화이자가 한국 의료데이터 스타트업을 보스턴에 초청한 이유

인포마이닝, 화이자 초청 비공개 포럼 참가
얻기 어려운 중환자 데이터 대신할 분석법 제안
데이터 기반 임상시험 최근 주목 받아

의료 빅데이터를 이용한 임상시험 방법이 주목을 받고 있다. 국내 의료 데이터 스타트업 인포마이닝과 제약사 화이자는 인공지능(AI) 분석 기술을 이용해 중환자에게서만 얻을 수 있던 데이터를 일반 환자에게서 얻어 임상시험을 활용하는 방안을 추진하고 있다. /미국 스탠퍼드대

신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 사태로 전통적 임상시험을 대신해 의료 데이터로 진행하는 새로운 임상시험 방식이 떠오르고 있다. 임상 참여자가 병원을 찾는 방식이 아닌 데이터 기반의 임상시험 방식이다. 최근 들어 스마트 밴드나 스마트 워치로 얻은 생체 데이터를 인공지능(AI) 알고리즘을 이용해 병원의 전문검사 장비로 얻던 데이터를 생산하는 기술도 등장했다.

23일 제약과 의료스타트업 업계에 따르면 국내 의료 데이터 스타트업 인포마이닝이 이달 6일 미국 보스턴에서 다국적제약사 화이자 주최로 열린 한 비공개 포럼에 참여했다. 이날 포럼에는 전세계에서 5개 스타트업이 참여했는데 이 중 인포마이닝이 한국에선 유일하게 초청됐다. 포럼 이후 인포마이닝과 화이자는 중환자를 대상으로 한 신약 개발에 함께 나서기로 하고 현재 준비에 들어갔다.

인포마이닝은 스마트 밴드를 이용해 환자의 혈압‧맥박‧체온‧혈당‧산소포화도‧자율신경계‧심전도 등 생체 데이터를 실시간으로 수집해 AI로 건강 상태와 질병을 예측하는 기술을 갖고 있다. 이렇게 생성된 정보는 의사가 환자를 진찰하기 전에 상태를 파악하거나, 환자의 갑작스러운 건강 이상을 경고하는 데 활용된다. 기초적인 생체 데이터에서 질병을 판단하는 정보를 생성하는 기술이다.

인포마이닝과 화이자는 우선 중환자를 대상으로 하는 신약 임상시험에 앞서 디지털 검사기기로 신약의 효능과 안전성을 확인하는 방안을 추진하고 있다.

중환자실에서는 입원 환자를 관리하기 위해 환자감시장치라는 장비를 통해서 생체 데이터를 실시간으로 수집한다. 동맥, 정맥별 혈압과 호흡수처럼 스마트 밴드 같은 간단한 장치로는 얻기 어려운 데이터다.

인포마이닝은 AI기술을 이용하면 수축, 이완기 혈압, 심박수, 산소포화도처럼 스마트 밴드로도 얻기 쉬운 데이터로 중환자실에서만 얻을 수 있는 데이터를 대신할 수 있을 것으로 보고 있다. 많은 비용과 시간이 드는 중환자 대상 임상시험에 앞서 경증 환자에게서 먼저 신약의 효능과 안전성을 확인할 수 있다.

이재용 인포마이닝 대표는 “중환자를 대상으로는 데이터를 얻기 어렵고 비용과 시간이 많이 들고, 환자의 안전 문제도 크다”며 “AI기술을 활용하면 일반 환자에게서 심박수, 산소포화도 등의 생체신호로도 중환자실에서만 얻을 수 있는 정확도 높은 데이터를 생성해낼 수 있다”고 말했다.

생체 데이터를 임상시험에 활용하려는 시도는 늘고 있다. 의료 빅데이터와 AI이 발전하면서 데이터 기반, 분산 임상시험 기술이 주목받고 있다. 임상시험 참가자가 며칠씩 병원에서 지내거나 주기적으로 방문할 필요가 없고 집에서도 편리하게 데이터를 수집할 수 있어 임상시험 절차를 줄이는데 기여할 것으로 기대를 모으고 있다.

화이자도 이미 데이터를 기반으로 임상시험을 진행한 경험이 있다. 화이자는 2011년 과민성 방광 치료제 톨터로딘의 임상 4상 시험을 원격으로 진행했다. 3상 시험을 마친 이후 전통적인 임상시험과 데이터 기반 임상시험 결과를 비교한 결과, 두 방식의 차이가 크지 않다는 것을 확인했다. 화이자에 따르면 코로나19 직전인 2019년까지 이런 방식의 임상시험은 매년 평균 7% 늘었고, 코로나19로 직접 임상시험 참여가 어려워지던 2020년에는 전년보다 77% 늘었다.

미국 식품의약국(FDA)은 올해 1월 임상연구 데이터를 원격으로 수집할 수 있도록 하는 지침을 마련했다. 실제 모더나는 메신저리보핵산(mRNA) 방식의 코로나19 백신을 개발하던 당시 데이터 기반 임상시험과 분산 임상시험으로 12주 만에 임상시험 참가자 3만명을 모집해 빠르게 개발을 마쳤다.

- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -