신테카바이오 사업보고서 (2018.12)
II. 사업의 내용

㈜신테카바이오는 2009년에 설립된 바이오 벤처회사로서 2014년 한국전자통신연구원(ETRI)의 '유전자 검사 전용 슈퍼컴퓨팅' 기술을 출자 받은 연구소 기업입니다.

빅데이터 기반 알고리즘 개인유전체맵플랫폼 기술(PMAP)을 보유하고 있으며, in silico 에 기반한 유전체 빅데이터 연구소 기업으로 고성능 고효율의 슈퍼 컴퓨터를 이용한 유전체 분석과 대량의 바이오 데이터를 관리 및 분석할 뿐 아니라, 유전체 빅데이터 분석을 통해 다양한 기업, 연구소, 병원의 맞춤의학에 기반한 신약개발, 임상연구를 지원하는 모델로 새로운 분야를 개척하고 있습니다.'유전질환검사 스크리닝' 기술로 정부가 인증하는 보건신기술(NET, New Excellent Technology)을 획득하였으며, 현재 본사 대전 유전체데이터통합센터와 서울 R, 서울 비즈니스센터 및 청주 슈퍼컴센터로 운영되고 있습니다.

1. 사업의 개요 글로벌 의약품 시장은 연 1,200조원 규모의 거대 시장으로, 향후 연 4~7% 내외의 성장이 기대되는 유망 시장으로 손꼽히고 있으며, 글로벌 제약 업계의 신약을 위한 연구개발에 대한 투자 규모 또한 꾸준히 증가하고 있습니다. 신약 연구개발 비용은 2015년 $1,498억에서 연간평균 2.8% 증가해 2022년 $1820억에 이를 전망입니다. 뿐만 아니라, 신약 허가 1건당 연구개발 비용은 평균 $24억에 달합니다.신약 연구개발 분야는 대표적인 고위험, 고수익 분야로 매우 높은 불확실성을 가지고 있습니다. 해당 분야의 경우 오랜 시간과 큰 규모의 투자에도 불구하고 기술적 구현 가능성조차 불확실한 특성을 지닙니다. 뿐만 아니라, 신약 개발에 성공한다고 하더라도 시장으로 연계되는 확률도 저조한 것이 특징입니다.신약 개발의 사례를 살펴보면, 5,000여 개 이상의 신약 후보물질 중에서 단지 5개만이 임상 단계에 진입하고, 그 중에서 최종적으로 단 하나의 신약만이 판매허가를 받는 것이 현재 상황이며, 최근에는 신약개발에 대한 실패 위험은 점점 더 높아지고 있습니다. FDA 허가를 위해 소요되는 임상 기간도 1990-1994년 동안 평균 4.6년에서 2005-2009년 동안은 7.1년으로 늘어난 것으로 보고되고 있습니다. 또한, 신약 연구개발 분야는 실패 위험이 높고, 오랜 개발 기간과 막대한 비용을 필요로 하기 때문에, 초기 연구개발 단계에서의 효율성과 효과성이 제약 산업의 지속가능성을 위해 가장 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 국내 의약품 시장 또한, 우리나라의 주력 수출산업인 반도체, 자동차, 조선 시장 합계 (약 1,100조원)를 넘는 규모로, '21년에는 최대 1.5조달러(약 1,800조원) 규모로 성장할 것으로 기대되고 있습니다. 그러나, 단 하나의 글로벌 신약 창출을 위해 10년 ~15년 가량의 오랜 시간과 1조원 이상의 막대한 비용을 투자해야 하며, 그에 비하여 성공 확률도 매우 낮다는 것이 그간 글로벌 시장 진출에 높은 진입장벽으로 작용하였습니다. 이로 인해 국내 제약사는 글로벌 기업에 비하여 영세한 편이며, 이는 낮은 연구개발 투자로 이어져 고부가가치 신약개발에 어려움을 겪고 있는 실정 입니다.이 상황에서 사이버 세계에서의 인공지능의 활용은 필연적이라고 할 수 있습니다. 인공지능(Artificial Intelligence)이란, 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 기계나 소프트웨어를 통해 구현한 기술입니다. 헬스케어에서 인공지능 시스템을 활용에 관한 글로벌시장은 인공지능 헬스케어시장은 연평균 40% 이상 고성장 할 것으로 예상되고 있습니다(Frost). 의약품 고유의 특성 때문에 전적으로 실험을 배제하고 인공지능만을 활용하는 것은 불가능하지만, 모든 경우를 다 실험하고 증명해야 하는 기존의 비용이 많이 소요되는 연구 방식에 큰 도움을 줄 수 있습니다. 즉, 인공지능을 통해 방대한 데이터를 취합하고 분석함으로써 임상시험을 최적화시키고 부작용이나 작용기전을 예측하고 분석하는 등 신약개발에서 필요한 과정을 단축시킬 수 있습니다. 