베링거인겔하임-MS, AI 디지털 환자 트윈으로 임상시험 효율화 공동연구

제약업계에서 AI를 신약개발 프로세스에 접목하려는 시도가 확산되는 가운데, 독일 베링거인겔하임과 마이크로소프트가 임상시험 설계 효율을 높이기 위한 전략적 제휴를 맺었다. 양사는 환자 개개인의 특성을 컴퓨터로 재현한 '디지털 환자 트윈'을 활용해 질병 경과와 치료 반응을 예측하는 방안을 함께 모색하기로 했다. 첫 적용 영역은 폐 건강 분야로, 질병 진행 양상을 모델링하고 치료 결과를 추정하며 가상으로 임상시험을 시뮬레이션하는 작업이 포함된다. 더불어 기존 환자 데이터만으로 구성한 합성 대조군과, 실제 환자군에 과거 데이터를 더한 혼합 대조군의 적용 가능성도 들여다볼 예정이다. 이 같은 접근이 현실화되면 대조군 모집에 필요한 환자 규모를 줄이고 임상적 근거를 확보하는 데 걸리는 기간도 줄일 수 있을 것으로 양사는 기대하고 있다. 다만 현재는 아직 모델과 시제품을 만들어 과학적·기술적으로 구현이 가능한지를 검증하는 초기 단계에 머물러 있다. 베링거인겔하임 측은 이번 협력이 의약품 개발 과정 전반에 AI 기술을 도입하는 큰 전략의 한 축이라고 설명했다. 양사는 향후 동물용 의약품 개발과 내부 업무 프로세스 영역으로도 협력 범위를 넓힐 가능성을 함께 검토할 계획이다.

베링거인겔하임과 MS가 10월22일 디지털 환자 트윈 관련 전략적 협력을 발표
폐 건강 분야부터 질병 진행 모델링과 임상시험 모의실험 적용 예정
합성 대조군·혼합 대조군 활용 가능성도 함께 검토
현재는 모델·시제품 구축을 통한 기술적 실현 가능성 검증 단계
향후 동물의약품 개발 및 업무 프로세스 분야로 협력 확대 검토

큐픽스 바이오 해설

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디지털 트윈: 실제 대상의 특성과 작동 방식을 컴퓨터상에 모델로 구현해 다양한 시나리오를 예측하는 기술
임상시험 설계: 시험 대상, 투여 조건, 평가 지표 등을 사전에 정하는 임상연구 계획 수립 과정
합성 대조군: 실제 투약 없이 기존 데이터나 모델로 구성해 비교 기준으로 활용하는 가상의 대조 집단

신약 개발 과정에서 임상시험은 비용과 시간이 많이 소요되는 단계로 꼽히며, 제약사들은 이를 줄이기 위해 다양한 디지털 기술 도입을 시도해 왔다. AI와 빅데이터를 활용해 환자 반응을 미리 모사하려는 시도는 시험 참여자 부담을 줄이고 설계 효율을 높이려는 목적에서 논의돼 왔다. 다만 이런 모델이 실제 규제기관 승인 과정에서 어느 정도까지 활용될 수 있는지는 기술 성숙도와 검증 방식에 따라 달라진다.

Why it matters디지털 기술을 임상 설계에 접목하려는 시도는 신약 개발 전반의 효율화 논의와 맞닿아 있어 업계의 관심 대상이 된다.

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