"임상시험 데이터는 깨끗해야 하고 일관성이 유지되는 것이 무엇보다 중요합니다. 빅데이터(Big Data)와 인공지능(AI)을 통해 임상시험의 성공률을 높이고 오차를 잡아낼 수 있게 됐습니다."
메디데이터의 공동 창업자 글렌 드 브리스(Glen de Vries) 대표는 지난 13일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 열린 '메디데이터 넥스트 코리아 2017' 심포지움에서 임상시험에서 선도적인 정보기술(IT)의 융합이 미래 의료분야에 가져올 변화를 소개하며 이같이 밝혔다.
미국 나스닥(NASDAQ)에 상장된 메디데이터는 생명과학 분야의 임상 연구를 위한 클라우드 기반 솔루션을 제공하는 글로벌 기업이다. 메디데이터는 2006년부터 미국, 유럽, 일본, 중국 등 세계 각국에서 심포지움을 개최하고 있다. 한국에서 메디데이터 심포지움이 열린 것은 이번이 세 번째다. 브리스 대표는 지난해에 이어 두 번째로 한국을 찾았다.
메디데이터는 제약사, 바이오 테크, 의료센터, 임상시험수탁기관(CRO), 진단 및 기타 장비 제조사를 포함한 전 세계 850개 이상의 생명과학 분야의 고객사를 보유하고 있다. 이 중 임상시험을 대신 수행해주는 CRO는 100곳이 넘는다. 지난해 세계에서 가장 많이 팔린 의약품 10개 중 9개는 메디데이터의 클라우드 시스템을 통해 개발됐다.
메디데이터의 플랫폼을 활용하면 간암, 유방암 등 항암제 임상시험을 설계할 때 어떤 방식이 가장 효율적인 지를 빅데이터 분석을 통해 찾아낼 수 있다는 게 브리스 대표의 설명이다. 메디데이터는 클라우드를 기반으로 많은 고객사와 대량의 임상 데이터를 확보하고 있기 때문이다.
그는 "메디데이터 클리니컬 클라우드는 1만2000건 이상의 임상 연구를 수행했고, 현재 전 세계 340만명 이상의 임상시험 대상자로부터 매일 100만건 이상의 데이터가 추가되고 있다"고 말했다.
브리스 대표는 자체 개발한 AI 기반의 머신러닝 기술을 빅데이터 분석에 활용하면 임상시험의 성공률을 높이고 오차를 잡아낼 수 있다고 말했다.
그는 "알고리즘 규칙을 만든 뒤 그 규칙에서 벗어나는 데이터를 찾아냄으로써 임상 연구자들이 발견할 수 없는 오류를 쉽게 찾아낼 수 있다"며 "이런 오류를 파악하는 알고리즘은 향후 데이터가 누적되고 규칙이 추가되면서 스스로 학습을 통해 더 나은 방향으로 진화하게 된다"고 덧붙였다.
브리스 대표는 이같은 오류를 쉽고 빠르게 찾아내는 것이 궁극적으로는 임상시험의 비용과 기간을 단축시키는 긍정적인 효과로 이어진다고 강조했다.
그는 "지난해 미국 식품의약국(FDA)에서 승인받은 혁신 신약 9개의 임상시험 플랫폼이 모두 메디데이터 것이었다"며 "이 중 일부는 빠르게 출시되는 게 관건이었는데, 빅데이터 분석과 AI를 활용해 품질이 검증된 데이터가 신속하게 나올 수 있도록 지원했다"고 말했다.
이어 "한국은 미국, 유럽, 일본 등 선진 의약국과 함께 임상시험의 핵심 국가로 자리잡았다"면서 "임상시험에 메디데이터의 첨단 솔루션을 접목하게 되면 세계 시장에서 더 인정받을 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
메디데이터에 따르면 국내에서 시행된 다국가 임상시험 중 약 80%(2015년 기준)에 해당하는 임상시험에서 메디데이터의 기술이 사용됐다. 현재 메디데이터를 사용하는 국내 주요 제약사로는 한미약품(128940)을 비롯해 종근당(185750), 보령제약, 셀트리온(068270), 삼성바이오에피스 등이 있다.