또한, 인공지능은 치료중심에서 예측 및 예방 중심으로 의료 및 제약 부문의 패러다임을 전환시킬 것으로 예상됩니다. 진단 과정의 효율화 뿐만 아니라 의료 데이터의 활용도를 제고시키고 신약의 개발 기간을 단축시키는 등 혁신적인 변화가 예상됩니다. 인공지능을 활용한 헬스케어 혁신 생태계에서 바이오기업은 헬스케어 IT 기업들이 분석할 수 있는 과학적, 임상적 연구 데이터를 제공하는 한편, 분석 결과를 활용해 맞춤의료기술을 개발하는 결정적 역할을 담당하고 있습니다. 헬스케어 IT 기업은 이러한 데이터를 분석함으로써 환자와 의료진에 첨단 치료 기술과 질환 관리(Disease Management)를 위한 정보를 제공합니다. 인공지능을활용한 분석 결과는 진단 기관 및 병원에 더 정확하고 효율적으로 질환에 대한 정보를 제공함으로써, 치료 결과를 향상시키고 제약사의 신약개발을 가속화합니다. 제약 업계 내의 인공지능 기술 접목은 신약 개발 과정에서 소요되는 시간과 비용을 줄이는 데에 기여할 수 있습니다. 시간과 비용을 줄일 수 있게 된다면, 경쟁 상대보다 먼저 신약을 출시할 수 있고 이익 발생 시점을 앞당길 수 있어, 더 많은 금전적 이득을 얻을 수 있을 것으로 기대됩니다.헬스케어 비용을 얼마나 효과적으로 감축시킬 수 있느냐가 향후 인공지능(A.I.) 기반 헬스케어 발달의 방향과 속도에 결정적 영향을 미칠 것으로 전망됩니다. 미국의 경우, 연간 전체 헬스케어 비용의 3분의 1에 해당하는 1조 달러 이상이 과도한 치료, 불필요한 의료진 진찰, 치료 실패 등으로 낭비되고 있는데 환자와 의료진 간의 효과적인 매칭, 건강정보 통합을 기반으로 한 환자 특성 파악, 치료를 위한 최선책 제안, 치료 결정 보조 등 데이터 분석을 기반으로 한 인공지능 기술이 다양한 측면의 치료 비용을 감축시켜줄 것으로 기대되고 있습니다. 가. 산업의 특성 및 성장성(1) 유전체 분석인류는 지난 100년간 물리학, 화학, 전산학 등의 분야에서 눈부신 발전을 이루었으며, 특히 DNA 시퀸싱(Sequencing) 기술, 컴퓨터 기술 및 인터넷의 발전은 생명과학의 제반 분야에 걸쳐 큰 파급효과를 가져왔습니다. 특히, 2000년대에 이루어진 인간게놈지도의 초안 공개는 유전체(Genome) 시대의 서막을 알리는 역사적 사건임과 동시에 살아있는 생물을 정보(Data)로 보는 시대에 접어들게 하는 중요한 계기가 되었습니다.유전체 정보는 생물체의 설계도와 같은 것으로 진화 및 생로병사와 같은 다양한 생명현상의 원리가 담겨 있는 중요한 정보이면서, 동시에 건강과 질병에 직결된 정보를 포함하고 있으므로, 향후의 의학 발전에 결정적인 영향을 미칠 것으로 예상되고 있습니다. 2000년대 중반의 차세대유전체서열기술(Next Generation sequencing, NGS)의 출현은 유전체정보의 대중화를 이끄는 시작점이 되었습니다. 그 이후 유전체 정보 의미를 해석하기 위한 경쟁이 전 세계적으로 치열하게 진행되고 있으며, 가까운 미래에는 개인의 유전적 정보에 기반을 둔 개인별 맞춤의료 시대가 열릴 것으로 기대되고 있습니다. 유전체 분야의 기술발전이 정밀의료 산업의 성장을 촉진할 것으로 전망되는 가운데 빅데이터 분석, A.I. 등 첨단기술을 활용할 수 있는 역량이 핵심적인 성공요인이 될 것으로 예상됩니다.정밀의료란 다양한 요인과 질병의 생물학적 근거를 파악하여 질병과 예후를 통합함으로써 환자에게 가장 적합한 헬스케어 서비스를 제공하는 새로운 개념 질병의 생물학적인 원인규명을 위해 환경, 행동, 사회경제적 생활방식, 영양상태등의 외부요인 및 후성유전학 개념을 포함한 다중오믹스, 실시간 모니터링, 임상정보 등 다양한 요인과 정보를 적용하는 의료방식을 뜻합니다. 세계 각국의 주요 기관별로 정밀의료에 대한 정의가 소폭 상이하나, 유전,환경,임상 등 다양한 정보에 근거하여 보다 정확한 질병 진단, 치료와 예방이 가능하게 된다는 헬스케어 서비스라는 점에서 공통점을 보유하고 있습니다.국내에서는 일반적으로 유전체, 진료, 임상, 생활습관 정보 등을 통합 분석하여 환자 특성에 맞는 적합한(맞춤형) 의료서비스를 제공하는 것으로, 진료의 정확도와 치료 효과를 동시에 높일 수 있는 새로운 의료 패러다임으로 정의되고 있습니다.

