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유전체 기반 신약, ‘유전정보 기반 타깃-약물’ 조합 중요
NGS, 표적 발굴 및 바이오마커 기반 유전적 계층 가능하게 해
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입력 2020.09.24 17:25
유전체 기반 신약 개발을 위해서는 유전정보 분석 기반의 바이오마커와 약물 간 조합이 필요하다는 의견이 제시됐다.
24일 온라인으로 개최된 바이오플러스 인터펙스 코리아(Bioplus interphex korea) 2020에서는 마크로젠의 황상준 상무가 ‘임상시험에서의 빅데이터 활용’을 주제로 발표를 진행했다.
황상준 상무는 “바이오마커들은 결국 타깃들과 관련된 것이기 때문에 당연히 약물 치료의 예상 효능과 관련돼 임상 현장에서 이미 동반진단 검사라는 이름으로 많이 활용되고 있다. 특히 최근에는 개별 환자 수준에서 분자프로파일링을 하는 법에 대해서도 가격적인 이점이 있어 접근성이 높아지고 있다”고 말했다.
바이오마커와 관련된 임상시험은 기본적으로 정밀의학시장에서 설계되고 진행되는 유전적이고 대칭화 및 타깃화된 임상시험이라고 할 수 있다.
바이오마커는 양성 환자군에 대해서만 약효가 효능을 검증하는 임상시험을 진행하는 강화디자인이 있을 수 있다. 또 바이오마커 음성인 환자에서도 의미 있는 환자에 대해 임상시험을 진행할 수도 있다.
임상시험의 주된 목적이 바이오마커를 기반으로 하는 약물의 치료에 대한 평가가 있는 임상시험이 진행될 수 있으며, 바이오마커 중에서도 임상적인 유효성이 아직 검증되지 않은 불분명한 하위그룹에 대해서만 약효의 검증이 진행될 수도 있다.
황 상무는 “이런 부분에서 차세대염기서열분석(NGS)을 활용할 수 있다. 전장유전체 상관분석(genome-wide association study, GWAS)의 시그널과 약물 표적간의 검증, 새로운 표적의 발견 등에 있어서 많은 성공 사례가 존재한다. 또 GWAS 기반 질병 관련의 변이를 포착할 수도 있다”고 말했다.
이어 “단, 매우 큰 코호트 크기가 필요하며 복잡한 형질(complex traits)에서 유전변이의 모든 부분을 설명할 수 없는 본질적인 한계를 가지고 있다. 이러한 한계를 모두 해결할 수 있지는 않지만 NGS를 적용한다면 유전자 신약 개발 임상의 핵심인 약물표적의 발굴, 바이오마커 기반의 유전적 계층과 임상시험 추진 등을 가능하게 할 수 있다”고 강조했다.
황 상무에 따르면, NGS를 활용해 진행성췌장관암종(PDAC)에 대해 표적 발굴이 보고된 사례가 있는 것으로 알려졌다. 유전체 정보로 바이오마커를 발굴하고 PDAC 아형(subtype)을 확인한 후 아형에 맞는 치료방법을 찾는 것이다. 치료효과 표현형 연관 유전체 프로파일링 이 도입된 사례다.
황 상무는 “유전체 데이터 기반의 임상시험은 실패 비용이 상대적으로 낮은 초기단계에서 예측 성공률을 높일 수 있고 실패비용이 기하급수적으로 상승되는 신약 개발 후반부에서의 실패율을 사전에 낮춰줌으로써 초기 신약개발 비용을 절감시켜 줄 수 있다”고 말했다.
이어 “결국 정밀의학의 구현을 위해 필요한 것은 ‘약물유전체학’이다. 약물유전체학은 약물반응에서 유전자 역할을 연구하는 학문으로, 약동학적 변수와 연관되거나 약물반응에 미치는 유전적 변이의 영향, 약력학과 관련해 약물의 부작용 등을 관찰한다. 이런 부분에 집중해야 맞춤형 신약 개발에 더 다가갈 수 있다고 본다”고 말했다.
24일 온라인으로 개최된 바이오플러스 인터펙스 코리아(Bioplus interphex korea) 2020에서는 마크로젠의 황상준 상무가 ‘임상시험에서의 빅데이터 활용’을 주제로 발표를 진행했다.
황상준 상무는 “바이오마커들은 결국 타깃들과 관련된 것이기 때문에 당연히 약물 치료의 예상 효능과 관련돼 임상 현장에서 이미 동반진단 검사라는 이름으로 많이 활용되고 있다. 특히 최근에는 개별 환자 수준에서 분자프로파일링을 하는 법에 대해서도 가격적인 이점이 있어 접근성이 높아지고 있다”고 말했다.바이오마커와 관련된 임상시험은 기본적으로 정밀의학시장에서 설계되고 진행되는 유전적이고 대칭화 및 타깃화된 임상시험이라고 할 수 있다.
바이오마커는 양성 환자군에 대해서만 약효가 효능을 검증하는 임상시험을 진행하는 강화디자인이 있을 수 있다. 또 바이오마커 음성인 환자에서도 의미 있는 환자에 대해 임상시험을 진행할 수도 있다.
