임상시험 '후보 선별부터 관여해 결과까지 예측 가능'
길병원, 국내 최초 중추신경계 첨단 영상 분석 기술 개발
이상철 기자 기사입력  2017/04/13 [12:08]
트위터 페이스북 카카오톡 필자의 다른기사 보기 인쇄하기 메일로 보내기 글자 크게 글자 작게

【후생신보】 국내 연구진이 국내 최초로 임상시험 후보군 선별부터 관여해 효율적인 임상시험과 결과까지 예측이 가능한 첨단 영상 분석 기술을 개발한다.

 

가천대 길병원 신경과 신동훈 교수팀(신동성 임상시험센터)은 딥러닝 기법을 기반으로 뇌졸중, 파킨슨병의 질환 예후 모델을 개발해 신약의 효과를 보다 객관적이고 효율적으로 평가할 수 있는 중추신경계 임상시험에 특화된 영상 분석 기술을 개발한다고 밝혔다.

 

영상 분석 기술로 분석된 뇌 영상을 바탕으로 뇌졸중과 파킨슨 환자의 특징정보와 연계해 질환의 예후를 미리 예측해 볼 수 있게 된다.

 

따라서 신 교수팀은 이를 바탕으로 자동화된 알고리즘을 개발하고 고도화해 정확도를 높여나갈 예정이다.

 

기존 임상시험은 파킨슨이나 뇌졸중 등 중추신경계 질환의 환자 선별 기법에서 객관성이나 정밀성을 확보하는 데 한계가 있어 신약의 효과를 정확하게 평가하는 데 제한점이 있었다.

 

그러나 신 교수팀이 이번에 개발하는 자동 영상 분석 기법을 활용하면 임상시험 후보군의 뇌 영상을 바탕으로 신약이 타깃으로 하는 환자군을 미리 선별할 수 있게 된다.

 

즉 임상시험 전부터 신약의 효과를 볼 수 있는 후보군을 미리 선별할 수 있게 돼 잘못된 임상시험 후보군으로 인해 신약의 효과가 묻히는 것을 예방할 수 있다.

 

따라서 임상시험의 비용 및 시간을 절감시키고 효율성을 높일 수 있게 되며 특히 영상 분석 기술이 고도화되면 임상시험 결과를 미리 예측하는 것도 가능해진다.

 

한편 이번 연구는 길병원 임상시험센터가 복지부 임상시험글로벌사업단의 연구를 수주해 2년에 걸쳐 이루어지는 것으로 길병원을 중심으로 삼성서울병원 임상시험센터, 서울대 전기정보공학부를 비롯해 협력 제약사가 함께한다.

 

연구 1년 차에는 파킨슨병, 뇌졸중 영상분석과 예후 모형 구축, 영상기반 임상시험 플랫폼 구축 등이 진행되며 2년 차에는 뇌졸중, 파킨슨병 영상분석 고도화가 이뤄지고, 실제 임상시험 적용 후 평가, 개선이 이어진다.

 

신동훈 교수는 기존 하드웨어 중심의 기술 개발에서 벗어나 소프트웨어 융합 영역으로 기술 개발 영역을 확장했다자동화된 영상 분석 기술이 개발되면 임상시험 기관 간 인프라 편차를 극복할 수 있을 것이라고 말했다.

 

또한 그는 의료 및 제약 산업의 국제 경쟁력을 확보하고 이와 관련된 연계 사업도 활성화될 것으로 기대된다고 덧붙였다.

필자의 다른기사메일로 보내기인쇄하기 무단전재 및 재배포 금지. ⓒ 후생신보
닉네임 패스워드 도배방지 숫자 입력
제목  
내용
기사 내용과 관련이 없는 글, 욕설을 사용하는 등 타인의 명예를 훼손하는 글은 관리자에 의해 예고 없이 임의 삭제될 수 있으므로 주의하시기 바랍니다.
 
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고