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'Advanced 약물재창출' 닥터노아 "5년내 희귀약 개발"

입력 2017-10-10 14:08 수정 2017-10-10 15:31

바이오스펙테이터 조정민 기자

BIOCON 출신 4명 '의기투합'..3개 DB로 기존 화합물/약제→복합제 구성 플랫폼 구축

대표적 고위험·고부가가치(High risk, High return) 분야인 신약개발에서 '빅데이터', '인공지능'과 같은 IT기술을 활용하려는 움직임이 확산되고 있다. 신약개발 성공률을 높이는 것은 물론 막대한 R&D 투자비용을 줄이려는 것으로 국내외에서 IT기술을 기반으로 한 바이오텍이 생겨나고 있다. 이들의 기술은 점차 고도화되고 있으며 신약개발 접근 전략 역시 치밀해지고 있다.

지난해 12월 문을 연 신생 바이오텍 '닥터노아 바이오텍(Dr.Noah biotech)' 역시 그러한 기업 중 하나다. 이지현 대표를 포함한 의약바이오컨버전스연구단 출신 4명이 의기투합해 창업한 닥터노아 바이오텍은 독자구축한 3개의 데이터베이스(문헌·유전체·화합물)를 활용해 기존 약물을 조합해 새로운 복합제로 구성하는 플랫폼울 구축했다. 이를 통해 초단기간인 5년내 희귀질환치료제를 개발한다는 전략이다.

이지현 대표는 '누군가는 해야 하지만 남들이 하고 있지 않는 것을 하겠다'는 생각에 창업을 결심했다. 그는 "우리가 구축하고 있는 3개의 데이터베이스를 통해 수 백억개의 경우의 수를 만 개 이하로 줄이면 타깃 희귀질환에 적합한 치료제를 짧은 시간 내에 예측할 수 있어 필요한 인력과 시간을 줄이고, 빠르게 신약 개발과정을 진행할 수 있다. 3년 안에 임상 1상에 진입하고 5년 안에 환자들이 직접적으로 혜택을 볼 수 있는 치료제 개발이 우리의 목표"라고 밝혔다.

▲닥터노아 바이오텍 구성원.(좌측부터) 박경미 팀장, 이지현 대표, 임서영 연구원, 박효순 팀장.

◇ 문헌∙환자∙화합물 복합 분석이 가능한 데이터베이스 구축

신약 개발 과정에서 필요한 데이터베이스란 대체 무엇일까? 이 대표는 "신약은 개발하는 과정이 길고 복잡한 만큼 그 속에서 활용하는 데이터 역시 다양하다. 우선적으로는 환자의 유전체, 단백질 등을 분석해서 질환과 관련된 부분을 찾고 타깃으로 활용하기 위한 정보가 있고, 또 적합한 약을 만들기 위해서 수십만개의 화합물 가운데 적합한 물질을 찾아내기 위한 것도 있다. 또 임상치료과정에서 발생하는 정보들도 모두 데이터로 활용하게 되는 것"이라고 설명했다.

닥터노아가 희귀질환 치료제 개발에 자신을 갖는 배경에는 바이오 인포매틱스(Bio-informatics)와 관련한 탄탄한 학문적 기반 위에 10여년 간 꾸준히 쌓아온 노하우가 있다. 닥터노아는 ▲질환과 그 요인, 치료제에 관한 연구 문헌 데이터와 ▲환자의 유전적 분석 데이터, ▲화합물의 구조와 기능 등에 대한 데이터 이렇게 3개의 분야로 데이터베이스를 기반으로한 '노트(Note)' 플랫폼을 구축했다.

하나씩 살펴보면 우선 ‘Note-R(reference)’은 공공에게 공개된 16개의 문헌 데이터베이스를 종합해 질환 연구와 관련된 각종 데이터를 모아 놓은 것이다. 이 대표는 "A라는 유전질환에 대해 연관이 있는 유전자 뿐만 아니라 실험실 단계에서 다양하게 수행된 연구 논문, 그동안 개발이 시도됐던 약물의 임상 결과 등 우리가 알 수 있는 최대한의 문헌 자료를 모은 것"이라고 설명했다.

'Note-P(patient)'는 환자의 유전정보에 대한 데이터베이스다. 닥터노아 측은 300여개의 질환에 대한 3만명 가량의 환자 유전체 패턴에 대한 정보를 축적한 상태다. 전문가들은 이러한 개인 임상 데이터는 양질의 정확한 데이터만이 가치가 있다고 말한다. 어설프게 모집된 정보는 오히려 정보의 질을 떨어뜨리고 판단할 때 오류 발생 확률을 높인다는 것이다. 이 대표는 "그래서 우리는 변수가 없는 질 좋은 데이터를 얻기 위해 3단계의 품질관리(QC)과정을 거쳐 데이터를 선별하고 있다"고 했다.

