신약 개발 초기, '증거 축적' 방식 암 위험 평가로 동물 실험 대체 시도¶
원제목: The Alternative Approach for Carcinogenicity Risk Assessment: Accumulating Weight of Evidence in Early-StageDrug Discovery
핵심 요약
- 체외 시험, 동물 및 임상 데이터를 통합하는 증거 축적(WoE) 방식이 신약 개발 암 위험 평가에 도입되었음을 강조함.
- 인공지능(AI) 기반 세포 변환 분석 등을 포함한 다양한 체외 시험 방법 개발로 동물 실험 대체 가능성을 높였음을 제시함.
- 이러한 조기 암 위험 평가 방식이 신약 개발 결정에 도움을 주고 동물 복지 향상 및 비용 절감에 기여함을 설명함.
상세 내용¶
미국 식품의약국(FDA)과 국제의약품규제조화위원회(ICH)의 S1B(R1) 가이드라인은 신약 개발 과정에서 암 발생 위험을 평가하기 위해 '증거 축적(Weight of Evidence, WoE)' 방식을 도입하도록 권고하고 있습니다. 이 새로운 접근 방식은 기존의 2년 동안 진행되는 설치류(랫드) 대상 장기 동물 실험을 대체할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 기존의 동물 실험은 시간과 비용이 많이 소요될 뿐만 아니라 윤리적인 문제도 제기되어 왔기에, WoE 방식은 이러한 한계를 극복하기 위한 중요한 대안으로 떠오르고 있습니다.
본 연구에서는 이러한 암 위험 평가를 위해 다수의 체외 시험법을 통합한 포괄적인 WoE 구성 요소를 개발했습니다. 첫 번째 구성 요소는 '암 발생 위험 평가 패널'로, 유전독성이 없는 발암 물질을 효과적으로 식별하는 데 중점을 둔 핵심 분자 표적을 평가합니다. 이를 통해 발암 메커니즘을 규명하고, 기존에 잘 알려진 비유전독성 발암 물질을 정확하게 식별할 수 있습니다.
두 번째로 개발된 'AI 기반 세포 변환 분석(AI-assisted Cell Transformation Assay)'은 기존의 Bhas 42 CTA를 개선한 것입니다. 이 방법은 암 발생 잠재력을 객관적으로 평가하며, 알려진 발암 물질과 시험 대상 물질에 대한 결과를 참조 데이터와 비교 분석합니다. 일부 시험 물질에서 예상과 다른 촉진 활성이 관찰되기도 했지만, 표준 물질과의 검증을 통해 분석의 효율성과 객관성을 크게 향상시켰습니다.
세 번째 구성 요소는 '핵 호르몬 수용체 패널'로, 호르몬이 세포에 미치는 영향을 분석합니다. 이러한 호르몬 프로파일은 암 발생 위험뿐만 아니라 환경에 미치는 영향까지 예측하는 데 유용한 정보를 제공합니다. 네 번째로 'BioMAP' 시스템은 다양한 독성 신호를 평가하기 위한 표현형 지문(phenotypic fingerprint)을 생성합니다. 이를 통해 더 넓은 범위의 세포 반응을 이해하고 잠재적인 독성을 조기에 파악할 수 있습니다.
이러한 WoE 접근 방식을 통해 신약 개발 초기 단계에서 암 발생 위험을 조기에 식별할 수 있게 되어, 정보에 기반한 의사 결정을 지원합니다. 이는 ICH S1B(R1) 가이드라인 및 FDA 현대화법(FDA Modernization Act)의 정신과 일치하는 것으로, 다양한 체외 시험법과 기타 데이터를 결합하여 전통적인 동물 실험을 대체하려는 노력의 일환입니다. 이러한 효율적이고 비용 효과적인 전략은 강력한 위험 평가를 유지하면서도 동물 복지를 증진하고 동물 실험 모델에 대한 의존도를 줄이는 데 기여할 것입니다.
편집자 노트¶
이번 발표는 신약 개발 과정에서 가장 중요하면서도 어려운 단계 중 하나인 암 발생 위험 평가에 대한 혁신적인 접근법을 제시하고 있습니다. 특히, 전통적으로 오랜 시간과 비용을 투자해야 했던 2년 주기 랫드 생체 실험을 대체하기 위해 다양한 체외 시험 방법과 인공지능(AI)을 결합한 '증거 축적(WoE)' 방식을 채택했다는 점이 주목할 만합니다. 이는 단순히 동물 실험을 줄이는 것을 넘어, 보다 빠르고 객관적인 데이터 분석을 통해 신약 후보 물질의 안전성을 조기에 확보하려는 의도로 해석됩니다.
일반 대중 입장에서는 이 소식이 먼 미래의 이야기처럼 들릴 수 있지만, 실상은 우리가 복용하게 될 신약의 안전성과 직결됩니다. 암 발생 가능성은 신약 개발에서 가장 치명적인 부작용 중 하나로, 이를 조기에 정확히 예측하고 걸러내는 것은 환자의 안전을 보장하는 데 필수적입니다. WoE 방식은 인공지능을 활용한 세포 변환 분석, 핵 호르몬 수용체 패널, BioMAP 등 최신 기술을 도입하여 기존의 복잡하고 시간이 오래 걸리는 실험 방식보다 훨씬 효율적으로 이러한 위험을 평가할 수 있게 합니다. 이는 결과적으로 신약 개발 기간 단축 및 비용 절감으로 이어져, 더 많은 혁신적인 치료제가 더 빨리 환자들에게 제공될 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.
더 나아가, 이 연구는 규제 기관의 가이드라인 변화와 기술 발전을 어떻게 융합하여 제약 산업의 패러다임을 바꿀 수 있는지 보여주는 좋은 사례입니다. FDA와 ICH와 같은 규제 기관이 이러한 새로운 과학적 접근 방식을 적극적으로 수용하고 있다는 점은, 향후 신약 개발 과정에서 동물 실험의 의존도가 점차 줄어들고 첨단 과학 기술 기반의 평가 방법이 더욱 중요해질 것임을 시사합니다. 이는 궁극적으로는 더 안전하고 효과적인 의약품을 더 빠르고 합리적인 비용으로 제공받을 수 있게 되는 긍정적인 미래를 기대하게 합니다.