(2) 신약개발 AI글로벌 제약 업계의 신약개발 투자 규모는 꾸준히 증가하여 2015년 $1,498억에서연간평균 2.8% 증가해 2022년 $1,820억에 이를 전망입니다.

출처: Evaluate(2016)인공지능은 전문가의 연구개발 프로세스를 최적화 하고 개발을 가속화시켜, 초기 약물 후보군 발견에 필요한 시간과 비용을 최소화할 것으로 예상됩니다. 신약 1개를 개발하는 데 걸리는 시간은 평균 15년입니다. 한국제약바이오협회 자료에 따르면 5,000~1만여개 신약 후보물질 가운데 전 임상시험, 즉 동물시험에 들어가는 물질 10~250개를 선정하는 데 5년 가량이 소요됩니다. 전 임상시험 과정을 통해 임상시험에 들어갈 물질을 9개 정도로 추리는 데에 추가로 약 2년, 의미있는 물질 1개를 발견하고자 1상, 2상, 3상 시험을 거치는 데 약 6년, 미국 식품의약국(FDA)로부터 신약판매 허가를 받는 데 약 2년 등 총 15년이 걸리는 것입니다.연구개발에 들어가는 비용 또한 천문학적입니다. 생명공학정책연구센터 자료에 따르면 미국 제약사들은 지난 15년간 신약 개발에 약 520조 원을 투입한 것으로 나타났습니다. 이는 항공 산업의 5배, 컴퓨터 산업의 2.5배에 이르는 수준입니다. 많은 글로벌 제약사가 신약 개발에 투자를 아끼지 않고 있지만 성공하는 경우는 극히 그나마 전임상시험 단계에서 실패한다면 임상시험에 들어가는 막대한 비용을 줄일 수 있어 불행 중 다행일지도 모릅니다. 임상 3상까지 도달해 신약 개발 성공을 눈앞에 두고 좌절하는 사례도 적잖은데, 이 경우 많게는 수조 원의 연구개발비를 날릴 수 있어 신약 개발은 대표적인 고위험-고수익 사업으로 꼽힙니다.이런 가운데 몇 해 전부터 인공지능을 활용한 신약 개발 방식이 전 세계적으로 각광받고 있습니다. 최근 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 주요 정보기술(IT) 기업들이 이를 바이오헬스 산업에 적용하는 사례가 늘었고, 나아가 신약 개발에도 접목하고 있습니다. 물론 인공지능 컴퓨터가 사람을 대상으로 한 임상시험을 대체할 수는 없습니다. 그러나 사람이 기존 자료를 일일이 검색하고 모든 경우의 수를 실험하면서 증명해야 하는 기존 방식을 획기적으로 개혁해 비용과 시간을 줄이는 데 크게 기여할 수 있습니다. 이미 글로벌 제약사들은 인공지능을 이용한 신약 개발에 착수하였습니다. 대표적으로 미국 제약사 화이자는 인공지능으로 면역항암제 신약 개발에 착수했고, 이스라엘 제약사 테바는 AI로 호흡기와 중추 신경계 질환은 물론, 만성질환 약물 복용 후를 분석해 신약 개발에 들어갔습니다.

