가천대 길병원은 국내 최초로 신약개발 효율성을 높일 수 있는 ‘중추신경계 임상시험 특화 첨단영상 분석기술’을 개발한다고 13일 밝혔다.

신동훈 길병원 신경과 교수와 신동성 임상시험센터 임상약리학과 교수팀은 딥러닝(Deep Learning,  다수의 자료 중 원하는 특징적 정보만 선별해내는 시스템) 기법을 기반으로 뇌졸중과 파킨슨병의 예후모델을 정립할 계획이다. 이를 통해 중추신경계 신약의 임상효과를 평가하는 영상분석기술을 개발하게 된다. 분석된 뇌 영상을 뇌졸중과 파킨슨병 특징정보와 연계하면 예후를 예측할 수 있다. 향후 자동화된 알고리즘을 개발하고 이를 고도화해 예측 정확도를 높인다는 목표다.

기존 임상시험은 파킨슨병 등 중추신경계질환 환자 선별 기법에서 객관성이나 정밀성을 확보하는 데 한계에 부딪혔다. 이로 인해 신약 효과를 정확하게 평가하기 어려웠다.

하지만 자동 영상 분석기법을 활용하면 임상시험 전부터 신약의 효과를 볼 수 있는 후보군을 미리 선별하는 게 가능하다. 이는 적합하지 않은 임상시험 후보군에 의해 신약 효과가 묻히는 것을 예방한다. 결국 임상시험 비용 및 시간이 절감되고 효율성은 높아진다. 영상분석기술이 고도화되면 임상시험 결과를 예측할 수 있다.

이번 연구개발은 길병원 임상시험센터가 보건복지부 임상시험글로벌사업단의 연구를 수주해 2년에 걸쳐 이뤄진다. 길병원을 중심으로 삼성서울병원 임상시험센터, 서울대 전기정보공학부, 제약사가 협력한다.

연구개발 1년 차에는 파킨슨병 및 뇌졸중 영상분석, 예후 모형 구축, 영상기반 임상시험 플랫폼 구축 등을 실시한다. 2년 차엔 질병 영상분석 고도화, 실제 임상시험 적용 후 평가, 개선 등이 이어진다.
신동훈 교수는 “기존 하드웨어 중심의 기술개발에서 벗어나 소프트웨어 융합으로 기술개발 영역을 확장했다”며 “자동화된 영상분석기술이 개발되면 임상시험 기관간 인프라 편차를 극복할 수 있을 것”이라고 말했다.