AI/ML 기반 in silico 예측 모델링을 활용한 저분자 약물 개발
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Quadrant 2: AI/머신러닝 기반 용해도 및 생체이용률 예측 모델링
개발 중인 신규 화학 물질(New Chemical Entity)의 70~90%는 용해도 문제를 겪으며, 이는 생체이용률에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 약물 전달 메커니즘과 부형제(excipient)의 기능에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
생체이용률과 용해도에 영향을 미치는 제형 전략을 개발 초기부터 고려하는 것은, 이후 발생할 수 있는 고비용 오류를 피하는 데 매우 중요합니다.
Thermo Fisher Scientific의 독자적인 플랫폼인 Quadrant 2™는 초기 개발 단계에서 활용되는 진단 도구로, 제형에 대한 in silico 예측을 가능하게 하여 시행착오 방식 대비 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.
Predictive stability: 안정성 모델링(유통기한 및 포장 결정용)
의약품의 유통기한 결정은 규제상 요구사항일 뿐만 아니라 포장 결정에 있어서도 매우 중요한 고려사항입니다.
예측 기반의 가속 안정성 연구는 단기간 실험의 결과를 외삽(extrapolation)하여 약물 원료나 완제품의 장기 안정성 특성을 규명할 수 있게 해줍니다. 이러한 단기간 연구에서는 분해(degradation), 열적 특성, 결정성(crystallinity), 색상, 점도, 입자 크기 등 안정성 지표(stability-indicating attributes)를 측정·추적·정량화합니다.
가속 안정성 평가 프로그램(Accelerated Stability Assessment Program, ASAP) 연구에 대한 계산적 방법은 정제, 캡슐, 소프트젤, 중간체, 과립, 블렌드, 용액 및 현탁액 등 다양한 제형에 대해 유통기한과 포장 옵션을 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 강력한 도구입니다.
예측 안정성 모델링은 초기 임상시험(IND/IMPD) 단계에서 전 세계적으로 널리 수용되고 있으며, 이 데이터는 신약허가(NDA) 신청 시에도 다음과 같은 목적으로 활용됩니다.
- 모델의 타당성을 ICH 데이터와 비교·입증
- 임상 단계에서 상업 단계로의 변경(bridging) 대응
- 규격 한계, 제형 또는 공정 변경에 대한 근거 제시
- 상업용 포장 선택
- 핵심 품질 속성(Critical Quality Attributes, CQA) 정의
재료과학, 압축 시뮬레이션 및 공정 모델링
품질 기반 설계(Quality by Design, QbD) 접근법에 따른 의약품 제형 개발을 위해서는 제품과 공정의 특성 및 한계를 정밀하게 규명하고 이해하는 것이 필수적입니다.
압축 시뮬레이션 기술은 가속적이면서도 적은 원료 사용으로 물질의 압축 거동을 평가할 수 있도록 합니다. 압축 시뮬레이터는 컴퓨터로 제어되는 장비로, 롤러 컴팩터나 회전식 타정기와 같은 실제 설비의 압축 동역학을 실시간으로 정밀하게 모사하도록 프로그래밍되어 있습니다. 이를 통해 동일한 제조 조건 하에서 공정을 평가할 수 있습니다.
개별 입자 모델링(DEM)은 공정 중 분말의 거동을 이해하고 스케일업 전략을 설계하는 데 활용되는 또 다른 강력한 도구입니다. 분말 시스템 내 입자 동역학에 대한 기전적 이해를 제공함으로써, DEM은 전산유체역학(CFD)과 결합되어 제약 공정 단위 작업에서 핵심적인 인사이트를 제공합니다.
API 물리화학적 특성이 약동학에 미치는 영향을 예측하는 ADME-PK 모델링
합리적인 신약 개발을 위해서는 후보 물질이 전임상, 임상, 상업화 개발 단계 전반에서 성공할 가능성에 영향을 미치는 다양한 요인을 개발 초기부터 평가하는 것이 중요합니다.
ADME-PK(흡수, 분포, 대사, 배설 – 약동학)에 특화된 디지털 모델은 신약 개발 과정에서 핵심적인 도구로 자리 잡았으며, 의사결정의 정확도를 높이고 개발 프로세스를 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 계산 모델은 약물 후보의 약동학적 거동을 예측하고 시뮬레이션함으로써, 개발 초기 단계에서부터 의미 있는 인사이트를 제공합니다.