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..

EU InSilc 프로젝트: 가상의 스텐트 효능과 안전성 평가유럽연합 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 ..

디지털 혁신의 중심에 선 In Silico 임상시험최근 몇 년간 제약 및 바이오 업계에서는 물리적인 실험 대신 컴퓨터 기반의 시뮬레이션을 활용하는 In Silico(인 실리코) 임상시험이 주목을 받고 있다. In Silico란 '컴퓨터 내에서'를 의미하는 라틴어 표현으로, 이는 실제 사람이나 동물을 대상으로 하지 않고, 수학적 모델과 알고리즘을 통해 약물의 효과나 부작용을 예측하는 시뮬레이션 기반의 임상시험 방법이다. 이 방식은 개발비용을 절감하고 시간도 크게 단축할 수 있어 혁신적인 접근으로 각광받고 있다. 그러나 이러한 혁신이 실제 임상에서 적용되기 위해서는 규제 당국의 명확한 가이드라인이 필요하다. 미국 식품의약국(FDA)과 유럽 의약품청(EMA)은 각각의 기준과 철학에 따라 In Silico 접근..

PBPK·인구집단 모델과 임상시험 시뮬레이터 개발 (U01 FD006549 프로젝트)미국 NIH는 어린이병원(Children’s Hospital of Los Angeles)에 대해 U01 FD006549 (미국 FDA 산하 국립독성프로그램(NCTR)이 주관하고 Children’s Hospital Los Angeles가 수행하는 대표적인 In Silico 임상시험 관련 프로젝트 ) 연구비를 지원하며, 여기에서 PBPK(PHysiologically Based Pharmacokinetic; 생리기반 약물동태)와 인구집단약물반응모델(Population Modeling)이 결합된 임상시험 시뮬레이터 개발이 진행되고 있다. Grantome에 따르면, 이 프로젝트는 정맥·경구·흡입 등 다양한 투여경로를 포괄하며, 생..

역백신학, 백신 설계의 속도를 바꾼 In Silico2020년 초, 코로나19(COVID‑19)의 전 세계적 확산은 인류에게 백신 개발의 속도가 따라가지 못하는 비상 상황이었다. 통상적으로 백신을 개발하고 승인받기까지는 수년이 걸리는 일이지만, 이번에는 수개월 내로 효과적 백신을 확보해야 했다. 이 긴박한 환경에서 주목받은 기술이 바로 In Silico(인 실리코) 방식이다. In Silico는 실제 실험이 아닌 컴퓨터 기반의 생물학적 시뮬레이션 기술을 말한다. 이를 활용하면 바이러스 단백질 구조, 면역 반응 경로, 약물 결합 가능성 등을 실험 없이도 가상 분석할 수 있다. 특히 코로나19의 주 표적인 Spike 단백질(바이러스가 인체 세포에 침투할 때 사용하는 표면 돌기 단백질) 구조가 유전체 정보 ..

디지털로 임상시험을? In Silico 기술의 매력In Silico 임상시험은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 가상의 인간 모델에 약물을 투여하고 그 반응을 분석하는 방식이다. 기존의 임상시험이 사람에게 실제로 약물을 투여해 반응을 확인하는 방식이었다면, In Silico는 생리학적 수학모델을 바탕으로 약물이 체내에서 어떻게 작용할지를 가상으로 예측한다. 특히 PBPK 모델(Physiologically Based Pharmacokinetic Model)은 인체의 장기, 혈류, 효소, 대사작용 등을 정교하게 반영하여 약물의 이동 경로를 예측하는 데 쓰인다. 이런 기술을 활용하면 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리는 임상시험의 일부를 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 고위험군 환자나 소아, 희귀질환 환자 등 실제 실험이..

In Silico와 Digital Twin 비교최근 신약개발과 정밀의료, 헬스케어 기술이 급속도로 발전하면서 ‘In Silico Clinical Trial(인 실리코 임상시험)과 Digital Twin(디지털 트윈)이라는 용어가 자주 언급되고 있다. 두 개념 모두 현실의 생체 시스템을 컴퓨터 안에 재현하여 연구나 시뮬레이션을 수행하는 기술이지만, 실제로는 적용 방식과 정밀도, 목적에서 분명한 차이를 가진다. 많은 사람들이 이 두 용어를 혼용하거나 유사한 개념으로 이해하는 경우가 많지만, In Silico는 특정 질환이나 약물 반응을 예측하기 위한 ‘계산 기반 시뮬레이션에 가깝고, Digital Twin은 실제 개별 환자를 정밀하게 반영한 ‘가상 복제체’에 더 가까운 개념이다. 다시 말해, In Sili..

In Silico 임상시험, 가상의 시뮬레이션이 현실을 바꾸다In Silico 임상시험이란 고성능 컴퓨터를 통해 가상의 환자에게 신약을 투여하고 반응을 예측하는 기술이다. 전통적인 임상시험과 달리, 인체에 직접 약물을 투여하지 않고도 효능, 독성, 약물동태(PK: 약물이 인체에서 흡수·분포·대사·배출되는 경로), 약물작용(PD: 약물이 인체에 어떤 효과를 미치는지) 등을 미리 시뮬레이션할 수 있다. 이러한 기술은 신약 개발에서 시간과 비용을 줄이고, 위험 요소를 사전에 파악할 수 있다는 장점으로 주목받고 있다.특히 희귀질환, 소아질환, 고령환자처럼 임상시험 진행이 어려운 집단에서 In Silico는 매우 유용한 대안이다. 그러나 “과연 이 가상의 시뮬레이션이 실제 신약 승인 과정에서 공식적으로 사용된 사..