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에이비온은 지난 5일 딥바이오와 업무협약(MOU)을 체결했다. 에이비온은 바바메킵(ABN401) 등 자사 파이프라인의 임상 데이터를 공유하고 체외 진단과 동반 진단 서비스를 개발하는데 협력한다. 딥바이오는 AI 기반의 ‘간세포 성장인자 수용체(c-MET) 면역조직화학(IHC) 판독 서비스’를 에이비온 신약 개발 및 임상에 적용할 예정이다.
이데일리는 이날 서울 구로구 에이비온 본사를 찾아 최준영 에이비온 사업개발본부 부사장(약학박사)과 김선우 딥바이오 대표를 인터뷰했다. 이번 협약이 바바메킵의 향후 임상과 상업화에 어떤 의미가 있는 지, 딥바이오가 이번 협업으로 얻는 이익은 무엇인지를 소상히 살펴봤다. 다음은 일문일답.
-두 회사가 협업을 하게 된 배경은.
최: 환자들이 EFGR 폐암 치료를 받다 보면 내성이 발생한다. 이 경우 조직검사를 통해 내성 원인을 분석한다. 이 과정에서 세포를 염색하고 분석하는 과정을 거친다. 문제는 조직분석이 규격화돼 있다고 하더라도 병원마다 병리학적인 결과가 상이하다. 이 작은 차이가 치료에선 큰 차이를 만들어낸다. 큰 틀에서 보자면 의료 미충족 수요에 딥바이오의 AI 딥러닝 기술을 이용하자는 게 이번 협업의 목적이다.
-병리학과 의사들의 검사 결과 차이가 큰가.
김: 상당한 차이가 있다. 전립선암을 분석하는 글리슨 스코어를 기준으로 의사별로 60%까지 결과 차이가 난다.
-왜 이런 차이가 발생하나.
김: 병리학과 의사에게 특정 질환에 대해 0, 1, 2, 3점으로 이뤄진 4단계 스코어를 매겨보라고 했을 때, 의사에 따라 3점이 주관적일 수 있다. 고발현 기준이 모호하단 의미다.
두 번째로 병원마다 세포 염색약이 다르고 검사에 사용하는 조직 두께도 천차만별이다. 조직 두께에 따라 염색된 세포 색깔이 다르게 나타난다. 같은 조직을 놓고 처리가 달라지면 병리학적 판독이 달라질 수 있다. 마지막으로 10~20% 수준의 저발현 암세포 판독이 어렵고, 의사별로 편차가 크다.
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-바바메킵은 EGFR 폐암 내성 치료제인데, AI 분석이 왜 필요한가. 타그리소든, 레이저티닙이든 치료제를 투약하다 내성이 발생하면 바바메킵을 투약하면 되지 않나.
최: 레이저티닙이나 타그리소의 효능이 나타나지 않는 EGFR 폐암 변이가 있다 .바바메킵은 EGFR 폐암 내성의 원인이 되는 c-MET 과발현이나 증폭에 효능을 보는 약이다. 내성이 생겼다고 해서 무턱대고 바바메킵을 투약하면 안된다. 내성의 종류를 구분해야 한다. 그 내성이 c-MET과 관련됐다면 바바메킵을 투약할 수 있다.
※EGFR C797S 돌연변이는 3세대 치료제 사용 환자 15~20%에서 확인되지만 c-MET 변이 및 과발현은 비소세포폐암 환자 중 최대 절반가량에서 발생하는 것으로 알려져 있다.
-내용을 종합하면 병리학과 의사를 보완하기 위한 목적으로 AI 협업을 한다는 것인가.
김: AI가 단순히 0에서 100까지 c-MET 스코어링을 하기 위해서라고 생각하면 큰 오산이다. AI는 다양한 지표들을 뽑아낼 수 있다. 암세포 내 세포막, 세포질, 세포핵 등을 분석할 수 있다. 또 세포막에 있는 내재성·표재성 단백질을 살펴본다. 이런 전반적인 암세포 모양, 분포, 단백질 발현 상태 등을 확인한다. 이로써 다양한 암세포 정보를 얻는다. 궁극적으로 이런 분석은 적절한 바바메킵 투약 환자 선별하는 데 도움을 주고 적합한 처방을 내릴 수 있게 한다. 또, 환자별 치료 예후와 치료 결과 등을 예측할 수 있게 한다.
-이번 협업이 바바메킵 임상 과정에선 어떤 도움을 주나.
최: 키트루다가 좋은 예시가 될 것 같다. 키트루다가 PD-1 발현율이 50 이상인 환자에게서 효능이 좋다는 통계를 별도로 제시해 미국 식품의약국(FDA)로부터 품목허가를 받았다. 바바메킵도 현재 병리학과 의사들이 1차 선별한 환자를 대상으로 임상이 진행 중이다. 에이비온은 딥바이오와 함께 별도의 임상 통계를 낼 계획이다. 보다 세분화 한 환자군에서의 치료 효능 데이터가 상업화에 도움을 줄 것이다. 후기 임상(3상)을 한다면 처음부터 딥바이오 AI가 선별한 환자군을 대상으로 임상을 실시할 수도 있다. 이를 통해 보다 높은 약 효능을 통계적으로 증명할 수 있다. 당연히 상업화 가능성도 높아진다.
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-딥바이오가 이번 협업을 통해 얻을 수 있는 것은.
김:AI 개발은 ‘진단→ 예후 예측→ 치료’ 순서로 3단계 로드맵을 가지고 있다. EGFR 폐암 내성 정도를 정확히 진단하고, 환자별 질병 발달과 시간을 정확히 예측하고, 환자에 맞는 치료법이 무엇인지를 제시하는 것이 이번 프로젝트의 진행 방향이다. EGFR 폐암 내성에서 AI를 이용한 진단, 예측, 치료를 딥바이오가 가장 먼저 시작한다는 점을 강조하고 싶다. 향후 의료현장에서 EGFR 폐암 조직검사에서 딥바이오AI 검사 병행이 이뤄질 것으로 기대한다.
-강조하고 싶은 말은.
최: AI 분석으로 5%가량 바바메킵 투약 환자를 더 선별할 수 있다고 가정해보자. 5%면 100명 중 5명이다. 치료 기회가 없었던 5명에게 치료 기회가 생기는 것이다. 환자 입장에서 큰 도움이 된다. 신약 개발하는 회사 입장에서도 보다 명확한 환자군 선별로 객관적반응율(ORR)을 높일 수 있다.
김: 빅파마들은 임상 1상, 2상, 3상 하면서 환자 선별에 AI 기술을 일찌감치 도입했다. 딥바이오는 병리분야 AI에 특화시켜 좋은 기술을 많이 만들어왔다. 빅파마 자체적으로 만들어낸 AI보다 더 나은 기술을 선보일 자신이 있다.
