의료 데이터 부족 국가에서의 In Silico 가능성

EU InSilc 프로젝트: 가상의 스텐트 효능과 안전성 평가

유럽연합 Horizon2020 프로그램으로 수행된 InSilc 프로젝트는 drug-eluting bioresorbable vascular scaffolds (BVS; 약물 방출형 생체흡수 혈관 지지체)에 대한 In Silico 임상시험 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 개별 심혈관 구조 및 혈류역학(flow  dynami cs)을 기반으로 하여 실제 환자 없이도 스텐트의 효능과 안전성을 평가할 수 있는 시스템이다. 특히 의료 인프라가 부족하거나 환자 모집이 어려운 국가에서도 가상의 환자군을 구성하고, 시뮬레이션을 통해 임상시험의 대체 가능성을 제시했다. Cordis 공식 웹사이트에 따르면 이 프로젝트는 총 12개 기관이 참여하였고, 약 450만 유로의 예산을 투입하여 2018년부터 2021년까지 운영되었다. 연구 결과, 일부 물리적 시험과 동물실험을 대체할 수 있는 수준의 신뢰성을 확보하였으며, 이는 의료 데이터 부족 국가에 매우 유의미한 전환점으로 평가된다 (출처: cordis.europa.eu/project/id/777119).

WISDOM 프로젝트: 말라리아 치료제 후보 도출에 있어서  In Silico 전략

2006년 시작된 WISDOM(Wide In Silico Docking of Malaria) 프로젝트는 EGEE(Enabling Grids for E-sciencE) 분산 컴퓨팅 인프라를 활용하여, 말라리아 원충의 주요 단백질에 대한 약물 후보물질 도킹(docking) 시뮬레이션을 대규모로 진행했다. 총 41백만 개의 화합물 라이브러리를 기반으로 분자결합 시뮬레이션을 수행했다. 연구는 의료 인프라가 부족한 지역, 특히 아프리카 및 동남아시아 국가를 주요 수혜 대상으로 설정하고, 실제 환자 데이터를 활용하지 않고도 말라리아 치료제 후보물질을 선별하는 데 성공했다. 해당 결과는 이후 Open Malaria 프로젝트 및 WHO 지원 프로젝트와 연계되었고, 일부 화합물은 전임상 실험 단계로 진입했다. 이는 실제 임상 데이터가 부족한 상황에서도 In Silico 기술이 대체 가능하다는 사실을 보여주는 대표적인 사례다 (출처: sciweavers.org/publications/large-scale-deployment-molecular-docking-application-computational-grid-infrastructures).

인도의 공공 기반 열대병 약물 개발 모델

Open Source Drug Discovery(OSDD)는 인도 과학산업연구위원회(CSIR)가 주도한 국제 협업 프로젝트로, 결핵과 리슈마니아증 같은 열대병에 대한 신약 후보를 개발하기 위해 In Silico 기반 분석을 적극 활용했다. 이 프로젝트는 전 세계 7,500명 이상의 연구자가 참여한 글로벌 네트워크 방식으로 운영되었으며, 특히 CRDD(Computational Resource for Drug Discovery) 플랫폼을 통해 단백질 구조 모델링, 도킹 시뮬레이션, 독성 예측 등 초기 단계 후보물질 스크리닝을 수행했다. 연구 초기 단계부터 실제 환자 데이터가 부족한 상황에서도 유전자 정보, 생화학적 반응 경로, 구조 예측 등 공개 데이터를 기반으로 분석을 이어갔다. 결과적으로 18개 이상의 유망한 후보물질이 전임상 단계로 진입하였고, 일부는 글로벌 제약사와의 기술이전까지 진행되었다. OSDD는 의료 데이터 인프라가 부족한 국가에서도 In Silico 전략이 실제 성과로 이어질 수 있음을 보여준다 (출처:  en.wikipedia. org/wiki/Open_ Sou rce_Drug_Discovery).

In Silico 도킹 연구；Leishmania 및 결핵 단백질 기반 

Leishmania는 리슈마니아증을 유발하는 병원성 기생충으로, 의료 인프라가 열악한 지역에서 주로 발생하며 임상시험 수행이 매우 제한적이다. 이에 따라 최근에는 In Silico 방식의 단백질 분석과 도킹 연구가 활발히 진행되고 있다. 2021년 Frontiers in Chemistry에 발표된 한 연구에서는 Leishmania 단백질군(proteome)에 대해 in silico 기반 고속 도킹을 실시하였고, 이 중 일부는 효소 저해 활성을 가진 물질로 확인되었다.

마찬가지로 결핵에 대해서도 다양한 가상 스크리닝 및 분자동역학(MD) 분석이 이루어지고 있으며, WHO 산하 TDR 프로그램의 일부로 편입되어 개발도상국 연구소와의 협력이 강화되고 있따. 이처럼 기존 임상 인프라나 환자 모집이 어려운 환경에서는 In Silico 방식이 독립적 연구 수행 및 국제 협력의 가교 역할을 수행하며, 가상의 환자군 및 생체 반응 예측이 실제 신약 개발로 이어질 수 있는 토대를 마련하고 있다 (출처:  frontiersin.org/ articles/10.3389/ fchem.2021 .607139 /full).

 

 

In Silico는 의료 인프라 부족 국가의 핵심 도구로 부상

위 네 가지 사례는 모두 실제 프로젝트, 논문 또는 공식 보고서에 기반을 둔 자료이며, 의료 데이터가 부족하거나 인프라가 열악한 지역에서도 In Silico 기술이 실질적인 임상 대체 수단으로 활용 가능함을 입증하고 있다. 유럽연합의 InSilc는 스텐트 개발을, WISDOM은 말라리아 치료제를, OSDD는 결핵 및 열대병을, Leishmania 연구는 기생충 감염 질환을 대상으로 하여, 제한된 데이터 환경에서도 신뢰도 높은 후보물질 선별 및 임상 예측이 가능하다는 점을 증명했다. 이들 사례는 공통적으로 공개 데이터, 컴퓨터 모델링, 그리고 국제 협업을 통해 현실적인 의료 기술의 대안을 제시하고 있으며, 특히 디지털 기술의 비약적인 발전 속에서 향후 더 많은 의료 취약 지역에서 In Silico 기술이 필수 연구수단으로 자리잡을 것이라는 기대를 낳고 있다. 이러한 흐름은 국내 연구기관이나 스타트업에게도 새로운 기회를 제공할 수 있으며, 글로벌 시장에서 경쟁력 있는 기술 개발을 위한 전략적 방향성을 시사한다.