바이오 빅데이터 기반 신약 개발과 관련해 유전체 데이터를 활용한 임상시험 성공률이 그렇지 않을 때보다 2배 이상 높은 것으로 나타났다.

바이오협회가 최근 발간한 바이오 빅데이터 관련 보고서에 따르면 GSK, 리제네론 등 글로벌 제약사들이 유전체 데이터 등을 활발히 적용해 신약 개발 중이며, 스타트업들도 기존 약물 데이터베이스(DB)에서 새로운 용도로 사용할 수 있는 신약물질을 찾고 있다. <아래 그래프 참조>

GSK는 2년 전 신약개발을 위해 500만명 데이터를 4년간 이용하는 조건으로 3350억원을 투자했고, 리제네론은 가이징어 및 UK바이오뱅크 등과 협력해 확보한 150만명의 WES(Whole-exome sequencing) 분석을 통해 새로운 약물 표적을 발굴 중이다. 리제네론은 가장 적극적으로 유전체 기반 신약 개발을 진행 중인 제약사로 평가받고 있다.

리제네론은 UK바이오뱅크 코호트(집체) 50만명 데이터를 비롯해 게놈잉글랜드의 10만 유전체 프로젝트 등의 다양한 대형 코호트의 유전체 및 임상 데이터를 다국적제약사들이 활용할 수 있도록 했다.

이와 관련해 '국제 코호트 학회(International Cohorts Summit)'에선 신약 개발 때 유전체 데이터가 접목되면 임상 성공률이 2배 높은 것으로 발표돼 세계적 제약사들로부터 관심을 받았다.

이는 처음부터 화합물을 만들지 않고도 치료제를 효율적으로 개발할 수 있다는 장점이 있어 GSK와 노바티스 등처럼 글로벌 제약사들이 빅데이터 분석을 통해 기존 약물에 대한 새 용도를 밝혀내는 시도를 하고 있다.

전산 알고리즘과 공개된 데이터베이스를 통해 과거엔 발견하지 못했던 새로운 타깃과 적응증을 찾아냄으로써 의약품 개발 비용을 절감할 수 있는 것이다.

정상, 질환 세포 및 조직에서 다양한 약물이 적용돼 축적된 수십만개의 전사체 프로파일링 데이터가 NCBI GEO(Gene Expression Omnibus), SRA(Sequence Read Archive), TCGA(The Cancer Genome Atlas)에 공개돼 있으며 전 세계 기업들과 연구진은 이를 이용한 약물 개발을 위해 데이터 마이닝을 진행하고 있어 주목된다.

다국적사 관계자는 "이처럼 글로벌 학회를 통해 의약품 개발에 유전체 관련 빅데이터 기술을 적용하는 것은 신약 개발 성공률을 높일 수 있는 것으로 나타났다"며 "특히 신약 개발 초기 단계인 임상 1상 및 2상에서 빠르게 실패 여부에 대한 확인이 가능해 비용을 절감할 수 있다"고 강조했다.