2012년 미국 FDA 안전 및 혁신법에 따라 제정된 혁신적인 치료법 지정(BTD, Breakthrough Therapy Designation)의 목적은 의료 요구가 충족되지 않은 심각하거나 생명을 위협하는 질병 치료를 목적으로 하는 유망한 신약의 개발과 검토 시간 단축에 있습니다.혁신적인 치료법 지정 승인 경로는 효능을 입증하는 보다 효과적인 증거가 필요하지만 스폰서가 임상 개발 과정에서 FDA로부터 더욱 실질적인 지원과 참여를 보장받을 수 있다는 점에서 추진된 다른 개발 프로그램과 다릅니다. 획기적인 치료법 지정 지위를 받기 위한 중요 요건 중 하나는 다른 기존 치료법과 비교하여 임상적으로 유의한 변수에 대한 상당한 개선 효과를 입증하는 예비 임상 증거입니다. 시험 약물이 혁신적인 치료법으로 지정되면 시험용 신약은 마케팅 용도의 정기 및 우선 심사와 관련하여 효율적인 신약 개발 프로그램, FDA 개발 및 심사를 촉진하기 위한 조직적인 노력, 지원 임상 데이터를 기반으로 잠재적 적격성에 대해 FDA의 집중적인 지도를 받게 됩니다.    

BTD 지위 획득은 어떤 제약 R&D 조직이나 큰 성과로 간주되며 공중 보건 및 상업적 측면에서 모두 이점을 가져다 줍니다. 데이터에 따르면 혁신적인 치료법 약물은 심사 기간 단축뿐만 아니라 이 지위를 받지 못한 치료 약물에 비해 출시 전 총 개발 기간이 2~3년 더 짧음을 알 수 있습니다. 또한 이 지위를 획득하면 특정 제품의 임상적 가능성에 대한 신뢰도를 확보하여 결과적으로 기업 가치를 크게 높일 수 있습니다. 실제로, 공개된 BTD 승인에 대한 CAS의 분석 결과, 시판 제품이 없던 상장 기업들의 주가가 BTD 발표 다음날 평균 6%(주가 수익률 초과) 상승한 것으로 나타났습니다.

화학적 참신성과 혁신적인 치료법 지정과의 관계

이러한 큰 이점을 고려할 때 혁신적인 치료법 지위는 꼭 얻고 싶지만 결코 쉬운 일은 아닙니다. 2022년 6월 30일 기준, FDA에 접수된 BTD 신청 건수는 총 1265건입니다.그러나 이러한 요청 중 승인률은 약 40%에 불과합니다.

특정 약물에 대한 혁신성 지정은 최종 승인 전까지 FDA가 공개하지 않습니다.2013년과 2019년 사이, FDA 약물평가연구센터(CDER)의 승인을 받은 276가지 새로운 치료 약물(NTD) 중 BTD 지위를 부여받은 경우는 73가지(26%)에 불과합니다.가장 많은 약물 형태는 저분자로, 이 혁신적인 NTD의 56%에 달했습니다.FDA가 지정한 대부분의 혁신적인 저분자 약물은 그 형태와 스캐폴드가 이전 FDA 승인 약물에서 사용되지 않은 구조적으로 새로운 신규 허가 물질(New Molecular Entity)을 하나 이상 포함하고 있습니다. 그러나 다양한 저분자 약물의 성공률을 자세히 살펴보면 몇 가지 흥미로운 사실을 알 수 있습니다.

최근 분석 자료에 따르면 구조적으로 새로운 저분자 NTD의 약 30%가 혁신적인 약물로 인정받았으며 구조적으로 새롭지 않은 저분자 NTD의 승인 비율은 10%에 불과했습니다. 이는 구조적으로 새로운 약물이 FDA로부터 혁신적인 치료법 지위를 획득할 확률이 두 배 이상임을 의미합니다. 이러한 격차는 신약 연구에 있어 구조적 참신성의 차별화된 영향과 기존 화합물의 경계를 뛰어 넘어야 하는 일의 중요성을 잘 보여줍니다.