임상시험의 주된 목적이 바이오마커를 기반으로 하는 약물의 치료에 대한 평가가 있는 임상시험이 진행될 수 있으며, 바이오마커 중에서도 임상적인 유효성이 아직 검증되지 않은 불분명한 하위그룹에 대해서만 약효의 검증이 진행될 수도 있다.
황 상무는 “이런 부분에서 차세대염기서열분석(NGS)을 활용할 수 있다. 전장유전체 상관분석(genome-wide association study, GWAS)의 시그널과 약물 표적간의 검증, 새로운 표적의 발견 등에 있어서 많은 성공 사례가 존재한다. 또 GWAS 기반 질병 관련의 변이를 포착할 수도 있다”고 말했다.
이어 “단, 매우 큰 코호트 크기가 필요하며 복잡한 형질(complex traits)에서 유전변이의 모든 부분을 설명할 수 없는 본질적인 한계를 가지고 있다. 이러한 한계를 모두 해결할 수 있지는 않지만 NGS를 적용한다면 유전자 신약 개발 임상의 핵심인 약물표적의 발굴, 바이오마커 기반의 유전적 계층과 임상시험 추진 등을 가능하게 할 수 있다”고 강조했다.
황 상무에 따르면, NGS를 활용해 진행성췌장관암종(PDAC)에 대해 표적 발굴이 보고된 사례가 있는 것으로 알려졌다. 유전체 정보로 바이오마커를 발굴하고 PDAC 아형(subtype)을 확인한 후 아형에 맞는 치료방법을 찾는 것이다. 치료효과 표현형 연관 유전체 프로파일링 이 도입된 사례다.
황 상무는 “유전체 데이터 기반의 임상시험은 실패 비용이 상대적으로 낮은 초기단계에서 예측 성공률을 높일 수 있고 실패비용이 기하급수적으로 상승되는 신약 개발 후반부에서의 실패율을 사전에 낮춰줌으로써 초기 신약개발 비용을 절감시켜 줄 수 있다”고 말했다.
이어 “결국 정밀의학의 구현을 위해 필요한 것은 ‘약물유전체학’이다. 약물유전체학은 약물반응에서 유전자 역할을 연구하는 학문으로, 약동학적 변수와 연관되거나 약물반응에 미치는 유전적 변이의 영향, 약력학과 관련해 약물의 부작용 등을 관찰한다. 이런 부분에 집중해야 맞춤형 신약 개발에 더 다가갈 수 있다고 본다”고 말했다.
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유전체 기반 신약, ‘유전정보 기반 타깃-약물’ 조합 중요
NGS, 표적 발굴 및 바이오마커 기반 유전적 계층 가능하게 해
- 전세미 기자 jeonsm@yakup.com
- 입력 2020.09.24 17:25
유전체 기반 신약 개발을 위해서는 유전정보 분석 기반의 바이오마커와 약물 간 조합이 필요하다는 의견이 제시됐다.
24일 온라인으로 개최된 바이오플러스 인터펙스 코리아(Bioplus interphex korea) 2020에서는 마크로젠의 황상준 상무가 ‘임상시험에서의 빅데이터 활용’을 주제로 발표를 진행했다.
황상준 상무는 “바이오마커들은 결국 타깃들과 관련된 것이기 때문에 당연히 약물 치료의 예상 효능과 관련돼 임상 현장에서 이미 동반진단 검사라는 이름으로 많이 활용되고 있다. 특히 최근에는 개별 환자 수준에서 분자프로파일링을 하는 법에 대해서도 가격적인 이점이 있어 접근성이 높아지고 있다”고 말했다.
바이오마커와 관련된 임상시험은 기본적으로 정밀의학시장에서 설계되고 진행되는 유전적이고 대칭화 및 타깃화된 임상시험이라고 할 수 있다.
바이오마커는 양성 환자군에 대해서만 약효가 효능을 검증하는 임상시험을 진행하는 강화디자인이 있을 수 있다. 또 바이오마커 음성인 환자에서도 의미 있는 환자에 대해 임상시험을 진행할 수도 있다.
임상시험의 주된 목적이 바이오마커를 기반으로 하는 약물의 치료에 대한 평가가 있는 임상시험이 진행될 수 있으며, 바이오마커 중에서도 임상적인 유효성이 아직 검증되지 않은 불분명한 하위그룹에 대해서만 약효의 검증이 진행될 수도 있다.
황 상무는 “이런 부분에서 차세대염기서열분석(NGS)을 활용할 수 있다. 전장유전체 상관분석(genome-wide association study, GWAS)의 시그널과 약물 표적간의 검증, 새로운 표적의 발견 등에 있어서 많은 성공 사례가 존재한다. 또 GWAS 기반 질병 관련의 변이를 포착할 수도 있다”고 말했다.
이어 “단, 매우 큰 코호트 크기가 필요하며 복잡한 형질(complex traits)에서 유전변이의 모든 부분을 설명할 수 없는 본질적인 한계를 가지고 있다. 이러한 한계를 모두 해결할 수 있지는 않지만 NGS를 적용한다면 유전자 신약 개발 임상의 핵심인 약물표적의 발굴, 바이오마커 기반의 유전적 계층과 임상시험 추진 등을 가능하게 할 수 있다”고 강조했다.
