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기사입력 : 2021.04.22 11:48
머신러닝 솔루션으로 희귀질환 연구에 새로운 전기 마련
[현대건강신문=여혜숙 기자] 임상연구가 갈수록 복잡해지면, 인공지능(AI)을 활용한 임상시험이 새로운 패러다임을 자리 잡았다. 신약 개발에 드는 인력과 소요되는 금액은 늘어가지만, 성공률은 점차 낮아지고 있다. 이런 복잡해진 환경 속에서 데이터는 연구에 대한 이해를 증진시키는 중요한 요소로 자리 잡고 있다.
디지털 전환으로 임상 연구의 효율성을 극대화하기 위한 업계의 노력이 지속되는 가운데 임상 데이터와 리얼월드데이터 또한 그 활용도가 높아졌다.
이런 가운데 메디데이터의 AI 특화기업인 에이콘AI(Acorn AI)가 혁신적인 예측 모델을 제공해 새로운 가능성을 제시하고 있다.
생명과학 임상연구를 위한 클라우드 기반 솔루션과 데이터 분석을 제공하는 메디데이터는 20일 미디어 아카데미를 개최하고, 인공지능이 앞으로 임상시험 및 신약개발에 가지고 올 변화에 대해 소개했다.
메디데이터 코리아 에이콘 AI 솔루션 김나현 박사는 에이콘 AI가 생명과학의 미래를 좌우하는 주요 고민들에 대한 해답을 제시할 것이라고 말했다.
신약개발의 전 과정에 걸쳐 더욱 빠르고 효율적인 의사결정을 돕기 위해 탄생한 에이콘 AI 는 R&D 및 상용화 과정에서 발생하는 중요 문제의 해결을 돕도록 설계됐다.
에이콘 AI 서비스는 네 가지로 큰 분야를 나눌 수 있다. 각각의 서비스 영역을 총체적으로 볼 때, 임상시험의 전 주기에서 통합적인 데이터 기반 분석이 가능하도록 설계됐다.
먼저 인텔리전트 트라이얼스는 실시간 성과 분석 매트릭스와 예측 모델 등 AI 기반 고급 분석 기술을 통해 임상시험의 계획과 시행 과정의 최적화를 돕는다.
김 박사는 "인텔리전트 트라이얼스는 업계 전반의 시험기관 성과 데이터를 통해 임상시험에 가장 적합한 시험 기관 및 국가를 선정해 대상자 등록을 가속화 할 수 있다"며 "2만여건의 임상시험에서 수집한 성과 매트릭스와 빅데이터로 설계한 예측 모델과 임상연구 혼잡도 매트릭스를 활용한다. 임상시험의 프로세스를 정밀하게 계획하거나, 국가별·시험기관별 성과를 거시적으로 확보할 수 있다"고 소개했다.
특히, 임상시험 및 시험기관의 성과를 실시간으로 확인 및 예측할 수 있는 업계 유일의 AI 솔루션. 성과분석 대시보드를 통해 현재 진행중인 임상연구의 현황과 업계 평균 및 백분위를 직접 대조할 수 있다. 이를 통해 문제를 조기에 파악하고, 시험을 올바르게 진행하는 데 필요한 조치를 제안한다.
실제로, 치료반응 예측 바이오마커 기반의 혁신형 신약 항암제를 개발하는 웰마커바이오는 글로벌 1상 시험을 직전에 둔 대장암 치료제(WM-S1)의 시험 기관 선정 및 데이터 관리 최적화를 위해 메디데이터의 시험기관 적합성 평가 솔루션 ‘연구 타당성제(Study Feasibility)’를 도입했다. 호주와 한국, 미국에서 임상시험을 계획 중인 웰마커바이오는 해당 솔루션을 통해 성공적으로 호주의 임상시험 기관을 선정하고 윤리위원회 승인을 위한 임상시험계획서를 제출하기도 했다.
인테그레이티드 에비던스는 과거 임상 데이터와 리얼월드데이터를 총체적으로 분석하여 인사이트를 도출하는 서비스이다. 인테그레이티드 에비던스의 솔루션들은 스폰서와 임상시험수탁기관(CRO)이 참고할 수 있는 데이터 기반 비교 근거를 제공하여 임상시험의 성공 확률을 높일 수 있도록 돕는다.
김 박사는 “임상 데이터와 리얼월드 데이터로 구성된 유의미한 데이터세트(dataset)을 통해 임상시험과 관련된 중요한 의사 결정들을 신속하게 내리고 연구의 성공률을 높일 수 있다”며 “임상 데이터와 리얼월드데이터를 통해 질병의 진행 과정과 임상시험 대상자에 대한 분석을 진행한다. 분석에서 취득한 인사이트로 규제 기관들을 설득할 수 있는 강력한 근거들과 시험대상자 결과를 개선하는 치료 가이드라인을 세울 수 있다”고 소개했다.
실제로, 인테그레이티드 에비던스는 과거 임상시험 데이터를 활용해 가상의 대조군을 형성한다. 합성대조군을 활용한 임상 연구는 치료군만 모집하고도 연구를 진행할 수 있다.
이 때문에 환자 모집이 어렵거나 위약 투여 과정에서 윤리적인 문제가 발생할 수 있는 암 및 희귀질환 대상 임상시험을 중점으로 활용되고 있으며, 임상시험의 성공 가능성을 높일 뿐만 아니라 대상자 모집비용을 절감할 수 있다는 것이 김 박사의 설명이다.
김 박사는 “메디데이터의 합성대조군 구성 시에는 각 대상자에 대한 기준 인구 통계 및 질병 특성을 고려할 뿐 아니라, 대상자가 실제 등록 후 연구를 진행했던 사이트에 대한 정보까지 포함되어 있기 때문에 데이터의 신뢰성이 높다고 판단된다”고 말했다.
한편, 메디데이터는 임상연구를 위한 클라우드 기반 솔루션을 제공하는 글로벌 선도기업으로, 신약 개발을 위한 임상IT 기술의 혁신을 주도하고 있다. 메디데이터 클리니컬 클라우드(Medidata Clinical Cloud)는 임상시험의 계획과 설계부터 수행관리, 분석, 보고를 아우르는 전 과정에서 시간을 단축, 비용절감과 데이터 품질 개선 등 핵심적인 가치를 창출하고 있다.