[글로벌 대형 제약사 활동 내용]

회사명	인공지능(회사/제품)	중점 분야

얀센	BenevolentAI/BenevolentAI	임상단계 후보물질에 대한 평가 및 난치성 질환 타겟 신약 개발

화이자	IBM/Watson	신약탐색용 왓슨(Watson for Drug Discovery)을 보유한 암 관련 데이터학습 및 분석에 활용 및 면역항암제 신약 개발

산텐	twoXAR/DUMA	녹내장 신약개발

테바	IBM/Watson	호흡기 및 중추 신경제 질환 분석, 만성질환 약물 복용 후 분석(약 2억 명 상당의 부작용 사례, 추가 적응증 분석) 및 신약개발

머크	Atomwise/AtomNet	신약후보물질 탐색※인공지능을 활용하여 에볼라에 효과 있는 신약 후보 2개발견

노바티스	INSILICOMEDICINE/GEROSCOPE	신약후보물질 탐색

매출기준 상위 제약사를 중심으로 신약 연구개발 비중이 늘어나고 있으나, 글로벌 제약사에 비해 규모가 크지 않아 블록버스터급 신약개발 분야는 미진한 편입니다.

신약 개발시에는 질병의 발병에 관계하는 단백질 등을 변화시킬 수 있는 신약후보를 찾는 것이 관건입니다. 개발 착수에서 제품화까지 일반적으로 10년이 넘게 걸리며, 마지막 임상시험 단계에서 문제가 생겨 중단되는 경우도 많습니다. 인공지능을 활용하면 의약품의 특성 때문에 실험을 완전하게 대체하는 것은 불가능하지만, 모든 경우를 다 실험하고 증명해야 하는 기존의 비용이 많이 소요되는 연구 방식을 개혁할 수 있습니다.일반적으로 신약 개발을 위해 한 명의 연구자가 조사할 수 있는 자료는 한 해에 200~300여건에 그치지만, 인공지능은 한 번에 100만 건 이상의 논문을 탐색할 수 있고, 동시에 400만 명이상의 임상 데이터를 분석할 수 있습니다. 인공지능이 발달하여 신약개발에 본격적으로 활용되면, 미래에는 소수의 연구원만으로도 비용과 기간을 대폭 줄여 블록버스터 약물을 개발할 수 있을 것으로 전망됩니다. 또한 동일한 인공지능을 사용할 경우에도 먼저 개발한 회사가 특허를 등록할 수 있습니다. 그리고 제약사가 신약을 개발하지 않고 라이선스를 구매하여 판매에 전담하는 새로운 사업모델도 등장할 것으로 전망 됩니다.

