shineflow1004 님의 블로그

인 실리코 기반 심장독성 예측의 새로운 표준, CiPA심장독성(cardiotoxicity), 특히 부정맥(torsade de pointes, TdP)은 신약 개발 단계에서 종종 심각한 리스크 요인으로 작용한다. 기존에는 hERG 채널 억제 실험과 QT 간격 연장 관찰을 중심으로 평가했지만, 과민 감도(over-sensitive) 문제로 실제 리스크를 제대로 포착하지 못하는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 FDA 주도로 다국적 산업·학계·규제기관이 참여한 CiPA (Comp rehensive in vitro Proarrhythmia Assay) 프로젝트는 인공 심장세포(hiPSC-CM) 실험과 In Silico 심전기 모델을 결합한 독성 예측 플랫폼을 개발했다. 단순히 심장 전기 신호에서 QT..

부작용 예측에 있어서 디지털 혁명, 필요성신약 개발은 성공 확률이 이제까지 매우 낮고, 평균 10~15년에 달하는 기간이 소요되며 수천억 원의 비용이 과정이다. 그중에서도 특히 개발 실패의 가장 흔한 원인 중 하나는 바로 ‘예측하지 못한 약물 부작용’, 특히 간독성(hepatotoxicity)이다. 임상 시험 단계에서는 일부 부작용이 감지되지만, 시판 이후에야 나타나는 치명적인 간 손상 사례도 많다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 미국 FDA와 제약사들이 함께 개발한 ‘DILIsym’ 모델이 주목받고 있다. DILIsym은 In Silico(컴퓨터 기반 시뮬레이션) 모델로, 임상시험 전 단계에서 간 손상 가능성을 가상으로 예측할 수 있는 시스템이다. DILIsym 무엇인가DILIsym은 복합적인 간 세..

왜 약물 부작용 예측이 중요한가신약 개발은 평균적으로 10년 이상, 수천억 원 이상의 비용이 소요되는 고위험 고비용 산업이다. 이 과정에서 가장 큰 걸림돌 중 하나는 바로 예기치 못한 부작용(adverse drug reactions, ADRs)이다. 부작용은 임상시험의 실패로 이어지거나, 시판 후 약물 회수라는 막대한 손실을 초래한다. 기존에는 임상 1상~3상에서 수집된 실제 환자 데이터를 통해 부작용을 예측했지만, 적은 표본 수, 다양성 부족, 희귀 이상반응이 생기는 등 여러 가지 어려움이 존재했다. 또한 희귀 질환, 소아 질환, 고령자 대상 약물 개발에서는 시험 대상 모집이 어렵기 때문에 부작용 예측 정확도가 낮아지는 구조적 문제가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 최근에는 In Silico(인 실..