황 상무에 따르면, NGS를 활용해 진행성췌장관암종(PDAC)에 대해 표적 발굴이 보고된 사례가 있는 것으로 알려졌다. 유전체 정보로 바이오마커를 발굴하고 PDAC 아형(subtype)을 확인한 후 아형에 맞는 치료방법을 찾는 것이다. 치료효과 표현형 연관 유전체 프로파일링 이 도입된 사례다.
황 상무는 “유전체 데이터 기반의 임상시험은 실패 비용이 상대적으로 낮은 초기단계에서 예측 성공률을 높일 수 있고 실패비용이 기하급수적으로 상승되는 신약 개발 후반부에서의 실패율을 사전에 낮춰줌으로써 초기 신약개발 비용을 절감시켜 줄 수 있다”고 말했다.
이어 “결국 정밀의학의 구현을 위해 필요한 것은 ‘약물유전체학’이다. 약물유전체학은 약물반응에서 유전자 역할을 연구하는 학문으로, 약동학적 변수와 연관되거나 약물반응에 미치는 유전적 변이의 영향, 약력학과 관련해 약물의 부작용 등을 관찰한다. 이런 부분에 집중해야 맞춤형 신약 개발에 더 다가갈 수 있다고 본다”고 말했다.
24일 온라인으로 개최된 바이오플러스 인터펙스 코리아(Bioplus interphex korea) 2020에서는 마크로젠의 황상준 상무가 ‘임상시험에서의 빅데이터 활용’을 주제로 발표를 진행했다.
황상준 상무는 “바이오마커들은 결국 타깃들과 관련된 것이기 때문에 당연히 약물 치료의 예상 효능과 관련돼 임상 현장에서 이미 동반진단 검사라는 이름으로 많이 활용되고 있다. 특히 최근에는 개별 환자 수준에서 분자프로파일링을 하는 법에 대해서도 가격적인 이점이 있어 접근성이 높아지고 있다”고 말했다.바이오마커와 관련된 임상시험은 기본적으로 정밀의학시장에서 설계되고 진행되는 유전적이고 대칭화 및 타깃화된 임상시험이라고 할 수 있다.
바이오마커는 양성 환자군에 대해서만 약효가 효능을 검증하는 임상시험을 진행하는 강화디자인이 있을 수 있다. 또 바이오마커 음성인 환자에서도 의미 있는 환자에 대해 임상시험을 진행할 수도 있다.
임상시험의 주된 목적이 바이오마커를 기반으로 하는 약물의 치료에 대한 평가가 있는 임상시험이 진행될 수 있으며, 바이오마커 중에서도 임상적인 유효성이 아직 검증되지 않은 불분명한 하위그룹에 대해서만 약효의 검증이 진행될 수도 있다.
황 상무는 “이런 부분에서 차세대염기서열분석(NGS)을 활용할 수 있다. 전장유전체 상관분석(genome-wide association study, GWAS)의 시그널과 약물 표적간의 검증, 새로운 표적의 발견 등에 있어서 많은 성공 사례가 존재한다. 또 GWAS 기반 질병 관련의 변이를 포착할 수도 있다”고 말했다.
이어 “단, 매우 큰 코호트 크기가 필요하며 복잡한 형질(complex traits)에서 유전변이의 모든 부분을 설명할 수 없는 본질적인 한계를 가지고 있다. 이러한 한계를 모두 해결할 수 있지는 않지만 NGS를 적용한다면 유전자 신약 개발 임상의 핵심인 약물표적의 발굴, 바이오마커 기반의 유전적 계층과 임상시험 추진 등을 가능하게 할 수 있다”고 강조했다.
황 상무에 따르면, NGS를 활용해 진행성췌장관암종(PDAC)에 대해 표적 발굴이 보고된 사례가 있는 것으로 알려졌다. 유전체 정보로 바이오마커를 발굴하고 PDAC 아형(subtype)을 확인한 후 아형에 맞는 치료방법을 찾는 것이다. 치료효과 표현형 연관 유전체 프로파일링 이 도입된 사례다.
황 상무는 “유전체 데이터 기반의 임상시험은 실패 비용이 상대적으로 낮은 초기단계에서 예측 성공률을 높일 수 있고 실패비용이 기하급수적으로 상승되는 신약 개발 후반부에서의 실패율을 사전에 낮춰줌으로써 초기 신약개발 비용을 절감시켜 줄 수 있다”고 말했다.
이어 “결국 정밀의학의 구현을 위해 필요한 것은 ‘약물유전체학’이다. 약물유전체학은 약물반응에서 유전자 역할을 연구하는 학문으로, 약동학적 변수와 연관되거나 약물반응에 미치는 유전적 변이의 영향, 약력학과 관련해 약물의 부작용 등을 관찰한다. 이런 부분에 집중해야 맞춤형 신약 개발에 더 다가갈 수 있다고 본다”고 말했다.
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