2. 주요제품의 개발 현황

가. 정밀의료 서비스 당사의 정밀의료 서비스 사업은 당사만의 유전체 빅데이터 플랫폼 기술 (PMAP)에 기반합니다. 당사의 PMAP은 분자진단 기술을 활용하고 슈퍼컴퓨터 기반 생물정보처리를 합니다. 이를 통해 수천명과 개인간의 유전체를 비교분석하여 개인별 질병 감수성을 찾아 질병 치료 및 예방에 활용합니다. (특허등록, 보건복지부 보건신기술 인증) 또한, 유전체 데이터를 3개 (유전형질, 대립유전자 깊이, 하플로타입)의 서로 다른 데이터베이스에 통합색인하고 암 및 희귀성 질환 등에 대한 유전체 스크리닝을 통하여 유전, 질병감수성, 표현형질 정보 등을 제공합니다. 이렇게 대규모 유전체 데이터 분석을 위한 확장성을 보유하고 맞춤화 하여 정확하고 빠른 분석이 가능하도록 합니다.

2018년 당사는 인하대병원과 정밀의료센터 협업계약을 통해 인하대병원 암환자들을 대상으로NGS-ARS서비스 (차세대염기서열 분석 자동보고시스템) 의 상용화를 시작하였습니다. 또한 12월에는 연세대 세브란스병원과도 희귀성질환 환자들을 대상으로 NGS-ARS서비스 협업계약을 체결함으로써, 정밀의료 서비스 사업을 지속적으로 확대해나가고 있습니다.

나. AI 신약개발 서비스

당사의 AI 신약개발 서비스 사업은 당사만의 인실리코 (In Silico) 플랫폼 기술에 기반합니다. 당사의 인실리코 기술은 AI를 활용하여 신약개발에 소요되는 비용 및 시간을 줄이고 신약승인 성공률을 향상시킵니다.

후보물질 발굴단계에서는 유효물질 후보를 스크리닝하고, 약물 리포지셔닝 등에AI를 활용 합니다.

신약개발의 후반부인 임상단계에서는 약물에 높은 치료효과가 예상되는 환자들의 유전적 특성에 따른 바이오마커를 발굴 및 환자계층화 등을 하는데 AI를 활용 합니다.

세부적으로는 신약개발의 세부단계 및 타겟질환 등에 따라 다양한 기술모듈 (Scan)을 활용하여, 신약개발 프로젝트별 특성에 맞는 ‘맞춤 신약개발 플랫폼’을 제공합니다.

CDRscan (Cancer Drug Response Scan 항암제반응성 스캔)	CDRscan 은 두 프로세스로 이루어져 있습니다. 1) 인실리코 기반의 초고속용 대용량 가상 스크리닝으로 타겟단백질에 잘 결합하는 약물후보를 선정해줍니다. 2) 유전체 정보를 기반으로 한 가상세포실험을 통해 세포 수준에서의 약물반응성을 예측합니다. 수퍼컴퓨터 인프라를 통해 1억개에 달하는 후보물질을 빠른 속도로 스크리닝할 수 있으며, 유전체 빅데이터의 활용으로 예측의 정확도를 크게 향상시켰습니다. 이러한 CDRscan 의 기능은 효율적인 신약후보물질 발굴 및 신약재창출에 쓰일 수 있습니다.

GBLscan (Genetic Biomarker Labelling Scan유전자마커레이블 스캔)	GBLscan 은 약물의 반응성을 예측할수 있는 유전자 바이오마커를 찾아주는 기능을 합니다. 하나의 유전 변이에 국한되지 않고 여러 변이의 조합을 조사함으로써 바이오마커 발굴의 정확도와 가능성을 높였습니다. 검증된 약물 반응성 바이오마커는 허가받은 약물의 새 적응증을 위한 동반진단에 활용될수 있습니다.

PGXscan (Pharmacogenetics Scan 약리유전체 스캔)	PGXscan 은 정확도를 획기적으로 높인 하플로타입(Haplotyping) 분석으로 위험도가 높은 약물부작용 및 약물대사에 관련된 유전자 변이를 찾아줍니다. 빅데이터분석을 통한 하플로타이핑은 모든 임상실험단계에서 활용될 수 있습니다. 임상실험 참가자들이 안전하게 실험에 참여할 수 있도록 도우며, 의약품 시판 후 분석에도 쓰일 수 있습니다.

