
많은 시간과 비용이 투자되는 만큼 신약 개발의 주요 단계에서 후보물질의 고-스톱(진행-중단) 여부를 결정짓기 위해 다양한 분야의 시험을 수행하게 된다. 특히 파이프라인 단계에서 효능을 입증받은 후보물질의 안전성이나 효능을 검증받기 위해 수행하는 비임상 단계는 사람에게 직접적으로 투여하기 전에 설치류, 비설치류 및 영장류를 이용해 일반독성, 발암성, 생식발생독성, 유전독성, 면역독성, 안전성 약리 등 다양한 시험을 필수적으로 진행해야 한다. 사람에게서 나타날 수 있는 부작용을 최소화하기 위해 수행하는 반복적이고 다양한 비임상시험으로 인해 많은 실험동물의 희생이 따르는 부분은 그동안 필수불가결한 부분으로 여겨져 왔다.
미국 국립 환경보건과학원은 최근 ‘Tox21’이라는 프로젝트를 통해 주요 독성 관련 자료를 통합하고 있다. 이 Tox21은 구조 기반의 독성 예측 모델 개발을 목적으로 하는 프로젝트로 빅데이터를 활용해 화학물의 구조와 생체 내(in vivo) 독성과의 상관관계를 규명했다. 이러한 Tox21과 같은 빅데이터의 출현 덕분에 딥러닝 기반 모델 개발이 가능해졌다. 인체 모사 모델을 활용한 독성평가의 경우, 줄기세포를 3차원 배양해 만들어지는 오가노이드를 활용한 연구가 주로 수행되고 있다.

오가노이드(organoid)는 장기(organ)와 소체(oid)의 합성어로 인체의 장기 모사체를 칭하며, 생체 내에서만 볼 수 있었던 세포 계층적, 조직학적 구조를 재현함으로써 기존의 2차원으로 배양한 세포주보다 한 단계 높은 차원의 생리현상을 연구할 수 있는 실험모델이다. 현재 장, 위, 간, 폐, 망막, 뇌, 뇌하수체, 신장, 췌장, 자궁 등 다양한 장기를 모사하는 오가노이드가 확립돼 있으며, 신약 개발을 위한 전임상의 모든 단계에서 기존 동물실험을 대체 혹은 보완하는 방식으로 빠르게 자리매김하고 있다.
이렇듯 4차 산업혁명시대 기술혁신 선도를 위해 독성을 예측하는 차세대 독성 예측 기술 개발 연구는 실험동물 대체뿐만 아니라 환경과 우리의 안전을 위해 필수불가결한 연구로 앞으로 독성 및 안전성 연구에 많은 변화를 가져오게 될 것이다. 이를 위해 산업계·학계·연구소 간의 다학제적 접근을 통한 유기적이고 체계적인 기술력 확보가 필수적이며, 다양한 부처 간의 정책 활동 참여 등 지속적인 관심이 필요할 것으로 생각된다.
신약 개발을 위해 실험동물을 이용한 독성평가 기술은 점차 사라질 전망이다. 현재 독성정보 및 구조체 기반 빅데이터를 활용한 독성 예측이나 인체 장기 모사체인 오가노이드를 활용하여 동물 실험을 대체하기 위한 연구가 지속적으로 수행중이다. 기술혁신 선도를 위해 산업계·학계·연구소 간의 유기적이고 체계적인 기술력 확보가 필수적이다.관련뉴스








