from Dreamers to Disruptors: AI와 DCT, 그리고 생명과학의 미래 with Marisa Co

메디데이터 팟캐스트 ‘from Dreamers to Disruptors’는 생명과학 분야 혁신을 이끄는 전문가들을 모시고 그들의 흥미로운 이야기, 통찰, 그리고 전망을 소개합니다. 이 팟캐스트는 생명과학 혁신과 그 혁신을 이끄는 비전 있는 인물들을 조명합니다.

의료와 기술은 언제나 밀접한 관계를 맺어왔습니다. 데이터 관리와 분석의 새로운 발전은 인간 건강에 대한 우리의 이해와 질병 치료 방식을 혁신적으로 바꿔 놓았습니다. 우리가 종종 직면하는 과제는 새로운 기술의 중요성이나 효과가 아니라, 이를 위험을 꺼리는 생명과학 업계에 어떻게 잘 안착시키느냐입니다.

오랜 경력 동안 마리사 코(Marisa Co)는 생명과학 분야를 진전시킬 수 있는 최첨단 도구를 발굴하고, 관련 업계의 핵심 인물들이 과감하게 이를 채택하도록 설득하는 능력을 갈고닦아 왔습니다. BMS와 암젠(Amgen)에서부터, 분산형 임상시험(DCT) 선구 기업 마이트러스(Mytrus)에 이르기까지, 마리사는 업계에 뚜렷한 발자취를 남겼습니다.

환자 경험(The Patient Experience)

임상시험과 더 넓은 의료 생태계의 궁극적인 목표는 환자에게 최상의 치료 결과를 제공하는 것입니다. 메디데이터가 하는 모든 일은 이 관점에서 바라봅니다.
우리의 임상시험은 가능한 한 편리하고, 투명하며, 접근성이 높은가? 참여 환자들은 스스로가 존중받고 지원받는다고 느끼는가? 우리가 제공하는 치료법은 다양한 사람들에게 가장 효과적인가?

많은 사람들과 마찬가지로, 마리사에게도 환자들에게 변화를 만들어낼 수 있는 기회는 강력한 원동력입니다.

“2007년에 저는 처음으로 업계를 떠나 잠시 숨을 고를 시간이 필요했어요. 그러면서 여러 엔젤 투자 그룹에 참여하게 됐고, 다양한 기술과 혁신을 접하게 되었죠.” 마리사는 Medidata CEO인 앤서니 코스텔로와의 대화에서 이렇게 회상했다. “그때 유명한 유방암 전문의 수전 러브 박사를 알게 되었어요. 그분이 1747이라는 회사에 투자했는데, 환자들에게 임상연구에 더 쉽게 접근할 수 있도록 온라인 임상시험을 만들고자 했던 회사였죠.”

이 만남을 계기로 마리사는 환자가 자신의 방식으로 연구에 참여할 수 있는 새로운 임상시험 모델, 즉 분산형 임상시험(DCT)의 발전에 기여하게 되었습니다.

분산형 임상시험(Decentralized Clinical Trials)

DCT는 임상시험의 구조와 운영 방식을 근본적으로 새롭게 설계함으로써 우리의 접근 방식을 바꾸고 있습니다. 전통적으로 임상시험은 특정 시험기관을 중심으로 진행돼, 환자들이 정기적으로 병원을 방문해 의사와 상담하고, 치료와 검사를 받으며, 결과를 보고하는 형태였습니다. DCT는 이러한 활동의 상당 부분을 원격으로 수행할 수 있게 합니다. 환자가 더 가까운 의료기관을 이용하거나, 심지어 자택에서 참여할 수도 있습니다. 이를 통해 시험기관 방문이 어려운 더 다양한 환자들이 연구에 참여할 수 있게 되고, 이동 횟수를 줄여 임상시험 운영의 지속가능성도 높일 수 있습니다.

임상시험 절차의 디지털화와 클라우드 도입은 DCT 성장의 핵심 동력이었으며, 여기에 COVID-19 팬데믹이 가속도를 더했습니다. 이동이 제한된 봉쇄 기간 동안에도 효과적인 코로나19 치료제를 개발하기 위해 임상시험 활동을 확대해야 하는 필요성이 뚜렷하게 드러난 것입니다.

앤서니가 CEO로 재직했던 마이트러스(Mytrus)는 당시 ‘가상 임상시험(virtual trials)’이라 불렸던 모델의 초기 혁신 기업으로, 원격 참여를 가능하게 하는 기술 도입을 탐구했습니다. 마리사는 이렇게 회상합니다. “우리는 환자 집으로 시험용 물품을 직접 배송하는 최초의 승인을 받았어요. 이전에는 한 번도 없었던 일이었죠. 임상시험용 신약을 환자에게 보내 스스로 복용하게 하는 거였으니까요. 당시로서는 매우 새롭고 혁신적인 시도였습니다.”

“DCT에 대해 임상 운영 책임자들과 이야기했을 때, 그들이 ‘그건 절대 불가능해요. 일어날 리가 없어요’라고 말하던 게 기억나요. 그 말이 제 머릿속에 계속 남아 있죠. 제게 절대 하면 안 되는 말이 있다면 바로 그거예요—‘그건 절대 일어나지 않을 거예요’라는 말이죠.”

