"신약 임상시험 성공 열쇠, 윤리적인 CRO 고르는 것"

• 스위스의약품청 아노놀팅 박사, 데이터 분석 역량과 도덕성 중요성 강조

스위스의약품청(Swissmedic)의 수석 임상평가자인 아노 놀팅(Arno Nolting) 박사스위스의약품청(Swissmedic)의 수석 임상평가자인 아노 놀팅(Arno Nolting) 박사

[2018년 제네릭의약품 규제당국자 초청 콘퍼런스]

'콩 심은 데 콩 나고, 팥 심은 데 팥 난다'는 얘기가 속담만은 아니었다. 철저하게 과학적 수치를 기반으로 하는 임상시험에서 더 중요하게 적용된다는 사례가 지난 12일 발표됐다.

스위스의약품청(Swissmedic)의 수석 임상평가자인 아노 놀팅(Arno Nolting) 박사는 서울 노보텔앰버서더동대문에서 열린 2018년 제네릭의약품 규제당국자 초청 콘퍼런스에서 '스위스 생동성시험 심사방향과 사례'를 주제 발표하며 이 같은 사례를 소개했다.

이 자리에서 그는 임상시험수탁기관(Contract research organization·CRO)에 의한 데이터 조작 사례를 전하며 "선진 규제기관이 데이터 조작을 주의 깊게 보고 있다. 임상 시험을 맡기는 CRO를 선택하는 데 있어 데이터 분석 역량과 도덕성이 중요하다"고 강조했다.

2015년 인도 CRO인 샘러(Semler)가 데이터를 조작한 건을 미FDA와 WHO가 적발해 경고서한을 보낸 이후 스위스의약품청에서도 이를 확인, 임상 조작을 밝혀낸 건이다.

그는 "FDA는 데이터 조작을 조사하기 위해 4명의 조사관을 샘러로 파견해 모든 시험을 다 확인했다. 샘러 서버에서 삭제하지 못한 엑셀 파일을 발견해 GCP 위반 사례를 낱낱이 드러냈다"고 말했다.

발표에 따르면 샘러는 실제 피험자 샘플이 아닌 다른 사람의 데이터를 사용해 특정 기준 이상으로 올라간 임상 평균값이 내려가도록 조작했다. 실제 임상에서는 불가능한 상황으로 변경된 것이다.

이 사건 이후 스위스의약품청도 자체 임상 데이터를 구축하고 특정 CRO가 수행한 데이터를 검증할 수 있는 시스템을 만들었다. 스위스의약품청은 지리적으로 유럽연합(EU) 안에 있지만 의약품 규제는 EMA와 별도로 적용하고 있다. 그러나 많은 부분에서 미FDA나 EMA 규제 가이드라인를 참고하고 많은 업무 분야에서 상호 협력하고 있다.

아노 놀팅 박사는 "생동성시험 데이터를 확인하는 절차가 여러 개 있다. 내부적으로 문제가 된 CRO 리스트를 가지고 있어 실제 GCP 위반 업체나 기관이 포함되면 임상신청을 거절할 수 있다"고 말했다.

스위스의약품청은 CRO가 제출한 약동학(PK) 결과와 자체적으로 예상하는 값이 일관되는지 확인해 다를 경우 그 이유를 소명해야 한다고 보고 있다. 임상과 관련한 모든 자료를 제출해야 한다.

또한 그는 "이상 반응이 전혀 없는 경우도 경고 징후로 보고 있다"며 임상에서 '드롭아웃(임상대상자의 중도 탈락)'이 많은 경우가 전혀 발생하지 않았다면 이상하게 봐야하고, 그 비율 또한 20% 이상으로 높다면 문제가 될 수 있다고 했다.

"데이터 조작, 지금까지 해온 모든 임상에 파급"

아노 놀팅 박사는 "데이터 조작과 연관된 것은 많지 않다. 그러나 하나라도 발견된다면 CRO의 신뢰성은 물론 과거 수행한 임상에 영향을 미칠 수 있다"고 지적했다.

그는 임상 시험 성공을 위한 조건으로 GCP(임상시험관리기준) 준수를 첫 번째로 꼽았다. 임상이 실패하거나 생동성시험 결과를 받아들일 수 없는 것은 '규정을 준수하지 않아서'라고 했다.

GCP를 미준수 할 경우 추가 임상을 하거나 라이선스 철회 등 결과를 받을 수 있다. 불충분한 임상 자료로 추가 답변을 요구하는 것은 규제기관이 좋아하는 상황은 아니라고 아노 놀팅 박사는 설명했다.

따라서 CRO 선정 시 꼭 확인해야 할 사항으로 그는 "수준있는 업무를 수행하고 샘플을 분석할 수 있는 역량과 도덕성이 있는가를 봐야한다"고 강조했다.

그는 "(데이터에서)일관적인 결과가 있어야 한다. CRO의 GCP 위반으로 자료가 부족하거나 위반으로 거절당할 수 있다. 특히 데이터 조작은 해당 CRO가 행한 전체 임상에 대해 의구심을 불러일으킬 수 있다"며 GCP 위반 방지를 위해서는 사소한 항목이라도 기준을 준수해야 한다고 재차 지적했다.

특정 피험자의 통계 수치에 이상한 점이 발견 됐다고 제외하거나 약동학 재분석도 해선 안 되는 행위다. 각각 항목으로는 큰 문제가 아니지만, 임상 신청 간에 데이터에서 문제가 발견되면 규제기관은 데이터 전체 유효성에 의문을 가질 수 밖에 없고, 결과가 좋을 수 없다는 것이다.