마지막으로 가장 공을 들인 것은 화합물에 대한 분석 데이터를 모은 'Note-C(compound)'다. 시판 또는 합성된 화합물을 세포 실험에 적용했을 때 발생하는 세포 유전자 패턴 변화를 분석하는 것으로 이를 통해 질환 대상자의 문제적 유전자 패턴을 비교, 분석하면 어떤 화합물이 해당 질환의 신약 후보물질이 될 수 있을지 예측할 수 있다. 닥터노아 측은 현재까지 2600여개 화합물에 대한 정보를 축적하고 있다.

▲닥터노아의 'Note database' (출처: 닥터노아바이오텍 홈페이지)

닥터노아는 이러한 종합적 데이터베이스를 바탕으로 기존 약물을 새로운 조합의 복합제로 구성하는 플랫폼울 구축해 희귀질환치료제를 개발한다. 이 대표는 “기존약물을 복합제로 조합, 활용하는 방법으로 희귀질환을 치료하는 컨셉은 외국에서도 시도되고 있는 방법 중 하나”라며 대표적인 예로 샤르코-마리투스 질환(CMT) 복합제 신약을 개발 중인 프랑스 제약사 'Pharnext'를 소개했다. Pharnext는 2000개 이상의 허가받은 약물 가운데 새로운 질병 메커니즘에 작용하는 약물들을 가상 스크리닝을 통해 선별하는 시스템을 개발했다. 현재 이 시스템을 이용해 발굴한 CMT질환 복합 치료제의 임상3상을 진행하고 있다.

기존 약물을 복합제로 조합한다는 것이 언뜻 듣기에는 손쉬운 방법이라고 여겨지지만, 실상은 그렇지 않다. 실험이나 임상에서 안전하고 효과적으로 사용하기 위한 최적의 비율을 맞추는 것이 결코 쉽지 않기 때문이다. 이 대표는 “3개의 화합물을 조합해서 새로운 복합제를 만들 때, 적절한 비율을 찾기 위해 고려해야 하는 경우의 수가 수 백억개에 달한다. 이는 인간이 일일이 검증할 수 없는 개수”라고 설명했다. 닥터노아가 개발한 인공지능 복합제 예측시스템 ‘ARK’는 이 수 백억개의 경우의 수를 무려 만 개 이내로 줄일 수 있다.

이 대표는 “데이터베이스를 통해 병리적 네트워크 가운데 치료 효과가 가장 높은 기전을 몇 가지 추려내서 그 기전에 작용할 가능성이 가장 높은 약물의 메커니즘과 약효를 예측함으로써 새로운 치료제 후보를 선별할 수 있다”고 강조했다.

◇ 첫번째 적응증으로 선천성 유전적 신경질환 선택

닥터노아는 첫번째 파이프라인으로 선천성 유전적 신경질환을 타깃으로 선정했다. Di-George syndrome과 Cornelia de lange syndrome, william syndrome 과 같이 신경능의 발육부진으로 인한 선천성 질환이다(DCW). 이 질환들은 유전자의 이상으로 신경세포의 분화가 미숙하게 발생하는 것이 원인으로 현재 근본적인 치료 방법이 없어 증상 완화나 외형의 외과적 복원 등 대증적인 치료법만 적용되고 있다. 이 대표는 “문제가 되는 유전자를 교정하는 유전자 치료 방법은 고가의 치료비용으로 인해 대중적으로 사용되기 힘든 것이 현실”이라고 했다.

회사 측은 “DCW로 인해 고통받는 환자가 국내에만 4000여명, 북미와 유럽 등지까지 합하면 대략 8만 여명으로 예상된다. 우리는 신경능병증에 해당하는 3개 질환에 공통적으로 사용이 가능한 복합제를 개발하는 것이 목표”라고 밝혔다.

닥터노아는 신경세포가 분화할 때 작용하는 여러 가지의 신호 메커니즘 가운데, 신경분화가 정상적으로 이뤄지기 위해서 활성화 해야 하는 부분과 억제해야 하는 부분을 분석하고 각 해당 기전에 작용해 미숙한 신경분화를 회복시킬 약물을 조합, 복합제로 개발할 계획이다. 이 대표는 “우리의 예측시스템을 이용하면 3개월 안에 희귀질환 치료제 후보물질 예측이 가능하다”고 말했다.

이 대표는 “우리는 단순히 데이터베이스를 서비스하는 회사가 아니라 바이오 인포매틱스를 바탕으로 신약을 직접 개발하는 회사다. 지금 진행 중인 파이프라인 외에도 1개 이상의 자체적인 치료제 개발 파이프라인과 공동 개발을 진행하는 파이프라인을 매년 확충해 나갈 것”이라고 강조했다. 또한 "전임상부터 임상 1/2상까지 직접 개발을 진행할 것이다. 국내에서는 전임상까지 진행하고 나머지는 미국, 유럽 등에서 진행할 계획”이라고 덧붙였다.

마지막으로 이 대표는 “현재까지 특정 유전자로 인해 발현하는 것이 확인된 희귀유전질환이 7000 종에 이른다. 질환으로 고통받는 환자들에게 적절한 가격대의 치료제를 선택할 권리를 주는 것이 우리의 목표”라고 밝히며 “5년 이내에 치료제를 성공적으로 개발해 세상을 놀라게 하고 싶다”고 전했다.

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