JW중외제약은 AI 기반 신약개발 플랫폼 ‘제이웨이브(JWave)’로 발굴한 대사질환 치료제 후보물질 연구가 국가신약개발사업단(KDDF, 단장 박영민)이 주관하는 ‘2025년도 제2차 국가신약개발사업-신약 R&D 생태계 구축 연구(후보물질)’ 과제에 선정됐다고 8일 밝혔다. JW중외제약은 JWave를 활용해 구조 기반 모델 고도화와 강화학습 알고리즘을 적용함으로써 단기간에 유효물질(hit)을 최적화하고 새로운 기전의 선도물질을 확보했다. 해당 물질은 현재 후보물질 단계에서 최적화가 진행 중이다. 이번 과제를 통해 회사는 24개월간 연구비를 지원받아 비임상 진입을 위한 선도물질 구조 최적화, 기전 연구, 예비 독성시험 등을 순차적으로 수행할 계획이다. JW중외제약 관계자는 “이번에 확보한 선도물질은 기존 대사질환 치료제와는 전혀 다른 신규 기전을 갖춘 경구용 First-in-Class 후보물질로, 향후 환자들에게 새로운 치료 옵션을 제공할 수 있을 것으로 기대한다”며 “AI 기반 신약개발 역량을 강화해 미충족 수요가 높은 질환 영역에서 혁신신약 창출에 집중할 것”이라고 말했다. 한편, JW중외제약은 AI 기반 신약연구 통합 플랫폼 ‘제이웨이브(JWave)’를 통해 신약 개발 효율을 높이고 있다. 제이웨이브는 기존 빅데이터 기반 약물 탐색 시스템 ‘주얼리’와 ‘클로버’를 통합해 구축한 플랫폼으로, 약물 탐색부터 선도물질 최적화까지 신약후보물질 발굴 전주기에 활용할 수 있도록 설계됐다. 이 플랫폼은 500여 종의 세포주·오가노이드·질환 동물모델 유전체 정보와 4만여 합성 화합물 데이터 등 방대한 생물·화학 데이터를 기반으로 AI 모델 20여 종을 적용하고 있다. JW중외제약은 제이웨이브를 클라우드 환경으로 확장해 대규모 유전체 분석과 AI 학습 속도를 높이는 한편, 산·학·연·병과의 공동 연구에도 적극 활용하고 있다. 국가신약개발사업은 국내 제약∙바이오산업의 글로벌 경쟁력 강화를 위하여 시작된 범부처 국가 R&D 사업이다. 2021년부터 10년간 국내 신약개발 R&D 생태계 강화, 글로벌 실용화 성과 창출, 보건 의료분야의 공익적 성과 창출을 목표로 신약 개발의 전주기 단계를 지원한다.

치료 후에도 장기간 재발 위험이 지속되는 HER2 양성 조기 유방암의 최신 치료 패러다임을 조명하기 위해 한국로슈(대표이사 이자트 아젬)는 12월 5일 ‘HER2 양성 조기 유방암, 재발 없는 완치를 위한 효과적인 치료 전략'을 주제로 한 퍼제타 미디어 세미나를 개최했다. 유방암은 국내 여성암 발생률 1위로, 조기 진단율이 92%에 이르며 5년 상대 생존율이 94.3%로 높은 편이다. 그러나 치료 이후에도 10년 이상 재발 위험이 지속되며, 특히 전체 유방암 환자의 20~25%를 차지하는 HER2 양성 아형은 예후가 불량하고 재발 위험이 높아 수술 전·후 보조요법을 포함한 연속적 치료가 글로벌 표준요법으로 권고되고 있다. ▲서울대학교병원 혈액종양내과 임석아 교수 서울대학교병원 혈액종양내과 임석아 교수는 연자로 참여해, 재발 위험이 높은 HER2 양성 조기 유방암의 특성과 장기 생존 가능성을 높인 퍼제타 수술 후 보조요법의 의의에 대해 소개했다. HER2 양성 유방암은 진단 병기(림프절 전이) 및 완전 관해 도달 여부에 따라 수술 후 보조요법 전략이 달라지는데, 림프절 전이 시 재발 가능성이 더 높다. 퍼제타 수술 후 보조요법의 치료 효과를 확인한 APHINITY 연구의 10년 추적 결과, 퍼제타-허셉틴 병용요법은 대조군인 허셉틴 기반 치료 대비 HER2 양성 조기 유방암 환자의 사망 위험을 17% 낮췄다. 또한 퍼제타-허셉틴 병용요법의 10년 전체 생존율은 91.6%로, 허셉틴 기반 치료(89.8%)와 비교해 더 높게 나타났다(HR=0.83, 95% CI: 0.69-1.00, p=0.044). 뿐만 아니라, 재발 고위험군 환자군인 림프절 양성 환자의 하위 그룹 분석에서 환자의 사망 위험이 21%(HR=0.79, 95% CI 0.64-0.97), 침습적무질병생존(iDFS)이 16% 감소되어(HR=0.74 (95% CI 0.62-0.88) 장기적인 재발 감소 효과를 보였다. 또한 심장 독성을 포함한 안전성 프로파일 역시 기존 결과와 일치했으며 새로운 안전성 신호는 발견되지 않았다. 이러한 데이터를 바탕으로 미국 NCCN 가이드라인과 ESMO 역시 퍼제타-허셉틴 병용요법을 HER2 양성 조기 유방암 환자 중 림프절 전이 양성 환자의 수술 후 보조요법에 Category 수준으로 권고하고 있다. 임석아 교수는 “퍼제타 수술 후 보조요법은 APHINITY 장기 추적 연구를 통해 전체 생존기간(OS) 연장에 통계적 유의성을 입증한 표준 치료제라며, “HER2 양성 조기 유방암 환자의 재발 없는 완치를 위해 치료환경 개선이 중요하다"고 전했다. 이어, 한국로슈 의학부 총괄 이승훈 리드는 “퍼제타는 지난 2013년 HER2 양성 전이성 유방암 치료로 국내 허가돼 2014년 HER2 양성 조기 유방암 수술 전 보조요법으로, 이어서 2018년 수술 후 보조요법으로 적응증을 확대하며 지난 12년간 한국의 HER2 양성 유방암 치료에 기여해왔다”고 전하며, “나아가 로슈는 허셉틴과 퍼제타를 하나로 결합해 투약 편의성을 높인 피하주사 ‘페스코’, 첫 호르몬 수용체 양성 유방암 치료제 ‘이토베비’를 선보이는 등 새로운 치료 혜택을 지속적으로 제공해오고 있으며, 현재도 유방암 치료 성과 향상과 새로운 표적, 플랫폼 및 기술을 발굴하고자 투자와 연구를 이어나가고 있다”고 강조했다. 한국로슈 이자트 아젬(Ezat Azem) 대표이사는 “한국로슈는 ‘유방암으로 인해 생명을 잃는 사람이 없어야 한다’는 확고한 비전 하에, 단순히 생존율을 높이는 데 그치지 않고, 전반적인 삶의 질과 치료 접근성을 향상시켜 환자들이 암을 넘어선 일상을 살아낼 수 있도록 기여하겠다고 포부를 밝혔다.

