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식품의약품안전처

환자 의료정보 연계 다중 오믹스 기반 맞춤형 약물반응 연구 논의

식약처, 맞춤형 약물반응 예측 평가기술 포럼 개최

식품의약품안전처(처장 오유경) 소속 식품의약품안전평가원(강석연)은 다중 오믹스* 의료 빅데이터를 활용한 우수 연구 사례를 공유하고 개인 맞춤형 약물반응 예측평가 기술 연구에 대한 추진 방향을 논의하기 위한 ‘환자 의료정보 연계 다중 오믹스 기반 맞춤형 약물반응 예측 평가기술 연구 포럼’을 2월 14일 서울대학교병원 의생명연구원(서울시 종로구 소재)에서 개최한다고 밝혔다.


 포럼에서는 업계, 학계 전문가가 참여하여 ▲국내 병원 기반 코호트 구축 주요성과 ▲유전체·단백체·대사체 연구 현황 ▲임상 빅데이터 분석의 국내외 전망 및 활용 등에 대한 전문가 발표와 환자 맞춤형 약물반응 예측 평가기술 개발연구 추진 방향 등에 대한 패널토론을 진행한다.
노재영 기자의 전체기사 보기

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행정

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심평원 경기남.북부본부, 경기도 의약단체장 간담회...무슨 말 오갔나 건강보험심사평가원 경기남부본부(본부장 김태성)와 경기북부본부(본부장 신소연, 이하 경기북부본부)는 20일 도내 보건의료계와의 현장 소통 및 상호 협력을 위한 경기도 의약단체장 간담회를 공동 개최했다. 이번 간담회에는 경기도의사회 등 5개 의약단체장 및 경기도청 보건건강국장, 국민건강보험공단 인천경기지역본부장이 참석했으며, 진료경향 개선이 필요한 선별집중심사 항목 등 최신 심사 정보를 공유하고, 지역의료 현안에 대한 협력 방안을 논의했다. 특히 이번 간담회는 심사 정보에 대한 이해도를 높이고 의료현장의 다양한 의견을 직접 청취함으로써, 정책과 현장 간의 소통을 강화하는 의미 있는 자리로 평가된다. 김태성 경기남부본부장은 “이번 간담회는 다양한 심사 정보를 제공하고 의료 현장의 목소리를 경청할 수 있는 뜻깊은 자리였다”며, “앞으로도 지역의료계와의 지속적인 논의를 통해 상호 이해를 높이고 협력을 강화해 나가겠다”고 밝혔다.
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제약ㆍ약사

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티씨노, 다나파버 암연구소 종양학자 SAB 영입 티씨노바이오사이언스(대표 박찬선)는 하버드 의과대학 교수이자 다나파버 암연구소(Dana-Farber Cancer Institute) 로우 흉부종양센터(Lowe Center for Thoracic Oncology) 소장인 데이비드 바비(David Barbie) 박사를 과학자문위원회(Scientific Advisory Board, SAB) 위원으로 영입했다고 22일 밝혔다. 바비 박사는 KRAS 돌연변이 암과 선천면역 기반 항암 연구를 수행해온 종양학자로, 다나파버 암연구소 응용암과학 벨퍼센터(Belfer Center for Applied Cancer Science) 부소장과 브로드 연구소(Broad Institute) 준회원을 겸직하고 있다. 하버드대학교와 하버드 의과대학을 졸업했으며, 현재 연구실을 운영하면서 폐암 환자 진료를 병행하고 있다.
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의료·병원

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서울대병원, 네이처 인덱스 ‘2026년 암 연구 선도 의료기관’ ...1위·세계 67위 서울대병원(병원장 김영태)은 지난 15일 발표된 ‘네이처 인덱스 2026 암: 선도적인 200대 의료기관(Nature Index 2026 Cancer: Leading 200 healthcare institutions)’ 평가에서 국내 1위(세계 67위)를 기록했다고 밝혔다. ‘네이처 인덱스’는 평판을 기준으로 엄선된 수준 높은 자연과학 및 보건과학 분야 주요 학술지에 게재된 논문을 바탕으로 기관별 연구 기여도를 추적·분석하는 글로벌 연구 경쟁력 지표다. 평가는 논문 수(Count)와 함께 각 저자의 지분을 소수점 단위로 반영한 기여도(Share)를 활용해 산출되며, 이를 통해 고품질 연구 성과와 협력 수준을 종합적으로 보여준다. 이번 평가에서 서울대병원은 2021년부터 2025년까지 암 연구 분야 기여도 35.73, 관련 논문 수 231편, 전체 연구 대비 비중 31.3%를 기록하며 국내 선두 자리에 올랐다. 이러한 글로벌 성과의 배경에는 인공지능(AI), 세계적 수준의 임상시험 역량, 차세대 세포 치료 기술이 결합된 혁신적인 연구 생태계가 자리하고 있다. 우선 서울대병원은 임상 워크플로우를 조율하는 에이전트 플랫폼 ‘SNUH.AI’와 한국 의료 환경에 맞춘