과거의 임상시험 데이터와 리얼월드 데이터(Real-World Data, RWD)를 결합하면 강력한 근거가 만들어집니다. 이는 외부 대조군이라고도 불리는데, 이를 통해 근거 기반 결정을 뒷받침하고 임상 개발 프로그램의 성공 가능성을 높일 수 있습니다. 근래에 규제 기관은 규제 결정을 뒷받침하기 위해 외부 대조군의 사용을 받아들이기 시작했습니다.
그런데 규제 기관은 중요한 임상시험 결정을 내리기 위해 이러한 유형의 데이터를 사용하는 것에 대해 어떻게 생각하고 있을까요? 이 물음은 통합 근거의 사용 방식을 결정해야 하는 CRO 및 의뢰자들에게는 매우 중요합니다.
Medidata NEXT Global에서 전현직 규제 담당자들은 통합 근거에 대한 견해를 밝혔고, 향후 임상 연구에서 통합 근거가 맡게 될 역할에 대해 이야기했습니다. 이들은 과거의 데이터와 실제 임상 데이터가 의사 결정에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알고 있었습니다. 또한 통합 근거의 영향을 받은 의사 결정이 포함된 시험을 더욱 효과적으로 검토하기 위해 규제 기관이 얼마나 적극적으로 준비하고 있는지도 알려줬습니다.
Dr. Scott Gottlieb, former commissioner, US Food & Drug Administration
NEXT Global에서 고틀리브는 기조 연설을 한 후 메디데이터의 공동 창업자이자 공동 CEO인 글렌 드 브리스(Glen de Vries), 그리고 유럽의약품청(European Medicines Agency, EMA)의 전 과학 행정관이자 의약품청장(Heads of Medicines Agencies, HMA) 및 EMA 공동 빅데이터 태스크 포스(Joint Big Data Task Force)의 공동 의장을 역임한 앨리슨 케이브(Alison Cave)와 각각 대화를 나누었습니다.
고틀리브는 FDA가 “약품에 대한 시판 전 문제(Pre-Market Question)를 검토하는 일뿐만 아니라, 시판 후 조사(Post-Market Surveillance)를 위해 EHR 데이터를 사용하여 대규모 통합 데이터 세트를 구축하는 일”에도 투자하고 있다는 점을 강조했습니다. 그는 이 작업을 약 10년 전 FDA의 센티넬(Sentinel) 데이터베이스 투자와 비교했습니다. 센티넬 데이터베이스는 의회의 명령에 따라 FDA가 만든 시판 후 의약품 안전 조사 시스템입니다.
고틀리브는 이러한 명령이 지속적으로 의회에서 발의될 것이고 실제 임상 근거와 과거 근거를 사용하는 데 영향을 미칠 것이라고 전망했습니다. “과거에는 실제 임상 근거 데이터 세트를 사용하여 다양한 문제에 접근하는 방식에 대한 지침을 만들 의무가 없었다. 하지만 이제는 반드시 지침을 만들어야 한다. 자체적인 임상 의사 결정과 규제 목적을 위해 실제 임상 근거를 사용하라는 의회의 명령이 있었기 때문이다. 해당 방법론이 곧 검증될 것이고, 그렇게 되면 중요한 진일보가 될 것이다.”
약품 개발에 실제 임상 근거 및 과거 근거를 활용하라는 의회의 명령에 따라 FDA는 그에 해당하는 방법론을 의무적으로 개발하고 검증하게 되었습니다. 그리고 고틀리브는 이 방법론을 두고 “규제 한계를 충족할 정도로 엄격”하다고 묘사한 바 있습니다.
고틀리브는 이러한 방법론이 의뢰자가 실제 임상 근거를 사용하여 시판 후 요건뿐만 아니라 시판 전 요건을 충족시키는 방식에도 영향을 미칠 것이라고 예측했습니다.
Dr. Amy Abernathy, principal deputy commissioner & acting CIO, US Food & Drug Administration
에이미 애버네시는 기조 연설에서 Acorn AI의 대표 사스트리 치루쿠리(Sastry Chilukuri)와 함께 이야기를 나누었습니다. 이들은 임상시험 데이터가 실제 임상 데이터와 연계될 수 있는 방식에 대해 논의했습니다. 치루쿠리와 애버네시 모두 통합 근거가 곧 광범위하게 도입될 것이라는 의견을 적극적으로 표명했습니다.
애버네시는 “임상시험 데이터를 실제 임상 데이터로 보완하는 것이 중요하다. 이를 통해 우리는 의약품의 작용 방식이나 의료 중재 조치의 작용 방식에 대해 완전하게 이해할 수 있다”라고 강조했습니다. 그녀는 통합 근거에 대한 자신의 생각을 두 가지로 설명했습니다.
우선 이른바 장기적인 시험 대상자 여정(Longitudinal Patient Journey)이라는 그녀만의 개념에 대해 설명했습니다. 실제 임상 데이터와 과거 임상시험 데이터를 결합하면 제품 성능에 대해 중요한 인사이트를 얻을 수도 있지만, 이 개념을 통해 임상시험 도중과 이후에 개인에게 일어나는 변화를 전체적으로 이해할 수 있다고 애버네시는 소개했습니다. 그녀는 개별 시험 대상자 레벨에서 통합 근거를 적용한다면 “장기적인 관점에서 풍부한 시험 대상자 스토리를 만들어 상황을 더욱 정확히 이해할 수 있다”라고 말했습니다.