질병관리청(청장 임승관) 국립보건연구원(원장 직무대리 김원호)은 ‘한국인 경도인지장애 환자의 치매 전환 위험을 유전체 데이터와 인공지능 분석을 통해 예측할 수 있다’는 연구 결과*를 국제학술지 「Alzheimer’s Research & Therapy」에 발표하였다. 알츠하이머병은 대표적인 퇴행성 뇌질환으로, 조기 예측과 예방이 어려운 질환이다. 특히, 알츠하이머병의 전 단계인 경도인지장애 환자의 매년 약 10~15%가 매년 치매로 진행되기 때문에, 이를 조기에 찾아내 예방하는 것이 중요하다. ▲ 홍 창형 교수 국립보건연구원은 한국인 치매 코호트인 ‘만성뇌혈관질환 바이오뱅크 컨소시엄(BICWALZS, 연구책임자: 아주대학교 홍창형 교수)’ 674명(정상 81명, 경도인지장애 389명, 치매 204명)의 임상 및 유전체 정보를 활용해 인공지능 알고리즘*을 비교·분석하여 한국인 맞춤형 치매 예측 모델을 개발했다. * 알고리즘 6종 : 랜덤 포레스트, k-최근접 이웃, 서포트 벡터 머신, 인공 신경망, 익스트림 그래디언트 부스팅, 라이트 그래디언트 부스팅 머신 그 결과, 여러 유전자 중 APOE, PVRL2, TOMM40 등이 치매 위험을 예측하는데 중요한 역할을 했으며, 개발된 모델의 예측 정확도(AUC)는 최대 0.88로 나타났다. 또한 2년 후 실제 치매로 진행된 사례와 비교한 결과, 일부 인공지능 모델은 최대 100%까지 정확하게 예측해 인공지능 기반 예측모델의 임상적 활용 가능성도 확인하였다. 임승관 질병관리청장은 “이번 연구는 한국인 유전체 데이터를 활용한 맞춤형 치매 예측의 가능성을 보여준 의미 있는 성과”라며, “앞으로 유전체·뇌영상 등의 데이터를 통합한 인공지능 기반 조기진단 플랫폼을 구축하여 국가 치매 예방 및 관리 정책의 과학적 근거를 강화하겠다.”라고 밝혔다.

아주대병원 신경외과 노성현 교수팀이 11월 22일 열린 대한척추신기술학회 2025년 추계 정기학술대회에서 최우수구연상을 수상했다. 연구팀을 대표해 신경외과 윤제휘 임상강사가 ‘AI-Assisted Assessment of Cervical Fusion on Flexion–Extension Radiographs: Challenging the Conventional 1 mm Rule(굴곡·신전 방사선에서 AI를 활용한 경추 유합 평가: 기존 1mm 규칙에 대한 도전)’을 주제로 발표했다. 연구팀은 경추 유합을 평가할 때 오랫동안 기준으로 사용돼 온 ‘1mm 규칙’의 정확성을 AI 분석으로 재검증한 국내 최초 연구를 수행했다. 기존의 단순 계측 방식보다 더 정밀하고 재현성 높은 진단 기준을 제시해 학술적·임상적 가치를 인정받았다. 대한척추신기술학회는 “연구팀은 임상에서 제기돼 온 경추 유합 평가의 난제를 AI 기술로 해결했다”며 “윤제휘 임상강사의 발표 역시 연구의 핵심을 명확히 전달해 높은 평가를 받았다”고 밝혔다. 노성현 교수는 “AI 기술이 임상 의사결정의 정밀도를 높이고 있다”며 “환자 진료에 실질적 도움이 되는 진단·예측 기술 연구를 지속하겠다”고 말했다. 한편, 대한척추신기술학회는 척추 분야 신기술 개발과 학술 역량 강화를 위해 매년 우수 연구자에게 최우수상을 수여하고 있다.