PTscan (Patient Stratification Scan 환자계층화 스캔)	PTscan 은 치매, 파킨슨병, 우울증 등 복합질환관련 유전자 패턴을 분석해줍니다. 복합질환은 여러 유전요인이 복잡하게 작용하여 일반적인 분석법으로 분석이 불가능한 질환입니다. 이 질환과 관련된 유전체 패턴을 빅데이터와 인공지능 알고리즘으로 발견, 정밀한 환자계층화를 가능하게 하여 신약개발 임상실험의 성공률을 높여줍니다.

DRIVERscan (Driver Mutation Scan 드라이버변이 스캔)	DRIVERscan 은 개인에게서 발견되는 수많은 유전변이들 중 암 또는 희귀질환을 유발하는 변이를 찾아줍니다. 인공지능 딥러닝을 기반으로, 알려진 질병유발변이 및 신규 유발변이를 정확하게 예측할 수 있습니다.

당사는 2016년 카이노스메드 (환자계층화), 2017년 CJ헬스케어 (후보물질 도출)에 이어 2018년에도 JW중외제약과 AI를 활용한 신약개발 협업프로제트를 신규로 계약하는 성과를 도출했습니다 (바이오마커 발굴). 이렇듯 당사는 신테카바이오만의 고유한 인실리코 플랫폼 기술을 활용하여 실제 신약개발 환경하에서 수익모델을 가시화하고 업계에서 인정받는 레퍼런스를 축적해나가고 있습니다.

3. 매출에 관한 사항(단위 : 원)

사업부문	매출유형	품 목	제10기	제9기	제8기

PMAP,Insillico	용역매출	분석서비스	수 출	-	-	-

내 수	286,582,471	43,484,849	55,272,727

합 계	286,582,471	43,484,849	55,272,727

합 계	수 출	-	-	-

내 수	286,582,471	43,484,849	55,272,727

합 계	286,582,471	43,484,849	55,272,727

4. 주요 원재료에 관한 사항 당사는 AI를 기반으로 유전체분석 및 신약개발을 영위하는 업종 특성상, 원재료가 존재하지 않습니다. 5. 생산 및 설비에 관한 사항 본 보고서 작성기준일 현재 당사는 실질적으로 생산을 하고 있지 않음에 따라 생산능력, 생산실적 및 가동률에 대한 내용은 기재되지 않습니다. 다만, 본 보고서 작성기준일 현재 연구 및 개발용으로 자체 보유 중인 주요 연구용 설비는 다음과같습니다.

연구 시설 장비명	규격	수량	용도	도입시기

IBM 서버	Intel Xeon E5620s 2.4GHz/8Core	100	인실리코 계산용	2015

HP 서버	Intel Xeon E5520s 2.3GHz/12Core	60	인실리코 계산용	2015

Intel 서버	Intel Xeon E5-2620s v3s 2.4GHz/12Core	10	인실리코 계산용	2015

Dell 서버	Intel Xeon E5-2630v2s 2.6GHz/12Core	4	인실리코 계산용	2014

스토리지 서버	Intel Xeon E3-1231 v3 3.4GHz/4Core	10	인실리코 계산용	2015

GPU	NVIDIA P104-100	100	인실리코 계산용 (인공지능)	2018

GPU	NVIDIA RTX 2080TI	5	인실리코 계산용 (인공지능)	2018

6. 수주에 관한 사항 당사는 본 보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 7. 위험관리 당사는 글로벌 영업활동을 수행함에 따라 달러화 및 유러화의 환율변동에 따른 환리스크가 발생할 수 있습니다. 당사는 현재 환리스크와 관련된 특별한 대책을 마련하고 있지는 않으나, 향후 환율변동에 따른 환위험이 최소화될 수 있도록 주기적인 모니터링 및 이에 대한 대책을 다각적으로 검토할 계획입니다. 8. 경영상의 주요계약