다음으로 애버네시는 통합 근거로 인해 특히 장기적인 시험 대상자 여정과 관련된 기회가 열렸다고 설명했습니다. 그녀는 “통합 근거를 활용하면 임상시험 프로토콜의 전통적인 요소를 뛰어넘어 상황을 이해하는 방식을 넓힐 수 있다. 일례로 1년 관찰 후 종결되는 시험이 있다고 하자. 이제 우리는 다년간의 추가 관찰 기회를 확보하여 장기적 안전성이나 효과, 생존 등의 문제를 파악할 수 있다. 시험 대상자 리포트 데이터, 바이오센서에서 발생한 정보 등 풍부한 데이터 출처를 포함시킬 수 있으므로, 기존 임상시험 데이터 포인트 밖에서 시험 대상자가 어떤 경험을 하는지를 이해할 수 있다”라고 전했습니다.
애버네시는 통합 근거을 위한 애플리케이션에는 “COVID-19 회복 시험 같은 플랫폼 시험이나, 시험 대상자를 무작위로 뽑아 데이터 세트 대부분을 실제 임상 데이터로 채우는 간단한 대규모 시험”을 운영하는 작업이 포함된다고 말했습니다. 또한 “일부 매우 실용적인 애플리케이션은 전자 건강 기록이나 클레임 데이터에서 수집된 정보, 또는 설문 조사를 통해 수집된 PRO 데이터를 통해 임상시험 데이터 세터를 채울 것”으로 생각한다고 밝혔습니다.
Dr. Alison Cave, former scientific administrator, European Medicines Agency, and former co-chair, HMA/EMA Joint Big Data Task Force
앨리슨 케이브는 스콧 고틀리브와 나눈 대화에서 의료 데이터를 체계적으로 수집하고 데이터에 적시에 액세스할 수 있도록 지원하는 시스템의 중요성을 강조했습니다. 그녀는 이러한 시스템과 데이터 액세스가 “COVID-19 상황에서 절대적으로 중요하다. 이를 통해 다양한 개인이 병에 대해 갖는 민감성을 파악할 수 있고, 그래야 개인에 대해 장기적인 추적 조사를 진행할 수 있다”라고 말했습니다. 또한 장기 추적 조사에 실제 임상 데이터를 필수적으로 사용하게 될 것이라고 예측했습니다.
케이브는 “이렇게 실시간으로 데이터를 주시해야 하는 상황에서 우리는 민첩하게 움직이며 적응력을 발휘해야 한다. 또한 가설을 만들기 위해 데이터를 사용하는 게 아니라는 점을 명심해야 한다. 우리는 향후 임상시험에서 추가로 시험할 수 있는 내용을 생산하기 위해 데이터를 사용하는 것이 아니다. 시험 대상자의 삶에 영향을 줄 수 있는 결정을 내리기 위해 데이터를 사용하는 것이다”라고 말했습니다.
이와 같은 새로운 데이터 솔루션에 대한 규제 기관의 대응 방식과 관련하여 케이브는 다음과 같이 말했습니다. “우리가 고려하는 데이터 출처뿐만 아니라 우리가 묻는 질문에 따라 접근법이 달라진다. 따라서 한 가지 방식을 모든 상황에 적용하는 접근법은 이 문제에 적합하지 않다. 이 중요성을 규제 기관이 알고 있다는 사실을 사람들도 알아야 한다고 생각한다. 규제 기관은 실제 임상 데이터 활용의 중요성을 명확하게 인식하고 있다. 규제 기관은 임상 데이터를 활용했을 때 약품의 실제 작용 방식을 더 정확하게 반영할 수 있다는 점을 알고 있다.”
Aetion의 연구 결과에 따르면, 규제 기관은 케이브가 말한 대로 RWE에 대해 관심을 가지고 있는 것으로 나타났습니다. Aetion은 “2019년, FDA가 승인한 NDA 및 BLA 중 49%는 RWE 시험을 포함했다. 2020년에는 그 수치가 75%로 급증했다”라고 밝혔습니다.
그런데 케이브는 RWE와 관련하여 중요한 점을 지적했습니다. “근본적으로 최고의 근거”는 여전히 무작위 대조 시험(Randomized Controlled Trial)이라는 것이었습니다. 따라서 통합 근거의 중요성은 규제 기관이 점차 유용하다고 여기는 실제 임상 근거와 대조 시험에서 발생한 임상 근거를 결합할 때 생깁니다.
규제 성공 사례
메디데이터의 Integrated Evidence는 메디세나(Medicenna) 및 셀시온(Celsion) 사례에서 알 수 있듯 규제 성공에 기여했습니다. 메디세나의 경우, FDA는 재발성 교모세포종(rGBM)을 대상으로 한 제3상 등록 시험에서 Medidata Synthetic Control Arm을 사용하는 것을 허가했습니다. 이렇게 해서 통상적으로 무작위 배정 대조군을 사용하는 제3상 임상시험에서 혼합 외부 대조군(합성대조군 시험 대상자와 무작위 시험 대상자를 결합)의 사용이 허용된 선례가 남게 됐습니다.
셀시온은 종양 치료제 개발 전문 회사로, Medidata Synthetic Control Arm을 통해 매칭된 시험 대상자 데이터를 검토했습니다. 그 결과 셀시온의 GEN-1을 사용한 제1b상 용량 증량 OVATION 1 시험에서 3/4기 난소암 시험 대상자들이 무진행생존기간(PFS) 치료 효과를 보였습니다.
결국 통합 근거에 대한 규제 기관의 지원이 가속화되면서 기업은 데이터를 활용하여 시험 대상자에게 치료제를 더욱 빠르게 제공할 수 있게 되었습니다.