본문바로가기

연구본부

치료반응 예측 바이오마커에 기반한 혁신신약 개발

웰마커바이오는 우수한 연구인력 및 최신 연구시설을 기반으로 항암제를 개발하고 있습니다.
전체 임직원의 80%가 R&D 전문인력으로 구성되어 있으며,
Target Discovery 연구소, Drug Discovery 연구소, 의약화학 연구소, CMC연구소 간의 유기적인 협력을 통해 신약을 개발하고 있습니다.

  • CMC 연구소

  • CMC 연구소

  • CMC 연구소

  • CMC 연구소

  • CMC 연구소

  • CMC 연구소

  • CMC 연구소

  • CMC 연구소

핵심기술

신약개발을 위한 최적화된 접근법

웰마커바이오㈜는 연구진들의 풍부한 바이오마커 개발 노하우 및 서울아산병원의 임상데이터를 통해 미충족 의료수요를 해결할 수 있는 타깃을 발굴하고, 이에 기반한 환자 맞춤형 항암제를 개발하고 있습니다. 약물 투여 전 치료 효능을 사전에 확인할 수 있는 “치료반응 예측 바이오마커(Predictive Biomarker)”를 통해, 개발시간 및 비용절감을 할 수 있다는 점에서 차별화를 두고 있습니다.

기존의 치료제는 개개인이 지니고 있는 생체지표(바이오마커)를 고려하지 않고 다수의 암 환자들을 대상으로 동일한 치료제를 개발 및 투여하는 방향으로 진행되어 왔습니다. 따라서, 약물 치료반응이 없는 환자들이 발생하고 있습니다.

치료반응 예측 바이오마커(Predictive Biomarker)는 신약개발 과정에서 매우 중대한 역할을 합니다

치료반응 예측 바이오마커를 통해 우리 몸에 대한 정보와, 특정 환자군에 대한 치료반응을 예측할 수 있으며, 이를 통해 환자의 약물반응 여부를 치료 이전에 평가 및 측정할 수 있습니다. 당사는 암 환자로부터 얻은 조직 및 혈액샘플과 임상정보를 기반으로 유전체 분석(Genomics), 전사체 분석(Transcriptomics), 단백질 분석(Proteomics), 대사체 분석(Metabolomics) 등과 같은 다양한 기술을 활용하여 치료반응 예측 바이오마커를 개발하고 있습니다.

바이오마커 시장은 성장하고 있습니다

‘Biomarker Deals : Terms, Value and Trends, 2008-2018’ 리포트에 따르면, 2016년 전세계 바이오마커 시장 규모는 576억 달러로, 2023년에는 1,500억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 다양한 형태의 암으로 인해 알맞은 치료제가 필요한 실정이며, 이에 따라 바이오마커에 대한 수요도 계속 증가하고 있습니다(BBC Research, 2019).

바이오마커는 신약개발 성공률을 높여줍니다

미국 바이오협회가 임상 모니터링 업체를 통해 2006년 – 2015년까지의 임상시험 성공률 결과를 조사한 자료에 따르면, 임상 1상에서 승인까지 바이오마커를 쓰지 않았을 때의 성공률은 8.4%, 바이오마커를 활용했을 때의 성공률은 25.9%로 3배 이상 높은 것으로 확인되었습니다(BIO, 2016).

기존 방식인 one-size-fits-all 접근법으로 제작된 의약품의 경우, 개인의 특징에 따른 유전적 차이를 구분하지 않고 범용적으로 개발해왔습니다. 이에, 의약품의 약효는 약 50% 수준으로, 많은 환자들이 약물의 부작용을 경험하고 있습니다(BioINdustry, 2017).
그러나, 바이오마커는 치료 반응에 대한 정확하고 신속한 파악을 통해 약물 부작용을 감소시킬 수 있기에, 환자에게 좋은 효과와 안전한 치료법을 제공할 수 있습니다. 정밀의료(Precision Medicine)의 실현에도 바이오마커는 매우 중요한 역할을 하고 있습니다.

[참고자료]

01
BBC Research. (2019). Biomarker Deals: Terms, Value and Trends, 2008-2018.
02
안지영. (2019). Biomarker(바이오마커) 산업 현황.
03
생명공학정책연구센터. (2018). 글로벌 정밀의료 시장현황 및 전망.
Available at: https://www.bioin.or.kr/board.do?num=282740&cmd=view&bid=watch

치료반응 예측 바이오마커의 중요성

  • 약물 맞춤형 환자군 선별

    정밀의료 실현

  • 임상실험 효율성 증대

    환자의 약물 반응 예측

    약물의 독성여부 신속히 파악

  • 개발시간 감소 및 비용 절감

    개발 실패 위험 최소화

    신약 개발 성공 가능성 향상