[아시아경제 이춘희 기자] 최근 국내 제약·바이오 기업들의 신약 개발을 위한 임상 결과가 잇따라 나오고 있습니다.
하지만 이 중 일부는 임상 성공 여부에 대한 논란이 가중되기도 하는데요. 실제 임상의 성공 여부를 어떻게 파악할 수 있을까요?
이 같은 임상 성공의 지표는 국내 식품의약품안전처나 미국 식품의약국(FDA) 등 관련 규제기관에 임상시험계획(IND)을 제출할 때 미리 함께 정해져서 제출되고, 규제 당국의 승인을 받아야 합니다.
이때 가장 중요하게 정해지는 목표는 '1차 평가지표(primary endpoint)'입니다.
약의 안전성을 확인하는 단계인 1상에서는 안전성과 관련된 지표를, 2상부터는 유효성 달성 여부가 주로 1차 평가지표가 됩니다.
그다음에 추가로 달성하기 위해 설정되는 목표가 2차 평가지표(secondary endpoint)가 됩니다.
임상의 성공 여부는 1차 평가지표가 가장 중요합니다.
만약 1차 평가지표를 달성하지 못했다면 설사 2차 평가지표를 달성했다 하더라도 완전한 성공을 거뒀다고 보기는 어렵습니다.
항암제의 경우 전체 생존 기간(OS) 등을 주로 사용하게 됩니다.
OS에 도달하지 못한 상태라면 주로 2차 평가변수로 설정되는 무진행 생존 기간(PFS)이나 객관적 반응률(ORR)이 위약이나 기존 약 대비 압도적 성과를 거뒀다 하더라도 이 임상에서는 실패한 게 되는 것입니다.
통계적 유의성 실패했지만 임상은 성공?… "어쨌든 실패한 것" 
하지만 최근 국내 바이오 기업들의 임상 결과 발표 내용을 살펴보면 다소 고개를 갸우뚱하게 됩니다.
많은 기업이 "임상을 통해 안전성·유효성을 확인했다"며 홍보 자료를 내지만 자세히 들여다보면 1차 평가지표는 입증하지 못한 경우가 많기 때문입니다.
주로 문제가 되는 건 1차 평가지표의 '통계적 유의성' 달성 여부입니다.
1차 지표와 그에 대한 통곗값인 'P값(유의확률)'이 통계적 유의성의 지표가 됩니다.
P값은 치료군과 대조군 간에 효능 차이가 실제로는 없지만 임상시험 데이터 분석상에서는 효과 차이가 있다고 ‘우연히 발견될 확률’을 뜻합니다.
그렇기 때문에 통상 5%(0.05)로 설정되는 P값이 5% 이상 나온다면 이것이 실제로 약의 효능이 있는 건지, 아니면 해당 효과가 '우연히' 잘 나온 것인지 입증하기 어렵기 때문에 P값이 5%보다 작아야 실제로 약의 효능이 있다는 증거가 됩니다.
하지만 최근 많은 바이오텍에서는 1차 평가지표의 P값이 5%보다 높게 나왔음에도 임상에 성공했다고 주장하고는 합니다.
통계적 유의성 달성에 실패했을 뿐 임상군과 대조군 사이에 약의 효능 차이가 분명히 있었다거나 2차 평가지표는 달성을 했다는 게 이들의 근거입니다.
그러나 1차 평가지표 달성에 실패한 경우 이 임상을 결코 '성공했다'고 볼 수는 없다는 게 업계 전반의 시각입니다.
오히려 이처럼 시민과 투자자들을 헷갈리게 만드는 용어를 사용함으로써 업계 전체의 신뢰도를 저하할 수 있는 달콤한 독이라는 우려가 큽니다.
한 업계 관계자는 "어쨌든 임상을 시작할 때 성공의 지표로 설정하는 건 '1차 지표 달성 여부'"라며 "유의성을 확보 못 했을 뿐 약의 효능은 확인했다고 했다면 참여자 수를 늘리든지 해서 임상을 재성공할 수 있게 해야지, 무조건 임상에 성공했다고 홍보하는 건 우기기에 불과한 것 같다"고 지적했습니다.
물론 1차 평가지표를 달성하지 못했다고 해서 약 자체가 완전히 실패했다고 보기는 어렵습니다.
실제로 임상에서 1차 평가지표에 대한 통계적 유의성을 달성하지 못한 약이더라도 임상 디자인을 바꿔서 효과를 입증하는 경우도 있기 때문입니다.
최종 임상인 3상이 아닌 낮은 단계의 임상이라면 1차 평가지표를 입증하지 못했더라도 어느 정도 효과만 있었다면 다음 단계로 넘어갈 수 없는 것도 아닙니다.
또한 희귀질환 치료제의 경우에는 통계적 유의성을 달성하지 못했더라도 어느 정도의 약효가 있는 것으로 보이기만 하면 시급성을 인정해 규제 당국의 허가를 받는 경우도 있습니다.
이춘희 기자 spring@asiae.co.kr
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