식물 유전체 분석 스타트업 인포보스(손장혁, 박종선 공동대표)는 다양한 유전체분석 파이프라인 구축을 통해, 유전체데이터의 관리, 해독 그리고 유전자 예측 및 기능 분석을 통한 계통학적 분석, 발현 분석 등 다양한 유전체 분석이 가능한 GiS(Genome Information System)을 개발해 원스톱 서비스를 제공한다.

인포보스의 GiS는 다양한 식물이 만들어내는 2차 대사산물에 대한 다양한 유전자군 분석을 수행할 수 있도록 설계 됐으며 국내 자생 및 고유 생물자원에 대한 다양한 분석을 수행하여 80여 편의 논문을 게재 하는데 활용되어 왔다.

또한 표준화되지 못한 국내 자생종정보를 자체개발한 통합 데이터베이스 관리 시스템을 활용해 표준화 시켰고, 동의보감, 본초강목 등 산재된 식물의 유용성 정보 35,000 페이지 분량의 데이터를 디지털로 변환해 유용성 정보에 따른 식물 종들을 카테고리화 하여 각각의 식물종 유전체 데이터베이스를 기반으로 비교 유전체 분석결과와 비교 분석을 수행할 수 있는 원스톱 시스템을 구축했다. 

다양한 기능성 천연원료를 보다 효율적으로 탐색, 발굴하기 위해서는 식물자원의 2차대사산물의 생화학적 합성과정 (Biochemical pathway)정보를 결합하여, 식물자원이 생산할 수 있는 2차 대사산물의 예측 및 활용이 효율적으로 수행할 수 있는 시스템이 필요한데 인포보스의 Gene Family Identification  pipeline을 활용한 Meta_Pre-AI와 Meta-ISM을 개발했다.

Meta_Pre-AI는 유전체 정보에서 2차대사산물 생화학합성과정 정보를 연결하여, 식물자원이 생산할 수 있는 2차대사산물 후보를 유전체에 최적화된 인공지능(AI)을 활용하여 도출하는 파이프라인이다.  Meta-ISM은 예측된 2차대사산물의 함량(high-throughput) 수치화, 정량화 및 간략한 기능분석을 할 수 있는 최적화된 정보를 제공한다.

Meta_Pre-AI와 Meta-ISM을 활용하면, 수년에서 10년이상 걸려온 신약개발을 위한 천연원료 신물질 탐색 과정이 최대 4개월안으로 단축할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 특히, 기존의 신약 후보 물질을 찾기 위해서는 병의 치료를 위해 정확한 목표 (예, 키나에제 저해제)가 정해진 후에 이들을 in silico와 in vivo상태에서 검증을 하는 과정을 거치는데, 이 과정을 통해 만들어진 화학성분의 신약은 부작용을 동반하는 등 많은 단점을 가지고 있지만, 천연물질을 활용한 식품, 의약품, 화장품 개발은 안정성에 있어 우수하다는 것이 학계 정설로 전해지고 있다.

현재 인포보스는 한국정보화진흥원에서 주관하는 '2019 빅데이터 플랫폼 및 센터 구축사업 중 ‘산림빅데이터 플랫폼 분야의 유전체 빅데이터 부문의 센터사업자로 사업진행 하고 있다.