엘에스케이글로벌파마서비스(LSK)가 인공지능(AI)을 활용한 약물 안전성 탐지 연구 결과를 글로벌 학회에서 공개했다. 약이 출시된 후 환자나 의료진의 신고에만 기대야 했던 부작용 확인 방식의 단점을 해결할 열쇠로 기대를 모은다.
LSK는 최근 미국 보스턴에서 열린 세계 최대 규모 통계학 학술대회 'JSM 2026'에서 AI 기반 약물 안전성 연구 결과를 포스터로 발표했다고 10일 밝혔다.
이번 학회에서 발표를 진행한 ARS(Academic Research Service) 본부 김선우 전무는 'VigiBase를 활용한 티사젠렉류셀의 관련 심혈관계 이상사례 신호 탐지를 위한 설명 가능한 머신러닝 연구' 결과를 소개했다.
연구진은 세계보건기구(WHO)의 글로벌 약물감시 데이터베이스인 VigiBase에 축적된 의약품 이상사례 보고자료를 바탕으로 후향적 약물감시 연구를 진행했다. CAR-T 세포치료제인 티사젠렉류셀 투여 후 보고된 심혈관계 이상사례를 대상으로 안전성 신호를 탐지하고 우선순위를 평가했다. 특히 예측 결과와 주요 변수의 기여도를 동시에 확인할 수 있는 '설명 가능한 머신러닝' 기반 탐지 모델을 개발해 적용했다.
기존 약물 안전성 평가는 자발적 이상반응 보고에 의존해 보고 편향(Reporting bias)에 취약하다는 한계가 있었다. 연구진은 보고자의 특성, 보고 건수, 중증도 등 다양한 정보를 머신러닝으로 분석해 이를 보완했다. 유럽의약품청(EMA)이 정의한 11개 중대한 심장 이상반응에 모델을 적용한 결과, 기존 방식으로 확인이 어려웠던 심혈관계 이상반응 후보까지 추가로 제시하며 시판 후 평가의 정확성과 효율성을 높일 가능성을 입증했다.
연구를 이끈 김선우 전무는 2022년부터 최근 5년간 국제학술지 논문 10편, 국제학술대회 발표 7건 등 총 19건의 연구 성과를 축적한 바이오통계 전문가다. 2024년 JSM에서 경쟁위험을 고려한 생존분석 방법론을 발표한 데 이어, 올해 AI 기반 약물감시로 연구 영역을 한층 확장했다.
김 전무는 "임상개발 환경이 빠르게 변화하는 만큼 통계학 역시 AI와 리얼월드 데이터 등을 활용한 새로운 방법론을 모색해야 한다"며 "임상 현장에 적용 가능한 실용적인 통계 방법론을 꾸준히 개발해 나갈 것"이라고 말했다.
이영작 LSK 대표는 "LSK의 핵심 경쟁력은 최고 수준의 전문 인력이 쌓아온 경험과 연구 역량"이라며 "앞으로도 우수한 인력과 차별화된 역량을 바탕으로 국내 신약개발 성공을 이끄는 최고의 파트너가 되겠다"고 강조했다.
