항암제 임상시험에 AI 침투..."비용 줄이고 속도 높인다"

• 이희정 메디라마 이사, ‘ASCO 2025 리뷰’서 AI 임상 활용사례 소개
• 임상설계 환자 선별·데이터 품질 향상 등 기여…“신뢰도 확보 숙제”

[데일리팜=김진구 기자] 인공지능(AI) 기술이 항암제 임상시험 전반에 빠르게 확산되며 설계 효율성과 데이터 신뢰도를 끌어올리고 있다. 나아가 임상시험 비용을 줄이고 속도를 높이는 데 크게 기여할 것으로 기대된다. 다만 AI 생성 데이터에 대한 신뢰도 확보와 규제·윤리 기준 마련이 향후 본격 확산의 관건으로 지목된다.

이희정 메디라마 이사는 10일 유한양행에서 개최된 ’MediRama highlights ASCO 2025’ 행사에서 AI 기술이 실제 항암제 임상시험에 어떻게 기여하고 있는지 실제 사례를 중심으로 소개했다.

그에 따르면 AI는 항암제 임상시험 중 ▲설계 단계에서의 환자 선별 지원 ▲운영 단계에서 문서화 보조와 데이터 품질 향성 ▲영상·병리 데이터 기반의 정밀진단·반응 예측 등에 기여하고 있다. 이미 다양한 기업이 각각의 프로그램을 선보이며 경쟁 중이라는 게 이희정 이사의 설명이다.

설계 단계에서는 환자 선별과 가상 대조군 설정에 AI가 활용되고 있다. 예를 들어 ‘Trial GPT’와 ‘Onco LLM’와 같은 프로그램은 환자의 병력이나 유전 정보를 바탕으로 적합한 임상시험을 추려준다. Trial GPT는 환자 요약 정보를 기반으로 관련성이 낮은 시험을 자동으로 걸러내, 평균 42.5%의 시간 단축 효과를 보였다.

Grove AI의 ‘Grace'

임상시험 운영 단계에서는 환자 관리와 문서화 자동화 등에서 AI 기술이 도입되고 있다. Grove AI의 ‘Grace’는 환자의 중도 이탈을 방지하고 실시간 참여 현황을 분석해 임상시험 진행을 지원하는 도구다.

Blog AI의 ‘PRM(Patient Relationship Management)’은 참여자의 일정을 추적해 임상 일정 최적화에 기여한다. 실시간 환자 현황 파악과 참여자 분석 등을 통해 임상시험을 보조한다. AI가 환자의 임상 등록뿐 아니라, 참여자들이 최대한 오래 머무를 수 있도록 돕는 것이다.

AI 기반 자동화 시스템은 환자 방문 기록을 요약하고 문서를 생성해 연구자의 행정 업무를 줄여주는 데도 활용된다. 데이터 품질과 일관성을 동시에 확보할 수 있는 점에서 도입이 늘고 있는 추세다.

영상·병리 기반의 정밀 진단과 약물 반응 예측도 AI 기술의 주요 활용 영역이다. 매사추세츠종합병원(MGH)이 개발한 ‘Sybil’은 가슴 CT 한 장만으로 향후 6년 이내 폐암 발생 위험을 94%의 정확도로 예측할 수 있다.

병리 분야에서는 AI 기반 판독 시스템이 항암제 바이오마커 분석의 정밀도를 높이고 있다.

Friends of Cancer Research의 ‘Digital PATH Project’

‘Digital PATH Project’는 Friends of Cancer Research 주도로 FDA와 아스트라제네카·암젠·다이이찌산쿄 등 10개 글로벌 제약사가 참여 중인 공동 프로젝트다. HER2 등 바이오마커 판독의 일관성과 재현성을 개선해 ADC(항체약물접합체) 치료의 정확도를 높이는 것이 목적이다.

이 이사는 AI 기술의 장점과 함께 한계점도 짚었다. 그는 “AI 데이터는 편향(bias)에 영향을 받을 수 있으며, 환자 접근성 저하 등의 부작용이 발생할 수 있다”며 “이를 방지하려면 신뢰성 확보를 위한 설계 전략이 필요하다”고 말했다.

ASCO는 윤리적 AI 활용을 위한 ‘FAIR 프레임워크’를 제시했으며, 미국 FDA도 7단계 위험 기반 평가 모델을 담은 AI 가이드라인을 발표한 바 있다. 이 이사는 “AI 기술의 신뢰성과 지속 가능성을 확보하려면 데이터 표준화, 암호화, 비식별화 등 기술적 안전장치가 필수적”이라고 강조했다.

이 이사는 “AI는 항암 임상시험에서 운영 효율과 설계 정밀도를 높일 수 있는 강력한 도구”라며 “의료진을 대체하는 것이 아니라, 임상 판단을 보조하고 강화하는 기술로 이해돼야 한다”고 말했다.