계약일	계약상대	계약목적 및 내용

2016.11.30	(주)카이노스메드	파킨슨병치료제 공동연구

2017.11.02	연세대학교 세브란스병원	유전자검사실 협업 계약

2017.11.29	(주)씨제이헬스케어	신규활성물질 발견에 관한 연구

2018.05.30	인하대학교 의과대학 부속병원	정밀의료센터 협업 계약

2018.10.01	제이더블유중외제약(주)	신약개발 협업계약

* 계약 세부내용의 경우 영업기밀에 해당되므로 계약 세부 내용을 기재하지 않았습니다. 9. 연구개발활동 가. 연구 개발 조직

나. 연구개발비용(단위 : 원)

과 목	제10기	제9기	제8기	비 고

연구개발비용 계*	1,811,125,417	1,392,182,000	-	-

(정부보조금)	95,891,417	-	-	-

연구개발비 / 매출액 비율
[연구개발비용계÷당기매출액×100]	632%	3202%	-	-

*정부보조금(국고보조금)을 차감하기 전의 연구개발비용 지출총액을 기준으로 산정 당기와 전기는 K-IFRS 기준이고, 전전기는 일반기업회계기준으로 제8기는 생략합니다. 다. 연구개발 실적

전담부처	사업명	과제명	사업기간	연구비

한국산업기술평가관리원	산업융합원천기술개발사업	차세대 생명정보 분석을 위한 생물정보학 플랫폼 개발	2011.06.01~2014.05.31	430,000 천원

중소기업기술정보흥원	서비스연구개발사업	바이오메디컬 고부가가치 분석워크플로우 서비스 시스템 개발	2011.07.01~2012.06.30	145,900 천원

보건산업진흥원	차세대맞춤의료유전체사업단	아웃소싱 통합유전체자원의 분석·가공·가시화 및 임상 유전체 분석 고도화 지원	2013.04.01~2014.03.31	120,000 천원

보건산업진흥원	유전체자원통합분석 지원센터	유전체자원 통합 및 개방형 플랫폼 개발 및 활용	2014.04.01~2015.03.31	130,000 천원

미래창조과학부	특구기술사업화사업	바이오특화용 ETRI 마하슈퍼컴기반 차세대유전체 맞춤의료서비스시스템 개발	2014.06.18~2016.06.17	800,000 천원

식품의약품안전처	용역연구개발과제	컴퓨터기반 임상시험(ISCT) 모델링 개발 연구	2018.02.01~2020.11.30	385,000 천원

산업통상자원부	바이오산업핵심기술개발사업	선행공통데이터모델기반 분산형 바이오헬스 통합 데이터망 구축 기술 개발	2018.04.01~2020.12.31	36,685 천원

중소기업기술정보진흥원	산학연협력 기술개발사업	EGFR 길항제의 동반진단 바이오마커 및 검증 시스템 개발	2018.06.01~2019.05.31	170,400 천원

산업통상자원부	산업기술혁신사업	의료AI 개발을 위한 임상 유전체 데이터 공유 및 저장 기술 표준화	2018.06.01~2020.12.31	138,741 천원

정보통신기술진흥센터	혁신성장 청년인재 집중양성사업	바이오 빅데이터 및 정밀의료 전문인력 집중 교육훈련 양성 과정	2018.08.01~2019.02.28	37,000 천원

10. 그 밖 에 투자의사결정에 필요한 사항

가. 지적재산권 보유 현황1)특허권

순번	출원일	등록일	명칭

1	2008.07.11	2009.01.19.	단일 데이터 검색을 위한 파일 생성 방법 및 단일 데이터 파일의 검색방법 그리고 단일 파일 검색을 위한 RAT파일의 저장된 기록매체

2	2013.04.16	2013.04.16	FILE GENERATION AND SEARCH METHODS FOR DATA SEARCH, AND DATABASE MANAGEMENT SYSTEM FOR DATA FILE SEARCH

3	2010.04.13	2010.11.18.	고집적인덱스 데이터베이스 및 쿼리 데이터의 검색과 연산기능 분할에 의한 그래픽 프로세서 기반 병렬분산 처리 시스템 및 방법

