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SCI-Consortium 임상시험의 새로운 인프라 제시

지난 2013년 11월에 연세의료원(세브란스병원, 강남세브란스병원), 서울성모병원, 인하대병원 컨소시엄(이하 SCI-C )가 임상시험글로벌선도센터로 보건복지부에 의해 지정되었다.

4개 병원의 컨소시엄이 구성되면서 신약 개발을 위한 임상시험의 연구지원 파급효과는 매우 클 것으로 예상된다. 다기관 임상시험 시 소요되는 심사 기간을 대폭 단축시키기 위해서 SCI-C에 포함된 4개 병원은 IRB 공동심사시스템을 구축하여 해당 실시기관에 승인 심사신청서를 제출 한 후 신속한 임상시험의 개시가 가능하도록 하였다.

특히  SCI-C는 질환 별 연구자 및 대상자의 통합관리, 신약개발의 경험 및 지식 공유, 임상시험 종사자를 위한 교육, 임상약리시험 전용병상(CPU Beds) 등의 주요 연구 인프라 향상을 위해서 연구자원의 활용을 극대화 하고 있다. 즉, SCI-C의 주요 연구자원에 대한 DB 구축 및 환자 대상 다기관 임상 1상 시험을 위한 SOP harmonization 등을 진행하고 있으며 139개의 CPU Beds를 보유하게 되어 국내 최대의 환자대상 초기 임상시험을 위한 연구 인프라를 보유하게 되었다.

SCI-C 주관 책임자인 세브란스병원 임상시험센터 소장 박민수 교수는 “자원을 통합 관리하는 SCI-C의 혁신 운영 방식은 새로운 연구생태계 모델로서 신약을 개발함에 있어 기존 시스템의 비효율적인 부분들과 장애요인들을 해결할 수 있다. 또한 니치마켓의 성공적인 글로벌 신약개발을 위해 SCI-C는 의뢰자들의 요구에 맞춤형 서비스를 제공 하겠다”고 SCI-C의 향후 목표를 제시했다.

올해 2월 상반기 심포지엄에 이어 SCI-C는 금년 11월 가톨릭의과대학 서울성모병원 마리아홀에서 "Innovative Collaboration for Global Clinical Trial Leadership"란 주제를 갖고 심포지엄을 개최 하여 글로벌 임상시험의 역량강화를 위한 새로운 연구 인프라를 제시할 예정이다.

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제약ㆍ약사

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넥스모스, ‘NXP031(압타민C) 알츠하이머병 연구 효과’ 국제학술지에 발표 넥스모스(대표 심정욱)가 개발한 DNA 압타머 복합체인 'NXP031’(압타민C)를 활용하여 경희대학교 김연정 교수 연구팀이 알츠하이머병 동물실험한 연구결과를 생화학 및 분자생물학 분야 SCI급 학술지인 ‘자유 라디칼 생물학 및 의학(Free radical biology and medicine)’에 게재했다고 14일 밝혔다. 경희대학교 김연정 교수 연구팀은 “DNA 압타머 복합체인 NXP031(압타민C)가 알츠하이머병 동물실험에서 아밀로이드베타(Aβ)축적을 억제하고, 항산화기능을 활성화시켜 산화스트레스 및 신경염증을 경감시켜, 신경세포 사멸과 시냅스 변성을 감소시킴으로써 인지기능을 회복한다”고 연구결과를 논문을 통해 발표했다. 퇴행성 뇌질환인 알츠하이머병은 전 세계에 약 5,000만 명의 환자가 있을 정도로 심각한 질병으로 글로벌 제약사들은 알츠하이머병의 주요 원인을 제공하는 Aβ축적, 산화스트레스, 신경염증, 신경세포 손상을 억제할 수 있는 신약 개발에 집중하고 있다. 특히, 알츠하이머병은 원인물질인 Aβ단백질이 뇌에 과도하게 쌓여 기억력을 비롯한 인지능력이 저하되는 대표적인 신경 퇴행성 질환이다. 이는 과도한 산화스트레스를 동반해 신경학적 병리를 악화시키

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의료·병원

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분당서울대병원, 인공지능으로 심전도 분석... 급성 심부전 환자의 장단기 예후 예측 분당서울대병원 순환기내과 조영진·윤민재·최동주 교수, 응급의학과 김중희 교수 연구팀(세브란스병원 이찬주·강석민 교수 공동 연구)은 심전도를 인공지능으로 분석해 급성 심부전 환자의 장단기 예후를 정교하게 예측할 수 있다고 밝혔다. 심장의 구조적, 기능적 이상으로 신체 조직에 혈액이 제대로 공급되지 않는 심부전은 호흡곤란을 비롯해 극심한 피로감과 운동능력 저하, 부종 등을 유발하며, 치료를 받더라도 재입원, 사망 등의 위험이 높아 주의가 필요하다. 심부전을 진단하고 예후를 예측하기 위해서는 혈액검사, 심전도, 흉부 X선, 심장 초음파 등을 비롯해 심장 MRI와 같은 정밀 검사가 시행되는데, 시간, 비용 등의 현실적인 제약이 있어 임상 현장에서 이러한 검사들이 충분히 활용되기 어려운 경우가 많다. 이에 연구팀은 심장의 전기적 활동을 파장 형태로 기록하는 심전도(ECG) 검사 결과 4만 7천여 건을 딥러닝 알고리즘으로 분석, 심전도 결과를 기반으로 급성 심부전 환자의 상태를 예측하는 모델을 개발했다. 심전도 검사는 비교적 간단하게 시행 가능하고, 저렴한 비용에 검사 결과도 빠르게 확인할 수 있어 특히 심장 질환자들을 대상으로 활용성이 높다. 연구팀은 심장 쇼크, 심