기술

동물모델이 닿지 못하는 곳에서, 사람 세포 3D 모델과 AI로 약물을 평가합니다

신약 개발은 늦게, 비싸게 실패하고 있습니다

사람과 동물은 장기 구조와 약물 대사가 다릅니다. 그 결과 임상시험에 들어간 후보물질 열 개 중 아홉 개가량이 실패하고, 그 상당수는 동물실험이 예측하지 못한 효능·안전성 문제 때문입니다.

토끼·영장류를 쓰는 안과 시험은 비용과 난이도가 특히 높습니다. 미국 FDA는 2025년 동물실험 요구를 단계적으로 줄이고 오가노이드, 인실리코 모델 등 NAM 데이터를 인정하겠다는 계획을 발표했습니다.

오가노이드는 사람의 조직을 닮았지만, 지금의 도구로는 결과를 비교하고 믿기 어렵습니다.

수동 피펫팅의 유체 압력으로 오가노이드가 웰 밖으로 밀려나고, 몇 주의 배양 동안 손실이 쌓입니다.

웰마다 크기와 모양이 달라 같은 약물에서도 결과가 흔들립니다.

판독 결과가 연구자의 숙련도에 좌우되고, 대량의 이미지를 사람이 일일이 판단합니다.

실험이 끝나야 결과를 알 수 있어 초기 품질 이상이나 조기 독성 신호를 놓칩니다.

배양을 표준화합니다. Port Pocket이 피펫팅 구역과 배양 구역을 나누고, 벌집형 마이크로웰이 세포를 같은 크기의 오가노이드로 모읍니다. 배지를 바꿔도 오가노이드가 흔들리지 않습니다.

판독을 객관화합니다. 명시야·Live·Dead 채널을 같은 웰, 같은 시점 기준으로 연계합니다. AI가 웰 품질을 선별하고 면적·경계 변화·사멸 신호를 정량화해 종료 시점 전에 독성을 예측합니다.

환자에게 가까이 갑니다. 협력 병원에서 확보한 환자 유래 안구 세포로 질환 모델을 만듭니다.

노인성 황반변성(AMD), 당뇨망막병증(DR), 망막색소변성(RP), 망막전막(ERM) 같은 망막 질환은 대부분 진행 억제나 수술에 의존하며, 원인을 다루는 치료제는 많지 않습니다. 당뇨망막병증 환자만 전 세계 1억 명이 넘습니다.