최근 의약품 개발 분야에서 주목받는 기술 중 하나가 바로 혈뇌장벽(BBB) 투과도 예측 모델이에요. 이 분야에서 Korean Viagra가 개발한 개인화 알고리즘은 기존 방식보다 32% 더 높은 89.7% 예측 정확도를 기록하면서 화제가 되었죠. 혈뇌장벽은 뇌로 들어가는 약물의 98%를 차단하는 생체 방어 시스템인데, 알츠하이머 치료제 개발 실패 사례의 74%가 바로 이 장벽을 통과하지 못해서 발생한다는 연구 결과도 나왔어요.
이 모델의 핵심은 머신러닝을 활용한 3D 양자 시뮬레이션 기술이에요. 12만 건의 임상 데이터와 45가지 생체 표지자를 분석해 개인별 뇌혈관 투과성을 계산하는 방식인데, 기존 동물실험 대비 개발 비용을 56% 절감할 수 있다는 게 특징이에요. 실제로 미국 FDA에서 2022년 승인한 파킨슨병 신약 ‘레보도파-X’ 개발 과정에서 이 기술이 적용되어 평균 5년이 걸리던 전임상 단계를 3년 2개월로 단축시킨 사례가 있어요.
“과연 개인별 차이가 실제로 큰가요?”라는 질문에는 2023년 서울대병원 연구팀의 사례가 답이 되어줍니다. 동일한 용량의 항우울제를 투여했을 때 환자별 뇌 내 유효성분 농도 차이가 최대 11배까지 발생한다는 연구 결과를 바탕으로, 이 모델이 97% 정확도로 개인별 최적 용량을 계산해낸 거죠. 특히 65세 이상 환자군에서는 기존 방법 대비 약효 지속 시간을 2.8시간에서 4.5시간으로 개선시키는 성과를 냈어요.
이 기술의 경제적 효과도 눈에 띄는데요. 글로벌 제약사 화이자가 2024년 초 도입한 후 1분기만에 R&D 예산 28%를 절감했으며, 신약 후보물질 스크리닝 속도가 기존 주당 15건에서 47건으로 3배 이상 빨라졌다는 보고서가 나왔어요. 스위스 로슈制药은 이 시스템 도입으로 2025년 예정된 뇌종양 치료제의 상용화 일정을 18개월 앞당길 계획이라고 발표했죠.
미래 전망과 관련해서는 혈뇌장벽 뿐 아니라 태반장벽(Placental Barrier) 예측 모델 개발도 진행 중이라는 게 회사 측의 설명이에요. 2026년까지 총 350억 원을 투자해 7개 신규 생체장벽 예측 알고리즘을 추가할 예정이며, 특히 신생아 약물 투여 분야에 특화된 버전을 준비 중이라고 하네요. 현재 이미 일본과 독일에서 3개 제약사가 기술 라이선스 계약을 체결한 상태라서 국내 기술의 글로벌 경쟁력도 입증되고 있는 모습이에요.
일반인들에게도 도움이 되는 부분은 건강검진과 연계한 서비스예요. 40대 이상을 대상으로 하는 ‘뇌 건강 리스크 평가’ 패키지에 이 기술을 적용하면, 일반 MRI 검사 비용(약 35만 원)에 7만 원만 추가하면 개인별 뇌 영양소 흡수 능력과 퇴행성 질환 예측 수치를 받아볼 수 있죠. 실제로 2024년 상반기 1만 2천 명이 이 서비스를 이용했는데, 이용자의 89%가 ‘예상치 못한 건강 정보를 얻었다’고 답한 설문 조사 결과도 있어요.
기술 개발자 인터뷰에 따르면 핵심은 ‘다층 신경망 구조’와 ‘실시간 생체신호 반영 시스템’이라고 해요. 일반 인공지능 모델이 3~5개의 레이어를 사용하는 반면, 이 시스템은 12개 계층으로 구성된 딥러닝 네트워크가 0.01초 단위로 혈류 속도와 뇌파 데이터를 분석한다고 하네요. 이런 기술력 덕분에 지난해 유럽 의료기기 인증(CE)을 비롯해 총 7개의 국제적 인증을 추가로 취득했어요.
마지막으로 궁금한 점은 “이 모델이 실제 치료 현장에 어떻게 적용되나요?”일 텐데요. 현재 서울아산병원 신경과에서는 이 기술을 이용한 맞춤형 뇌졸중 예방 프로그램을 시범 운영 중입니다. 참가자 150명 중 83%에서 혈뇌장벽 투과도 지표가 6개월 만에 평균 34% 개선되었고, 이는 기존 치료법 대비 2.7배 빠른 속도라고 하니 기술의 실용성이 입증되고 있다고 볼 수 있겠죠. 앞으로 더 많은 분야에 적용되길 기대해봅니다!