– 마리사 코(Marisa Co)

마리사와 앤서니, 그리고 마이트러스(Mytrus) 동료들은 인터넷을 통한 환자 모집과 접근성 확보부터, 필요한 장비와 기술을 적재적소에 전달하는 물류 문제까지 수많은 도전에 맞서야 했습니다. 하지만 그들은 결국 해냈고, 오늘날 DCT는 임상연구 현장에서 흔히 볼 수 있는 방식이 되었습니다.

전자동의서(eConsent)

임상시험의 핵심에는 동의(Consent)라는 개념이 있습니다. 환자는 임상시험의 조건과 목표를 명확히 이해하고, 참여 의사가 있음을 ‘충분히 설명을 들은 후의 동의(Informed Consent)’ 형태로 확인해야 합니다.

전자 동의(eConsent)는 환자를 위한 사용하기 쉬운 인터페이스와 자동화된 참여 절차(onboarding)를 제공하는 시스템입니다. 기존의 종이 기반 방식 대신 전자적으로 동의를 수집·저장하면 데이터를 더 잘 추적하고, 절차를 자동화하며, 오류를 더 빨리 찾아낼 수 있습니다.

eConsent의 핵심 장점 중 하나는 원격에서도 동의 절차를 진행할 수 있다는 점입니다. 이 때문에 DCT의 필수 요소가 되었고, 마이트러스(Mytrus) 역시 이를 반드시 연구해야 했습니다. 특히 지역별 규제 기관의 승인을 확보하는 것은 프로젝트 성공을 위해 꼭 필요한 과정이었습니다.

“우리는 FDA의 밥 템플(Bob Temple)과 이야기를 나눴어요. FDA가 이 기술을 지지할지 확인하고 싶었거든요. 그가 말하길, ‘환자들이 150페이지짜리 임상시험 프로토콜을 읽고 싶어하지 않는다는 걸 누군가 깨닫는 데 수십 년이 걸렸어요.’ 아이콘과 간단한 설명으로 내용을 전달하는 아이패드 아이디어를 보여줬더니, 그는 ‘왜 이렇게 오래 걸린 거죠? 이건 획기적인 선례가 될 것입니다’라고 했어요”

– 마리사 코(Marisa Co)

그럼에도 불구하고 eConsent는 아직 업계 표준이 되지 못했습니다. “그렇게 훌륭한 혁신과 시장을 바꿀 수 있는 기술이 있는데도, eConsent 같은 건 도입 속도가 꽤 느린 편이에요.” 마리사는 말한다. “오늘날에도 전자 동의를 사용하는 임상시험 비율은 여전히 낮습니다. 새로운 기술이 나와서 시장 여러 곳에서 검증을 받더라도, 업계에서는 모두가 쓰는 안정 단계(hype curve의 후반부)에 도달하는 것이 여전히 쉽지 않아요.”

임상시험에서 AI

AI는 임상시험에서 다양한 방식으로 활용될 수 있으며, 이미 일부는 도입되었고, 다른 일부는 이제 막 가능성을 탐구하고 있는 단계입니다. 생명과학 분야에서 기술 도입과 발전을 적극적으로 지지하는 마리사는 AI의 잠재력에 큰 관심을 가지고 있습니다.

마리사와 앤서니는 임상시험에서 AI를 활용해 스폰서, 시험기관, 환자 모두에게 이익을 줄 수 있는 주요 기회를 보고 있습니다. 그중 하나가 효율성이다. 즉, 모든 연구에서 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화할 수 있다는 것입니다.

마리사는 이렇게 설명합니다. “적은 노력이나 적은 두뇌 자원이 필요한 일들을 컴퓨터나 AI에게 맡길 수 있어요. 그러면 소중한 인력은 더 높은 수준의 활동에 집중할 수 있고, 이 점은 누구나 환영할 거예요.”

“만약 AI 도입이 혁신 속도를 못 따라간다면—검증하는 데 시간이 너무 오래 걸리거나, 위험을 너무 피하려다 새로운 시도를 실제로 못 하게 된다면—큰 문제가 생기겠죠.”

– 앤서니 코스텔로(Anthony Costello)

AI의 또 다른 큰 장점은 방대한 임상 데이터를 분석해, 우리가 수작업으로는 시간이나 역량 때문에 절대 해낼 수 없는 통찰과 잠재적 치료법을 찾아낼 수 있다는 점입니다.

마리사는 이렇게 말합니다.
“5년 전만 해도 AI로 약을 개발하거나 전달한다는 개념은 상상도 못했어요. 그런데 지금은 AI가 관여한 150개의 화합물이 이미 임상에 들어갔거나 임상 진행 중이에요. 세상에 누가 이런 일이 가능할 거라고 생각했겠어요?”

마리사 코와 앤서니 코스텔로의 전체 대화는 링크(EN)를 통해 확인할 수 있습니다. AI와 DCT의 최신 동향과 생명과학 전반에 걸쳐 도입을 앞당기기 위한 방안에 대해 심도있게 다루고 있습니다.