CJ바사, 장내 미생물 기반 '정밀 영양 통합 플랫폼' 전격 공개

(CJ바이오사이언스 제공)
(CJ바이오사이언스 제공)

(서울=뉴스1) 김정은 기자 = CJ바이오사이언스(311690)는 지난 24~26일 개최된 한국미생물생명공학회(KMB) 학술대회에서 장내 미생물 기반 정밀 영양 분야의 혁신적인 통합 플랫폼 기술을 전격 공개했다고 26일 밝혔다.

이번 발표의 핵심은 단순히 장내 미생물 구성을 읽고 분석하는 기존 방식을 넘어 개인의 장내 생태계를 정밀하게 이해하고 특정 물질이 실제 장내에서 어떤 변화를 유도하는지 연구실 내에서 높은 수준으로 모사하고 검증할 수 있는 전주기 통합 플랫폼을 완성했다는 점이다.

이를 위해 CJ바이오사이언스는 자체 정밀 분석 플랫폼인 'Ez-Mx'(이지엠)을 활용해 한국인 정상인의 장 내 미생물 데이터를 고해상도로 분석했다.

공공 데이터베이스 대비 약 3배 많은 종(Species) 수준의 미생물 동정이 가능한 이 기술을 통해 연구진은 한국인의 장내 미생물 유형을 기존 3개에서 6개로 세분화하고 개인별 장내 환경의 차이를 정밀하게 해석해 냈다.

유형별 대표 샘플을 활용해 특허 출원 중인 장 모사 플랫폼 'DIGEST'를 구축, 체외에서 인간의 소화 과정과 장내 미생물 환경을 완벽히 재현하고 유익균 유효 물질들을 대량 스크리닝할 수 있게 했다.

여기에 도입된 'DIGEST-Flow' 시스템은 장내 동적 흐름 환경에서 미생물 군집이 실시간으로 변화하는 과정을 연속 추적 관찰할 수 있도록 지원한다.

가장 주목할 부분은 이 체외 실험 핵심 결과가 실제 사람의 몸에서도 재현되었다는 점이다. 186명을 대상으로 복합 식이 중재 임상 시험을 수행한 결과, DIGEST 시스템이 사전에 예측한 미생물 변화 패턴이 인체 임상에서도 일관되게 나타남을 확인했다.

대규모 임상을 통해 장내 미생물 다양성 증가 및 페칼리박테리움, 비피도박테리움 등 핵심 유익균의 증식 효능이 정량적으로 증명됐으며 머신러닝 기반의 반응성 예측 모델을 결합해 특정 솔루션이 누구에게 실제 효과적일지 사전에 예측 가능한 수준까지 기술력을 고도화했다.

CJ바이오사이언스 관계자는 "이번 플랫폼의 핵심은 특정 식품이나 영양소를 투여했을 때 실제 효과를 낼 수 있는지 사전에 검증하고 개인별 반응성까지 예측할 수 있는 실증 플랫폼이라는 점"이라며 "비만 치료제(GLP-1) 부작용 완화, 대사질환 등 다양한 영역에서 정밀 헬스케어의 새로운 기준이 될 것"이라고 밝혔다.

한편 CJ바이오사이언스는 장내 미생물(마이크로바이옴)을 활용한 신약과 맞춤형 헬스케어 기술을 개발하는 CJ그룹 계열 바이오 기업이다.

1derland@news1.kr