상(예시:글자 깨짐 등)되었을 경우사업 종료일로부터6개월 이내에 발생하는 수요기업의 요청 중 무상 유지보수 조건에 해당하는 내용은 무상 하자 보수를 원칙으로 함.내용납품 예정 형태 데이터로부터 형태 변경(DB등)데이터의 원활한 사용을 위한 쿼리 사용법 등 활용 지원데이터의 형태 변경은1회의 한하여 제공하며 데이터 활용 지원에 대한 자세한 내용은 서면을 통해 제공유상유지보수대상협의내용협의금액협의유지보수 데이터 목록-수요기업에 제공한 데이터 상세 목록 제시기타 공급기업과 수요기업의 준수사항 기재■수요 증가에 따른 유지보수 계획인력 채용-전담 인력 채용과 고용 유지를 통해 수요 증가에 따른 유지보수 요구에 대응함
주요서비스 상세정보(요약)
■인공지능 솔루션MuN-AI (Multi-omics Network AI)제품 소개:-오믹스(Omics)는 생물학에서 유전체학,단백질체학과 같이 생물정보학 기법을 활용하여 통합적인 생물정보와 이들 간의 상호관계를 연구하는 학문 분야이고,멀티오믹스(Multi-omics)에서는 유전체학,단백질체학,신진대사체학 등 다양한 분자 수준에서 생성된 여러 데이터를 통합적으로 분석함.-적중률 높은 신약 개발을 위해서는 인체의 구조적 복잡성과 미시적인 유전자 수준에서부터 발현되는 증상,질환에 이르기까지 여러 수준에서의 상호작용을 탐색해야 함.-㈜메디리타는 유전체학,단백질체학,신진대사체학 등의 오믹스 데이터와 함께 인체에서의 실제 반응으로 표현되는 증상,질환과 사용되는 약물 등에 대한 데이터를 총망라한멀티오믹스 네트워크 데이터베이스를 구축함.-이를 통해 인체에서의 복잡한 상호 작용을 데이터에 기반하여 시뮬레이션하고,특정 타겟 혹은 질환에 효용이 있는 신약 후보 물질을 발굴하거나 새로 디자인하는 기술을 개발하여 구현한 제품이MuN-AI임.■가공서비스 업무 프로세스㈜메디리타의 데이터 가공서비스는①수요기업과의 협의,②수요기업 맞춤형 데이터 설계 및 가공,③데이터 검수 및 품질 확인,④데이터 보완의 과정으로 이루어짐.상세 설명-①수요기업과의 협의:수요기업의 요구사항을 도출하고,진행 방향을 협의하여 결정하는 단계-②수요기업 맞춤형 데이터 설계 및 가공:수요기업 맞춤형 데이터 설계를 하고,데이터를 수집하여 가공함.-③데이터 검수:가공데이터의 수요기업 요구사항 부합성 검토 및 보완이 필요한 데이터에 대한 수정과 추가 작업이 이루어짐.-④데이터 보완:수요기업의 피드백을 통해 추가 보완사항을 점검하여 최종 가공데이터를 생성함.■데이터 가공과정㈜메디리타의 데이터 가공서비스는[그림14]에 나타낸 바와 같이,①데이터 수집 및 추출,②데이터 분석 및 통합,③결과물 생성의 과정으로 생산됨.①데이터 수집 및 추출:목적에 부합하는 공공 데이터 수집 및 정보 추출②데이터 분석 및 통합:추출한 정보의 분석 및
카테고리구분
정보추출또는조합
품질확보전략(요약)
■판매 데이터 품질 확보 프로세스①품질 진단 조직 구성②품질 진단 계획 수립③품질 진단 수행품질 진단 조직 구성공급 기업 판매 서비스 제공을 위한 조직 구성데이터 품질 진단 프로젝트를 수행할 전담 조직 구성역할과 책임을 구체적으로 명시품질 진단 계획수립데이터 품질과 관련 이용자의 요구 사항 파악하여 계획 수립데이터바우처 사업의 인수기준서,검수확인서,자가진단서,데이터상품내역서,데이터 항목정의서 등 감리 기준을 충족하도록 품질진단 계획수립품질 진단 수행품질진단 조직의 역할과 책임에 따라 수요기업 사업별 품질진단 수행■판매 데이터 품질 확보 조직의 역할과 책임판매 데이터 품질 확보 조직의 역할과 책임은 아래 표와 같음.구 분역할과 책임데이터 품질 총괄데이터 품질 정책에 따른 구체적인 품질 목표 및 추진 방향 설정품질 진단 계획 승인 및 진단 결과 확인품질 개선 계획 승인 및 개선 결과 확인데이터 생산소관 데이터에 대한 품질 이슈 관리소관 데이터에 대한 업무 규칙 도출업무 규칙 준수 및 점검소관 데이터와 관련한 품질 개선 수행데이터 품질 관리품질 기준 및 품질 지수 관리품질 측정 항목 관리품질 측정 대상 선정데이터 프로파일링 및 업무 규칙 도출품질 측정 수행측정 결과 및 개선 결과에 대한 보고데이터 지원 및 보안품질 측정 수행 지원품질 측정 결과 분석 지원품질 개선 활동 지원
활용사례(요약)
■활용 예시 및 성과㈜메디리타의 고객사와의 연구 활용 예시-당사는「멀티오믹스 네트워크 데이터베이스」와 이를 기반으로 하는 인공지능 솔루션MuN-AI를 활용하여 고객사들과의 공동연구 내지는 연구용역을 수행함.-①고객사가 제공한 화합물의 타겟 유전자와 적응증 발굴,②고객사가 제공한 타겟 단백질에 대한 신약 후보 물질 설계,③약물재창출 연구로 희귀질환치료 후보 물질 발굴에 성공함.-연구 활용 예시①타켓 및 적응증 발굴-목표:협력사 제공 화합물의 타겟 유전자와 적응증 탐색-진행:증명 완료②신약후보물질 디자인-목표:협력사 제공 타겟 단백질에 대한 신약 후보 물질 디자인-진행: in vitro평가 활성 입증 완료③희귀질환치료제 약물재창출-목표:희귀질환색소변성증(RP)의 신약후보물질 발굴-진행: in vitro평가 활성 입증 완료세포 실험 의뢰기간 포함10주 소요기존 방식 대비 약81%기간단축 효과step1.신약후보물질 발굴 프로젝트 시작(1주) -> step2. MuN-AI활용한 약물 제안(3주) -> step3. in vitro MTT assay test결과 확인(9주) -> step4. in vitro PCR test결과 확인

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