4	2010.11.18	2011.05.13.	군집 및 백본 데이터베이스 기반 바이오 메디컬 통합 정보 검색 방법 및 시스템

5	2011.08.16	2012.02.10.	상호 연계 가능한 다중 맵 생성을 통한 바이오메디컬 기능연관정보 제공 시스템 및 방법

6	2013.01.23	2014.05.22.	전체원자기반 고분자 복합체의 시뮬레이션 시스템 및 방법

7	2013.08.26	2014.11.05.	차세대 시퀀싱 데이터의 질병변이마커 검출 방법

8	2014.02.21	2015.07.31.	대립유전자의 바이오마커 발굴방법

9	2014.02.21	-	질병에 대한 약물 내성 유전체로부터 내성 원인 마커의 발굴방법

10	2015.12.28	2017.01.02	개인 전장 유전체의 유전변이정보를 이용한 질병원인 발굴 시스템

11	2015.12.28	2017.01.02	개인 전장 유전체의 유전변이정보를 이용한 유전형 분석 시스템및 방법

12	2015.12.28	2017.01.02	개인 전장 유전체의 유전변이정보를 이용한 생리활성변이 분석 시스템 및 방법

13	2016.07.29.	2017.12.29	휴먼 하플로 타이핑 시스템 및 방법

14	2017.12.28	-	휴먼 하플로타이핑 시스템 및 방법

15	2016.12.23	-	개인 유전체 맵 기반 맞춤의학 분석 플래폼 및 이를 이용한 분석방법

16	2017.12.31	2019.02.25	이종 특성정보 병합 데이터 기반 인공지능 딥러닝 모델을 이용한 약물 적응증 및 반응 예측 시스템 및 방법

17	2017.12.31	2019.02.14	개체군 유전체 염기서열 및 변이의 변환데이터에 대한 인공지능 딥러닝 모델을 이용한 바이오마커 검출 방법

18	2018.10.18	-	암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커, 이를 이용한 암 약물 반응성 판단 방법 및 이를 위한 암 약물 반응성 진단칩

19	2018.10.18	-	약물반응성, 유전자발현정보 및 복제수 변이를 이용한 기능하플로타이핑 방법 및 시스템

20	2019.03.12	-	분자동역학 기반 신생항원 및 면역반응 유도 예측 시스템

2) 상표권

순번	출원일	등록일	상표

1	2010.01.27	2011.07.07	신테카바이오 SyntekaBio (제36류, 개발금융상담업등 50건)

2	2010.01.27	2011.07.07.	신테카바이오 SyntekaBio (제42류, 백신과 약제 연구개발업등 41건)

3	2010.01.27	2011.07.07.	신테카바이오 SyntekaBio (제44류, 건강관리업등 11건)

4	2013.09.12	2014.07.22.	마하NGS (제42류 게임소프트웨어개발업등 20건)

5	2013.09.12	2014.07.22.	마하NGSpL (제42류, 게임소프트웨어개발업등 20건)

6	2016.02.18.	2016.11.08	PMAP (Personal Genome Map) (제9류 등 4개류 / 바이오칩등 72건)

7	2016.02.18.	2016.11.08	PTNS (Prenatal Test and Newborn Screening) (제9류 등 4개류 / 바이오칩등 72건)

8	2016.08.26.	-	TinyGenes (제09류, 제36류, 제42류, 제44류)

9	2016.08.26.	-	TinyGene (제09류, 제36류, 제42류, 제44류)

10	2016.08.26.	-	타이니진스 (제09류, 제36류, 제42류, 제44류)

11	2016.08.26.	-	타이니진 (제09류, 제36류, 제42류, 제44류)

12	2018.01.04	2018.11.12	cdrscan (제42류, 제44류)

13	2018.01.04	-	hlascan (제42류, 제44류)

14	2018.01.04	2018.11.12	ptscan (제42류, 제44류)

15	2018.01.04	2018.10.11	driverscan (제42류, 제44류)

16	2018.01.04	2018.11.12	ngsars (제42류, 제44류)

17	2018.01.04	2018.11.12	mahafsdx (제42류, 제44류)

18	2018.01.08	2018.10.11	resiscan (제42류,제44류)