CJ 바이오사이언스는 지난 24일부터 3일간 일정으로 열린 한국미생물생명공학회(KMB) 학술대회에서 장내 미생물 기반 정밀 영양(Precision Nutrition) 분야 통합 플랫폼 기술을 공개했다고 26일 밝혔다.
CJ바이오사이언스에 따르면 이 발표의 핵심은 단순히 장내 미생물 구성을 읽고 분석하는 방식에서 벗어나 개인의 장내 생태계를 더 정밀하게 이해하고 특정 물질이 실제 장내에서 어떤 변화를 유도하는지 연구실에서 검증할 수 있는 '전주기 통합 플랫폼'을 완성했다는 데 있다.
CJ바이오사이언스는 자체 정밀 분석 플랫폼인 '이지엠'(Ez-Mx)을 활용해 한국인 정상인의 장내 미생물 데이터를 고해상도로 분석했다. 이를 통해 한국인의 장내 미생물 유형을 기존 3개에서 6개로 세분화하고 개인별 장내 환경의 차이를 정밀하게 해석했다. 또 유형별 대표 샘플을 활용해 특허 출원 중인 장 모사 플랫폼 'DIGEST'를 구축, 체외에서 인간의 소화 과정과 장내 미생물 환경을 재현하고 유익균 유효 물질을 점검할 수 있게 했다. 여기에 도입한 'DIGEST-Flow' 시스템은 장내 동적 흐름 환경에서 미생물 군집이 실시간으로 변화하는 과정을 연속 추적 관찰할 수 있게 지원한다.
CJ바이오사이언스는 이 체외 실험의 결과가 실제 사람의 몸에서 재현됐단 점이 중요하다고 강조했다. 186명을 대상으로 복합 식이 중재 임상 시험을 수행한 결과, DIGEST 시스템이 사전에 예측한 미생물 변화 패턴이 인체 임상에서도 일관되게 나타났다. 대규모 임상을 통해 장내 미생물 다양성 증가 및 페칼리박테리움, 비피도박테리움 등 핵심 유익균의 증식 효능을 정량적으로 증명했다. 머신러닝 기반의 반응성 예측 모델을 결합해 특정 솔루션이 누구에게 실제 효과적일지 사전에 예측 가능한 수준까지 기술력을 고도화했단 설명이다.
CJ바이오사이언스 관계자는 "기존 마이크로바이옴 업계의 서비스가 특정 시점의 미생물 상태를 '스냅샷'처럼 단순 관찰해 제품을 추천하는 가능성 제시 수준에 머물렀다면, CJ바이오사이언스는 체외 실험부터 인체 임상 검증, 그리고 AI(인공지능) 예측까지 한 번에 연결하는 독보적인 기술적 장벽을 구축했다"고 말했다.
또 "이 플랫폼의 핵심은 단순 추천 모델이 아니라, 특정 식품이나 영양소를 투여했을 때 실제 효과를 낼 수 있는지 사전에 검증하고 개인별 반응성까지 예측할 수 있는 '실증 플랫폼'이라는 점"이라며 "장 건강 관리뿐 아니라 비만 치료제(GLP-1) 부작용 완화, 대사질환 등 다양한 영역에서 정밀 헬스케어의 새로운 기준이 될 것"이라고 말했다.