가천대 길병원 연구진이 국내 처음으로 신약개발의 효율성을 높일 수 있는 ‘중추신경계 임상시험에 특화된 첨단 영상 분석’ 기술 개발에 들어간다.

길병원 신경과 신동훈 교수와 임상시험센터 신동성 교수는 딥러닝 기법을 기반으로 뇌졸중, 파킨슨병의 질환 예후 모델개발을 통해 신약의 효과를 보다 객관적이고 효율적으로 평가할 수 있는 중추신경계 임상시험에 특화된 영상분석 기술개발을 한다고 밝혔다.

영상분석 기술로 분석된 뇌 영상을 바탕으로 뇌졸중과 파킨슨 환자의 특징정보와 연계하여 질환의 예후를 미리 예측해 볼 수 있게 된다.

향후 연구진은 이를 바탕으로 자동화된 알고리즘을 개발하고 이를 고도화해 정확도를 높여나간다는 방침이다.

기존 임상시험은 파킨슨이나 뇌졸중 등 중추신경계 질환의 환자 선별 기법에서 객관성이나 정밀성을 확보하는 데 한계가 있어 신약의 효과를 정확하게 평가하는 데 제한이 있었는데 이번에 개발되는 자동영상분석 기법을 활용하면 임상시험 후보군의 뇌 영상을 바탕으로 신약을 타깃으로 하는 환자군을 미리 선별할 수 있게 된다.

임상시험 전부터 신약의 효과를 볼 수 있는 후보군을 미리 선별할 수 있게 되는 것이다. 이로써 잘못된 임상시험 후보군으로 인해 신약의 효과가 묻히는 것을 예방할 수 있게 된다.

결국 임상시험의 비용 및 시간을 절감시키고 효율성을 높일 수 있게 된다. 영상 분석 기술이 고도화되면 임상시험 결과를 미리 예측하는 것도 가능해진다.

이번 연구는 길병원 임상시험센터가 보건복지부 임상시험글로벌사업단의 연구를 받아 2년에 걸쳐 이뤄진다. 길병원을 중심으로 삼성서울병원 임상시험센터, 서울대 전기정보공학부를 비롯해 협력 제약사가 함께한다.

연구 개발 1년 차에는 파킨슨병, 뇌졸중 영상분석과 예후 모형 구축, 영상기반 임상시험 플랫폼 구축 등이 진행된다. 2년 차에는 뇌졸중, 파킨슨병 영상분석 고도화가 이뤄지고, 실제 임상시험 적용 후 평가, 개선이 이어진다.

신동훈 교수는 “기존 하드웨어 중심의 기술 개발에서 벗어나 소프트웨어 융합 영역으로 기술 개발 영역을 확장했다”며 “자동화된 영상 분석 기술이 개발되면 임상시험 기관 간 인프라 편차를 극복할 수 있을 것”이라고 말했다.

그는 이어 “이로써 의료 및 제약 산업의 국제 경쟁력을 확보하고, 이와 관련된 연계 사업도 활성화될 것으로 기대된다”고 말했다.