식품의약품안전처(처장 이의경)는 3일 의약품의 유전독성 여부를 실험하지 않고도 빅데이터를 기반으로 예측 가능하게 하는 ‘의약품 불순물 유전독성 시뮬레이션 평가 사례집’을 개정·발간했다.

이번 사례집은 허가 신청 시 불순물의 유전독성 유발 가능성 평가자료 제출 의무화를 앞두고 제약업계가 시험자료 대신 시뮬레이션 결과를 제출할 수 있도록 지원하기 위해 마련됐다.

특히 예측결과에 대한 해석을 돕기 위해 판정ㆍ해석이 어려울 수 있는 실제 사례와 이에 대한 해설도 추가됐다.

빅데이터 기반 의약품 불순물의 유전독성 예측기술은 물질의 구조-활성 상관관계(QSAR)에 기반한 컴퓨터 예측 모델을 통해 유전독성 예측하는 기술이다.

예측기술은 예측의 정확도를 높이기 위해 상호 보완적인 전문적 경험 규칙에 기반한 방법, 통계에 기반한 방법 두 종류의 예측 모델을 사용한다.

예측 결과는 양성, 음성을 기본으로 한 판정되고 예측이 어려운 경우 ‘불가’ 판정이 된다. 최종 판정 시 예측 결과는 전문지식을 통한 검토 후 최종 판정하며 판정불가 또는 확증이 필요한 경우 실제 유전독성시험(박테리아, 설치류 모델 등)이 실시된다.

아울러 이 예측 기술은 이미 알려진 성분의 화학구조와 유전독성 간 상관관계 빅데이터를 기반으로 구조만 알고 있는 다양한 불순물의 유전독성을 예측해 내는 최첨단 기술로서 시험에 드는 시간과 비용을 절감함과 동시에 고순도 불순물 샘플 확보가 어려워 시험하기 경우에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

이의경 처장은 “실험자료 대신 빅데이터 기반 예측자료를 의약품 허가·심사에 활용하는 첫 번째 사례가 될 것이다”라며 “앞으로도 첨단기술을 활용한 국제적 수준의 의약품 심사 가이드라인을 지속적으로 마련해 의약품 개발과 신속한 시장진입을 지원하겠다”고 밝혔다.