"빅데이터를 이용해 신약을 개발할 때 직면한 과제는 데이터를 임상실험에 쓸 수 있도록 데이터 제공업자들과 합의를 하는 것이다. 그렇게 되면 과학자들이 필요한 데이터만 분석할 수 있게 되고 앞으로는 통계 데이터 과학이라는 배경이 없어도 동일한 수준의 분석이 가능해진다."
앤드류 카셀 메디데이터 데이터분석총괄( 사진)은 15일 파이낸셜뉴스와 한국화학연구원이 서울 여의도 콘래드호텔에서 공동주최한 '제9회 서울국제신약포럼'에서 '의료 빅데이터를 이용한 글로벌제약사 신약개발 사례'라는 주제로 기조강연을 하며 이같이 말했다. 메디데이터는 생명과학 분야의 임상 연구를 위한 데이터와 기술을 제공하는 기업이다. 지난 1999년에 글렌 드 브리스 대표가 창업해 현재 미국 나스닥(NASDAQ)에 상장돼 있다. 900여개의 기업이 메디데이터의 고객사이며 현재 25개 글로벌 유수의 제약사 중 18개가 메디데이터를 통해 임상개발을 하고 있다.

카셀 총괄은 신약개발을 위한 의료 빅데이터 활용 모델 3가지를 소개했다. △머신러닝(Machine Learning) △예측모델링 △데이터 리사이클링(Recycling) 등 3가지다.

카셀 총괄에 따르면 머신러닝은 임상실험을 통해 나온 데이터를 통합해 패턴을 파악하는 방식이다. 이 프로그램을 사용하면 특별히 전문화된 프로그래밍 스킬이 없어도 무관하다. 이 분석 생리 자체가 비지도 방식으로 이루어지기 때문이다. 스스로 방법을 찾아내는 비지도(Unsupervised) 방식을 이용하기 때문이다.

그는 종양 진단일을 통해 종양절제 수술을 하는 날짜를 정하는 것을 예로 들었다. 카셀 총괄은 "기존의 방식으로 진단하면 모든 환자가 같은 날에 종양절제 수술을 하게 된다"며 "그러나 환자마다 패턴이 다르다. 머신러닝을 활용하면 환자에 맞는 수술 날짜를 지정할 수 있다"고 밝혔다.

메디데이터의 이러한 머신러닝 알고리듬은 전직 FDA 심사관 출신인 메디데이터 엔지니어(연구자)들에 의해 개발됐다.

카셀 총괄은 예측모델링에 대해 "임상실험 현장(Site)을 선정할 때 사용될 수 있다"고 강조했다. 그는 "기존 연구에서는 선정된 현장들의 40%가 '환자가 한 번도 등록하지 않은 곳'이다. 이런 현장이 선정되면 4만달러(약 4500만원) 정도의 비용이 증가한다"며 "예측모델링 방식을 사용하면 어떤 현장을 선정해야 하는지 등을 표준화할 수 있다"고 말했다.

아울러 카셀 총괄은 "데이터 리사이클링의 경우 하나의 데이터를 다른 임상실험의 대조군으로 활용하는 것"이라며 "종양학이나 소아학에서는 대조군이 아예 없거나 부족한 경우가 많은데, 데이터 리사이클링을 활용하면 이 문제를 해결할 수 있다"고 주장했다.

그는 하나의 대조군을 활용한 세 가지 실험 사례를 소개했다. 이 대조군은 데이터 리사이클링을 통해 만들어졌다. 그는 "세 가지 치료방법 중 한 가지만 실험을 할 수 있었다"며 "하나의 치료방법은 치료군과 대조군이 상당히 차별화돼 실험을 진행할 수 있었지만, 나머지 두 방법은 차별성이 없어서 거부된 상황"이라고 설명했다.

한편 카셀 총괄은 의료산업이 오는 2020년까지 지속적인 성장세를 보일 것으로 내다봤다. 그는 "2020년까지 세계 인구 10명 중 1명이, 한국에서는 5명 중 1명이 고령인구가 된다"며 "이를 고려하면 생명과학분야에서 제약업계는 해마다 6.9%, 의료기기업계는 6.1% 가량 성장할 것으로 예상된다"고 말했다.

그는 이어 "의료빅데이터는 보험 업계에서도 주목하고 있다"며 "누가 잠재적인 보험의 대상이 될 수 있는지 예측모델을 만들 수 있기 때문"이라고 의료빅데이터가 다른 업계와 협업할 수 있음을 시사하기도 했다.

그는 마지막으로 "궁극적으로 제약업계는 보다 방대한 데이터를 현명하게 활용해 환자들을 치료하게 될 것"이라며 "인간은 우리가 예상한 한계 이상으로 더 건강해질 수 있다"고 전망하며 강연을 정리했다.

fair@fnnews.com 한영준 기자

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