저분자 약물 혁신을 가속화하는 인실리코 방법

혁신과 효율성의 균형은 신약 개발의 오랜 과제입니다. 제약 산업은 기존 치료법보다 임상적 이점이 큰 새로운 치료법을 개발해야 한다는 부담을 계속해서 안고 있습니다. 구조적으로 새로운 분자가 유망한 새로운 치료 물질이 될 가능성이 높다는 사실은 이미 입증되었습니다. 그러나 잠재적으로 합성 가능한 유기 분자의 수가 1000 Da 미만인 경우 10180으로 추정되는 상황에서, 구조적으로 새로운 약물 연구에 방대한 양의 기존 화합물을 활용 하는 방식은 전통적인 실험 방식의 범위를 뛰어넘는 것입니다.  

인실리코 방법의 발전은 구조적으로 새로운 분자를 포함하는 기존 화합물에서 생물학적으로 관련이 있는 새로운 영역을 보다 효율적으로 활용하는 데 도움이 되고 있습니다.많은 생물약제 조직이 지난 몇 년간 배포하려고 시도한 주요 인실리코 방법 중 하나가 바로 머신 러닝입니다. 머신 러닝은 높은 정확성으로 약물 분자의 특성을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 연구원들이 특성 프로필이 보다 최적화된 약물 유사 분자를 우선적으로 합성하는 데 도움이 되며, 화합물의 더 많은 부분을 나타내고 구조적으로 더 다양한 분자 후보군을 만드는 데도 도움이 됩니다.이처럼 구조적으로 다양한 풀은 합성과 분석이 가능한 더 나은 분자 후보를 제공해 구조적으로 새로운 약물 유사 분자를 찾을 수 있는 확률을 높여줍니다.

신약 개발에 있어 머신 러닝의 효과 향상

신약 개발을 위해 기존 화합물을 광범위하게 탐색할 수 있는 강력한 예측 알고리즘을 구축하기 위해서는 고품질의 트레이닝 데이터를 사용하는 것이 중요합니다. 머신 러닝 방법은 다양한 출처의 공공 및 내부 전용 데이터를 활용할 수 있습니다.그러나 이 개별 데이터의 진정한 가치를 활용하기 위해서는 세분화, 번역, 구조화, 색인 작업이 필수적입니다. 실제로, 데이터 과학자들은 여전히 연구 시간의 38%를 알고리즘 피드에 사용되는 데이터 소싱과 정리 업무에 할애하고 있습니다. 이 시간은 모델을 개발하고 결과를 최적화하는 데 보다 생산적으로 사용될 수 있었습니다. 따라서 분류학, 의미론적 연결, 데이터 분류 경험을 갖춘 인간 전문가가 엄선한 데이터 세트를 제공함으로써 신약 개발에 있어 머신 러닝 노력의 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

머신 러닝을 지원할 수 있는 형태로 약물 분자 구조를 인코딩하는 데 사용되는 분자 표현 또는 '분자 지문 (molecular fingerprint)' 또한 중요합니다. 최근 연구에서는 최적화된 분자 지문이 예측 모델의 정확성에 큰 차이를 만들어낼 수 있음이 밝혀졌습니다. CAS의 데이터 과학자가 개발한 새로운 분자 지문이 전통적인 모건 지문 방법을 실행하는 동일한 알고리즘과 비교할 때 실제로 예측 정확도가 최대 45% 향상되었습니다. 이렇게 향상된 분자 지문은 이미 약물 유사 분자의 생물 작용을 예측하기 위한 CAS의 신약 개발 컨설팅 프로젝트에서 큰 가능성을 보여주고 있으며 이를 통해 검사 목적으로 합성해야 하는 분자의 수를 줄이고 혁신적인 차세대 치료법 연구의 효율성을 높일 수 있습니다.

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CAS는 새로운 동향에 대한 지식 격차를 어떻게 해소할 수 있나요?

CAS와 함께 신약 개발 분야의 새로운 접근법을 파악할 수 있습니다. 저분자는 구조적 참신성을 넘어 지금껏 약물로 만들지 못했던 표적 단백질의 새로운 용도를 발견하는 데 사용되고 있습니다. 그 결과, 많은 치료 영역에서 흥미롭게 작용할 수 있는 새로운 유형의 치료제를 만들어 냈습니다. CAS의 최신 정식 보고서에서 분자 접착제 신약 개발 동향, 표적 단백질 분해, 유도 근접성에 대해 자세히 알아보십시오.

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