"'Quadrant2(쿼드런트 2)'가 경구 제형 의약품의 연구개발 속도와 성공률을 높이는 솔루션으로 주목받고 있다. 신약 후보물질의 분자 구조와 물리화학적 특성만으로 최적의 제형 기술과 부형제를 예측하고, 약물 개발 전주기에 걸친 전략 수립을 지원한다. 특히 임상 1상 진입까지 약 14~19개월이 소요되는 기간과 막대한 비용을 절반으로 대폭 단축할 수 있다."

써모피셔 사이언티픽 CDMO 과학·혁신 부문 산제이 코나구르투(Sanjay Konagurthu) 박사는 16일 서울 강남구 써모피셔 사이언티픽 수서 오피스에서 열린 ‘인공지능 기술 기반 신약개발 전략 및 임상시험의 디지털 혁신' 세미나에 참석해, AI/ML 기반 예측 모델링 및 시뮬레이션 도구를 활용한 용해도 및 생체이용률 개선 전략에 대해 발표했다.

Quadrant 2는 신약 후보물질의 용해도(Solubility) 및 생체이용률(Bioavailability) 개선을 위한 최적의 제형 기술과 부형제를 in-silico(인실리코, 컴퓨터 시뮬레이션 기반)로 예측해주는 도구다. 신약 후보물질의 분자 구조와 융점 정보 등 물리화학적 특성을 기반으로, 최적의 제형 기술 및 부형제 조합을 도출해준다.

써모피셔 사이언티픽에 따르면, Quadrant 2는 현재까지 400개 이상의 분자에 대해 개발 방향과 부형제 조합을 성공적으로 제시했다. 제형 기술 선정 정확도는 90% 이상, 부형제 예측 정확도는 80% 이상이라는 성과를 기록하고 있다.

산제이 박사는 “전통적인 제형 개발은 시행착오(trial and error)에 의존하며, 개발 초기부터 막대한 시간과 자원이 소모된다"면서 "특히 신약 후보물질의 70~90%는 낮은 용해도 및 생체이용률 문제를 안고 있으며, 이는 임상시험 진입의 난제로 꼽힌다"고 말했다.

이어 그는 “기존 제형 기술 선정에는 평균 14~19개월이 소요되며, 개발 중간에 POC(Proof of Concept)를 변경할 경우 최대 12개월 지연될 수 있으며, 최대 60만 달러의 비용 증가가 발생할 수 있다”라며 "신약 개발에서 개발 속도, 비용, 실패 위험을 동시에 줄이면서도 과학적 기반의 의사결정을 가능하게 하는 Quadrant 2는 신약 개발의 실패 확률을 획기적으로 낮추는 혁신적인 기술"이라고 강조했다.

Quadrant 2는 △양자역학 및 분자동역학 모델링 △구조 활성 상관관계(QSAR) △흡수·분포·대사·배설·독성 예측(ADMET) △통계 분석 △내부 개발 모델 등 다양한 알고리즘을 통합한 복합 플랫폼이다. 사용자는 주성분(API)의 화학 구조(SMILES)와 융점 등 최소한의 물리화학적 특성만 입력하면 된다. 이후 플랫폼은 약물의 구조 특성을 분석해, 최적의 용해도 개선 기술과 가장 높은 성공률을 보이는 상위 5~6개의 부형제를 자동으로 추천한다.

산제이 박사는 "Quadrant 2는 신약 후보물질의 제형 기술뿐 아니라 최적의 공정 개발 기술, 압축 공정 시뮬레이션, 롤러 컴팩션, 타정 조건 등을 최적화하는 예측 기능도 제공한다"며 "또한 생리학 기반 약동학(PBPK, Physiologically Based Pharmacokinetic) 모델링 기능을 통해, 초기 시험관 내(in vitro) 데이터만으로 동물실험 예측, 1상 임상 진입 시 예상 혈중 농도, 소아 및 고령자 등 특정 집단에 대한 시뮬레이션까지 가능하다"고 설명했다.

이는 최근 FDA가 발표한 '동물실험 대체 모델링 가이드라인'과도 직접 연결된다. 실제 써모피셔 사이언티픽은 이러한 예측 모델을 통해 동물시험 최소화, 임상시험 설계 최적화, 의사결정의 신속화를 동시에 달성하고 있다.

세미나에 참석한 한 제제 연구개발 담당자는 "Quadrant 2는 신약 개발 과정에서 중대한 부분을 차지하는 제제 연구개발 분야에서 개발 속도, 비용, 실패 리스크를 동시에 줄이면서도, 과학적 기반의 의사결정을 가능하게 한다는 점에서 매우 흥미롭다"고 말했다.