LSK Global PS, 미국통계학회서 AI 기반 약물 안전성 연구 발표

인공지능으로 약물 안전성 신호 탐지, 시판 후 안전성 평가 보완 가능성 제시 김선우 전무, 최근 5년간 임상설계 및 바이오통계 분야에서 국제학술지 논문 10편과 국제학술대회 발표 7건 등 총 19건의 연구성과 축적 생존분석 방법론에서 인공지능 기반 약물감시로, LSK 데이터사이언스 연구 영역 확대

미국 통계학 학술대회 'JSM 2026'에서 발표를 진행한 LSK Global PS 김선우 전무.©엘에스케이글로벌파마서비스

㈜엘에스케이글로벌파마서비스(LSK Global Pharma Services Co., Ltd.; 이하 LSK, 대표이사 이영작)는 ARS(Academic Research Service) 본부 김선우 전무가 미국통계학회(American Statistical Association, ASA)가 주최하는 세계 최대 규모의 통계학 학술대회인 ‘Joint Statistical Meetings(JSM) 2026’에서 인공지능(AI) 기반 약물 안전성 연구 결과를 주제로 5일 포스터 발표를 진행했다고 밝혔다.

김선우 전무는 ‘VigiBase를 활용한 티사젠렉류셀의 관련 심혈관계 이상사례 신호 탐지를 위한 설명 가능한 머신러닝 연구(Interpretable Machine Learning for Cardiovascular Signal Detection of Tisagenlecleucel in VigiBase)'를 주제로 연구 결과를 소개했다.

이번 연구는 CAR-T 세포치료제인 티사젠렉류셀 투여 후 보고된 심혈관계 이상사례를 대상으로 안전성 신호를 탐지하고, 추가 검토가 필요한 이상사례의 우선순위를 평가하기 위해 수행됐다. 연구진은 세계보건기구(WHO)의 글로벌 약물감시 데이터베이스인 VigiBase에 축적된 의약품 이상사례 보고자료를 활용해 후향적 약물감시 연구를 수행했다. 보고자와 환자의 특성, 보고 건수, 이상사례의 중증도 등 다양한 정보를 분석했으며,  예측 결과와 주요 변수의 기여도를 함께 확인할 수 있는  ‘설명 가능한 머신러닝(Interpretable Machine Learning)’ 기반 안전성 신호 탐지 모델을 개발했다.

기존 약물 안전성 평가는 자발적 이상반응 보고에 의존하기 때문에 보고 편향(Reporting bias)의 영향을 받을 수 있다는 한계가 있다. 이에 연구진은 보고 자료의 다양한 특성을 함께 반영할 수 있는 머신러닝 기법을 적용해 기존 분석 방식의 한계를 보완했다. 여러 머신러닝 모델의 성능을 비교∙평가∙검증해 가장 적합한 모델을 선정하고, 이를 유럽의약품청(EMA)이 정의한 11개 중대한 심장 이상반응에 적용해 실제 약물감시에서의 활용 가능성을 평가했다. 머신러닝 기반 분석 결과는 기존 약물감시 분석 방법과 대체로 유사하게 도출됐으며, 기존 방식으로 확인하기 어려운 심혈관계 이상반응 후보도 함께 제시됐다. 이는 인공지능 기반 분석이 기존 약물감시 기법을 보완하고 시판 후 안전성 평가의 정확성과 효율성을 높일 수 있다는 가능성을 보여준 결과로 평가된다.

김선우 전무는 “임상개발 환경이 빠르게 변화하고 있는 만큼, 통계학 역시 기존 분석을 넘어 인공지능과 리얼월드 데이터 등을 활용한 새로운 방법론을 지속적으로 모색해야 한다”며 “앞으로도 임상 현장에서 활용할 수 있는 실용적인 통계 방법론을 개발하고, 국제 학술무대를 통해 연구 성과를 꾸준히 공유하겠다”고 말했다.

미국통계학회가 주최하는 JSM은 통계학과 데이터사이언스 분야를 아우르는 세계 최대 규모의 국제 학술대회 중 하나다. 바이오통계, 임상시험, 머신러닝, 인공지능, 리얼월드 데이터 분석 등 다양한 분야의 이론 및 응용면에서 최신 연구가 발표되며, 매년 전 세계 학계와 산업계 연구자들이 참여해 최신 연구 성과와 활용 사례를 공유한다.

김선우 전무는 임상시험 설계와 바이오통계 분야에서 다양한 연구를 수행해 왔으며, 2022년부터 최근 5년간 국제학술지 논문 10편과 국제학술대회 발표 7건을 포함한 총 19건의 연구성과를 축척했다. 특히 2024년 미국통계학회(JSM)에서는 경쟁위험(Competing Risk)을 고려한 생존분석 방법론을 구연 발표했으며, 올해는 설명 가능한 머신러닝을 활용한 약물 안전성 연구를 발표하며 연구 분야를 넓히고 있다.

이영작 대표는 "LSK의 경쟁력은 각 분야 최고 수준의 전문 인력이 축적한 경험과 연구 역량에 있다"며 "이번 미국통계학회 발표는 LSK 인재들이 글로벌 학술무대에서도 전문성을 인정받고 있다는 점을 보여주는 의미 있는 사례"라고 말했다. 이어 "앞으로도 LSK의 우수한 전문 인력과 차별화된 연구 역량을 기반으로 국내 신약개발을 위한 최고의 파트너가 되겠다"고 덧붙였다.